जेनरेटिव एआई इंजीनियरिंग: LLM, RAG, और एजेंटिक सिस्टम का निर्माण

जेनरेटिव एआई साधारण प्रॉम्प्ट से स्वायत्त एप्लिकेशन को शक्ति प्रदान करने वाली परिष्कृत इंजीनियरिंग पाइपलाइन की ओर बढ़ रहा है। बड़े भाषा मॉडल को वास्तविक दुनिया के डेटा और बाहरी टूल से कैसे जोड़ा जाए, यह समझना अब आधुनिक डेवलपर्स के लिए एक आवश्यक कौशल है। इस व्यापक लिखित गाइड में, आप एक शुरुआती से एक सक्षम एआई प्रैक्टिशनर में बदल जाएंगे जो जटिल एआई वर्कफ़्लो को डिज़ाइन करना, बनाना और व्यवस्थित करना जानता है। आप आधुनिक रिट्रीवल सिस्टम और मल्टी-एजेंट सेटअप के पीछे के यांत्रिकी को सीखेंगे, जिससे आप ऐसे एप्लिकेशन बना पाएंगे जो तर्क कर सकते हैं, योजना बना सकते हैं और कार्यों को निष्पादित कर सकते हैं। आप क्या सीखेंगे: - मूलभूत LLM अवधारणाओं, प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग बेसलाइन और मुख्य शब्दावली को समझें। - मॉडल को निजी वेक्टर डेटाबेस से जोड़ने के लिए रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) सिस्टम डिज़ाइन करें। - LangChain और LangGraph का उपयोग करके ऑर्केस्ट्रेशन और संरचित वर्कफ़्लो बनाएं। - जटिल, बहु-चरणीय समस्याओं को हल करने के लिए सहयोग करने वाले मल्टी-एजेंट सिस्टम को कॉन्फ़िगर करें। - बाहरी टूल और डेटा स्रोतों के साथ एआई मॉडल को सहजता से एकीकृत करने के लिए मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) लागू करें। - विशिष्ट डोमेन कार्यों के लिए मॉडल को अनुकूलित करने के लिए मॉडल फाइन-ट्यूनिंग के मूल सिद्धांतों का अन्वेषण करें। यह कोर्स मूलभूत अवधारणाओं और शब्दावली से शुरू होता है, फिर आपको वेक्टर डेटाबेस, एजेंटिक फ्रेमवर्क और उन्नत टूल एकीकरण के माध्यम से चरण-दर-चरण मार्गदर्शन करता है। आप स्पष्ट स्पष्टीकरण पढ़ेंगे और कोड स्निपेट का विश्लेषण करेंगे जो एआई आर्किटेक्चर की आपकी व्यावहारिक समझ बनाने के लिए डिज़ाइन किए गए हैं। यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, तकनीकी उत्पाद प्रबंधकों और प्रौद्योगिकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो एआई इंजीनियरिंग में नए हैं और बिना किसी पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव के एक ठोस, वैचारिक और व्यावहारिक नींव चाहते हैं। इंटेलिजेंट एजेंटिक सिस्टम की अपनी पहली पीढ़ी बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।