LangChain এবং Neo4j ব্যবহার করে Graph RAG সিস্টেম তৈরি করা — PickAClass
⏱ 2 ঘ 54 মিন 📚 29 পাঠ 🎧 অডিও সংস্করণ

LangChain এবং Neo4j ব্যবহার করে Graph RAG সিস্টেম তৈরি করা

সঠিক জ্ঞান আহরণের জন্য LangChain ব্যবহার করে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোকে Neo4j গ্রাফ ডেটাবেসের সাথে সংযুক্ত করতে শিখুন।

  • 💬 এআই প্রশিক্ষক
    যেকোনো পাঠ সম্পর্কে জিজ্ঞাসা করুন, যেকোনো সময় সঙ্গে সঙ্গে স্পষ্ট উত্তর পান।
  • 🕐 যেকোনো সময় শুরু করুন
    কোনো সময়সূচি বা সময়সীমা নেই — নিজের গতিতে, যখন খুশি শিখুন।
  • 🌐 বাংলায়
    পাঠ, কাজ ও সার্টিফিকেট — সবকিছু সম্পূর্ণ আপনার ভাষায়।

এই কোর্স সম্পর্কে

প্রথাগত রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন প্রায়শই স্ট্রাকচারড ডেটা জুড়ে জটিল সম্পর্কগুলো ধরতে সংগ্রাম করে। গ্রাফ ডেটাবেসগুলোকে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর সাথে একীভূত করার মাধ্যমে, আপনি নিখুঁতভাবে এবং প্রাসঙ্গিকভাবে পরস্পর সংযুক্ত জ্ঞানের অনুসন্ধান করতে পারেন। এই লিখিত নির্দেশিকায়, আপনি বুঝতে পারবেন কীভাবে রিলেশনাল ডোমেনগুলোকে নলেজ গ্রাফ হিসেবে উপস্থাপন করতে হয় এবং ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলোর সাথে তাদের ইন্টারফেস করতে হয়। প্রাকৃতিক ভাষাকে ডেটাবেস কোয়েরিতে রূপান্তর করা, ভেক্টর সার্চের সাথে গ্রাফ ট্রাভার্সাল একত্রিত করা, এবং স্পষ্টতা ও নির্ভুলতার জন্য উত্তরগুলোকে অপ্টিমাইজ করার ব্যবহারিক প্যাটার্নগুলো আপনি অন্বেষণ করবেন। আপনি যা শিখবেন: - Neo4j-এ নলেজ গ্রাফ, Cypher কোয়েরি সিনট্যাক্স, এবং গ্রাফ স্কিমার মূল ধারণাগুলো বুঝুন - সরাসরি গ্রাফ স্ট্রাকচারের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করার জন্য LangChain পাইপলাইন কনফিগার করুন - Graph RAG ওয়ার্কফ্লো তৈরি করুন যা ব্যবহারকারীর প্রম্পটকে সঠিক গ্রাফ কোয়েরিতে রূপান্তর করে - সেমান্টিক ভেক্টর সার্চের সাথে গ্রাফ সম্পর্কগুলোকে একত্রিত করে এমন হাইব্রিড রিট্রিভাল কৌশল প্রয়োগ করুন - হ্যালুসিনেশন কমাতে ভ্যালিডেশন স্ট্র্যাটেজি এবং প্রম্পট টেমপ্লেট বাস্তবায়ন করুন - পদ্ধতিগতভাবে গ্রাফ ডেটাবেস পপুলেট এবং কোয়েরি করার জন্য স্ট্রাকচারড এন্টিটি এক্সট্রাকশন সাজান কোর্সটি পাইপলাইন আর্কিটেকচার, কোয়েরি ট্রান্সলেশন, এবং হাইব্রিড রিট্রিভাল প্যাটার্নের মধ্য দিয়ে ধাপে ধাপে এগিয়ে যাওয়ার আগে মৌলিক পরিভাষা এবং ডেটাবেস ধারণা দিয়ে শুরু হয়। এই উপাদানটি ডেভেলপার, ডেটা প্র্যাকটিশনার, এবং এআই উত্সাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা পূর্বে গ্রাফ ডেটাবেসের অভিজ্ঞতা ছাড়াই গ্রাফ-চালিত ল্যাঙ্গুয়েজ অ্যাপ্লিকেশনগুলোর একটি ব্যবহারিক পরিচিতি খুঁজছেন। আধুনিক জ্ঞান আহরণ এবং গ্রাফ-সহায়তা প্রাপ্ত ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলে আপনার দক্ষতা প্রসারিত করতে আজই পড়া শুরু করুন।

