Semantic Kernel এবং MongoDB ব্যবহার করে RAG অ্যাপ্লিকেশন তৈরি

আধুনিক AI অ্যাপ্লিকেশনগুলোর জন্য লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোকে নিজস্ব ডেটার সাথে যুক্ত করা প্রয়োজন, যাতে ভুল তথ্য (hallucinations) এড়ানো যায় এবং প্রাসঙ্গিক উত্তর প্রদান করা সম্ভব হয়। Retrieval-Augmented Generation-এর শক্তি ব্যবহার করাই এটি অর্জনের মূল চাবিকাঠি। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সে, আপনি Semantic Kernel এবং MongoDB ব্যবহার করে শক্তিশালী RAG পাইপলাইন ডিজাইন এবং তৈরি করতে শিখবেন। আপনি ভেক্টর এম্বেডিং এবং সেমান্টিক সার্চের মূল ধারণা থেকে শুরু করবেন এবং পরবর্তীতে এই উপাদানগুলোকে একটি সমন্বিত অ্যাপ্লিকেশন আর্কিটেকচারে যুক্ত করা শিখবেন। আপনি যা শিখবেন: Retrieval-Augmented Generation সিস্টেমের মৌলিক আর্কিটেকচার বোঝা; এম্বেডিং সংরক্ষণ এবং কুয়েরি করার জন্য MongoDB-কে একটি উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন ভেক্টর ডেটাবেস হিসেবে কনফিগার করা; প্রাসঙ্গিক প্রাসঙ্গিক ডেটা রিট্রিভ করার জন্য সেমান্টিক সার্চ কুয়েরি ইমপ্লিমেন্ট করা; Semantic Kernel অর্কেস্ট্রেশন ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল এবং ডেটা স্টোর সংযুক্ত করা; অর্কেস্ট্রেশন ওয়ার্কফ্লোতে আধুনিক প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল প্রয়োগ করা; স্ক্র্যাচ থেকে একটি সম্পূর্ণ, টেক্সট-ভিত্তিক RAG পাইপলাইন তৈরি করার অনুশীলন করা। কোর্সটি ভেক্টর এম্বেডিং এবং ডেটাবেস ইনডেক্সিং সম্পর্কিত মৌলিক পরিভাষা দিয়ে শুরু হয় এবং ধাপে ধাপে কোড ইমপ্লিমেন্টেশন ও ইন্টিগ্রেশন প্যাটার্নগুলোর দিকে এগিয়ে যায়। এই কোর্সটি ব্যাকএন্ড ডেভেলপার, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং AI উৎসাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা ভেক্টর ডেটাবেসে পূর্ব অভিজ্ঞতা ছাড়াই একেবারে শুরু থেকে RAG আর্কিটেকচার শিখতে চান। বুদ্ধিমান, ডেটা-চালিত অ্যাপ্লিকেশনের সম্ভাবনা উন্মোচন করতে আজই পড়া শুরু করুন।