Semantic Kernel और MongoDB के साथ RAG एप्लिकेशन बनाना

आधुनिक AI एप्लिकेशनों को मतिभ्रम (hallucinations) से बचने और अत्यधिक प्रासंगिक उत्तर प्रदान करने के लिए लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को अपने स्वयं के डेटा के साथ ग्राउंड करने की आवश्यकता होती है। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) की शक्ति का उपयोग करना इसे प्राप्त करने की कुंजी है। इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप सीखेंगे कि Semantic Kernel और MongoDB का उपयोग करके मजबूत RAG पाइपलाइन कैसे डिज़ाइन और बनाई जाती है। आप वेक्टर एम्बेडिंग और सिमेंटिक सर्च की मुख्य अवधारणाओं से शुरुआत करेंगे, और इन घटकों को एक सुसंगत एप्लिकेशन आर्किटेक्चर में एकीकृत करने की दिशा में आगे बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन सिस्टम के मूलभूत आर्किटेक्चर को समझना; एम्बेडिंग को स्टोर और क्वेरी करने के लिए MongoDB को एक उच्च-प्रदर्शन वेक्टर डेटाबेस के रूप में कॉन्फ़िगर करना; प्रासंगिक प्रासंगिक डेटा प्राप्त करने के लिए सिमेंटिक सर्च क्वेरी लागू करना; Semantic Kernel ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क का उपयोग करके लैंग्वेज मॉडल्स और डेटा स्टोर्स को कनेक्ट करना; अपने ऑर्केस्ट्रेशन वर्कफ़्लो के भीतर आधुनिक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों को लागू करना; स्क्रैच से एक पूर्ण, टेक्स्ट-आधारित RAG पाइपलाइन बनाने का अभ्यास करना। यह कोर्स वेक्टर एम्बेडिंग और डेटाबेस इंडेक्सिंग के संबंध में मूलभूत शब्दावली के साथ शुरू होता है और फिर आपको चरण-दर-चरण कोड कार्यान्वयन और एकीकरण पैटर्न के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। यह कोर्स बैकएंड डेवलपर्स, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और AI उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो RAG आर्किटेक्चर को शुरू से सीखना चाहते हैं, जिसमें वेक्टर डेटाबेस का कोई पूर्व अनुभव आवश्यक नहीं है। इंटेलिजेंट, डेटा-संचालित एप्लिकेशनों की क्षमता को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।