কোর্সের বিষয়বস্তু

আপনি কী পাবেন

  • 📜 সমাপ্তির সনদ
    আপনার LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করুন
  • 💬 ব্যক্তিগত AI টিউটর
    কোনো পাঠে আটকে গেছ? যেকোনো সময় তোমার বিল্ট-ইন টিউটরকে যেকোনো কিছু জিজ্ঞেস করো।
  • 🎧 অডিও সংস্করণ অন্তর্ভুক্ত
    যেতে যেতে শিখুন — পর্দা লাগবে না
  • ♾️ আজীবন অ্যাক্সেস
    যখন খুশি ফিরে আসুন — মেয়াদ নেই
  • 📱 ফোন বা কম্পিউটার
    যেকোনো জায়গা, যেকোনো ডিভাইস
  • 💸 ১৪-দিনের ফেরত
    কোনো প্রশ্ন নয়
  • ⚡ সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
    2 ঘ 54 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

সমাপ্তির সনদ

PickAClass-এ আপনি যে কোর্স শেষ করেন তা এমন একটি ক্রেডেনশিয়াল দেয় — মৌলিক, নিজস্ব কোডসহ, URL দিয়ে যাচাইযোগ্য, এবং যা প্রকৃতপক্ষে প্রদর্শিত তার বিশদ।

P
PickAClass
স্কিল প্রোফাইল · যাচাইযোগ্য
নথি
দক্ষতা সনদ
এটি প্রত্যয়ন করে যে
নাম পদবি
সফলভাবে দক্ষতা প্রদর্শন করেছেন
LangChain এবং Neo4j ব্যবহার করে Graph RAG সিস্টেম তৈরি করা
প্রদর্শিত দক্ষতা
✓
আচরণগত প্যাটার্ন বিশ্লেষণ
মৌলিক
1.2 ঘণ্টা
✓
সিদ্ধান্ত-স্থাপত্য কাঠামো
দক্ষ
1.4 ঘণ্টা
✓
A/B পরীক্ষা ডিজাইন
দক্ষ
1.7 ঘণ্টা
✓
আচরণগত কপিরাইটিং
উন্নত
1.9 ঘণ্টা
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · প্রদত্ত 27.10.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
LangChain এবং Neo4j ব্যবহার করে Graph RAG সিস্টেম তৈরি করা
পৃষ্ঠা ২ / ২
পারফরম্যান্স বিবরণ
কোর্সওয়ার্ক সারসংক্ষেপ
সম্পন্ন পাঠ 14 / 14
অনুশীলন প্রশ্ন 26 / 28
জমা দেওয়া অ্যাসাইনমেন্ট 4 (গড় 4.5 / 5)
ক্যাপস্টোন প্রকল্প পর্যালোচিত — 4.6 / 5
মোট অনুশীলন 6.2 ঘণ্টা
পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক
কোহর্ট র‍্যাঙ্ক 1,625-এর শীর্ষ 12%
সম্পন্ন হতে সময় 11 দিন (মধ্যমা: 22)
দক্ষতা স্কোর 91 / 100
অনুশীলন-প্রশ্ন স্কোর 94%
দক্ষতা যাচাই যাচাইকৃত স্কিল পথ
এই ক্রেডেনশিয়াল যাচাই করুন
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
PickAClass-এর একাডেমিক মান অনুসারে ইস্যু। দক্ষতার স্তর কোর্সের কম্পিটেন্সি রুব্রিকের বিপরীতে মূল্যায়িত পারফরম্যান্স প্রতিফলিত করে। এটি এই প্ল্যাটফর্মের মৌলিক ক্রেডেনশিয়াল।

পর্যালোচনা

এখনো কোনো পর্যালোচনা নেই — প্রথম হয়ে আপনার অভিজ্ঞতা ভাগ করুন।

পর্যালোচনা লিখুন

☆☆☆☆☆
পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

সাধারণ প্রশ্ন

এই কোর্সের জন্য কী প্রয়োজন? +

শুধু ইন্টারনেট সংযুক্ত একটি ফোন বা কম্পিউটার। কোনো ইনস্টল বা বিশেষ হার্ডওয়্যার লাগে না।

কীভাবে পরিশোধ করব? +

Stripe-এর মাধ্যমে কার্ডে। আমরা কার্ডের তথ্য সংরক্ষণ করি না — Stripe নিরাপদে পরিচালনা করে।

আমি কি ফেরত পেতে পারি? +

হ্যাঁ — ১৪ দিনের মধ্যে সম্পূর্ণ ফেরত, কোনো প্রশ্ন নয়।

কতদিন অ্যাক্সেস থাকবে? +

চিরকালের জন্য। একবার কেনার পর কোর্স আপনার — যখন খুশি ফিরে আসুন।

আমি কি সনদ পাব? +

হ্যাঁ। সম্পন্ন করার পর আপনি একটি সনদ পাবেন, যা LinkedIn প্রোফাইলে যোগ করতে পারবেন।

এই খাতের জন্য
টেক ডিজাইন অর্থ মার্কেটিং স্বাস্থ্য শিক্ষা আতিথেয়তা উৎপাদন