RAG এবং LLM ব্যবহার করে জেনারেটিভ AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি

উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেভেলপাররা প্রায়শই সাধারণ চ্যাটবট প্রম্পটের বাইরে গিয়ে সত্যিকারের নির্ভরযোগ্য, ডেটা-সংযুক্ত AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সংগ্রাম করে। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সটি আপনাকে স্ক্র্যাচ থেকে প্রোডাকশন-রেডি জেনারেটিভ AI সিস্টেম ডিজাইন, তৈরি এবং অপ্টিমাইজ করতে শেখানোর মাধ্যমে সেই ব্যবধান পূরণ করে। You will progress from understanding core large language model (LLM) concepts to implementing advanced patterns like Retrieval-Augmented Generation (RAG). By studying clear written explanations and analyzing practical code examples, you will gain the skills needed to connect AI models to custom data sources, control model outputs, and monitor system performance. আপনি যা শিখবেন: - মৌলিক জেনারেটিভ AI ধারণা, মডেল নির্বাচন মানদণ্ড এবং খরচ অনুমান কৌশল বুঝুন। - নির্ভরযোগ্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশলগুলি আয়ত্ত করুন এবং Pydantic ব্যবহার করে স্ট্রাকচার্ড ডেটা আউটপুট প্রয়োগ করুন। - ভেক্টর ডেটাবেস ব্যবহার করে এন্ড-টু-এন্ড রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) সিস্টেম তৈরি করুন। - নির্দিষ্ট কাজের জন্য মডেলগুলি মানিয়ে নিতে Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) কৌশল প্রয়োগ করুন। - AI পারফরম্যান্স ডিবাগ এবং অপ্টিমাইজ করার জন্য অ্যাপ্লিকেশন অবজার্ভেবিলিটি এবং ট্রেসিং সরঞ্জামগুলি কনফিগার করুন। The course starts with essential terminology and foundational AI concepts before guiding you through structured written exercises on prompt design, database integration, and system monitoring. This course is designed for software developers and tech enthusiasts who are new to AI development and want to build practical skills without needing prior machine learning experience. Start reading today to begin building your own intelligent, data-driven applications.