RAG और वेक्टर डेटाबेस के साथ जेनेरेटिव AI एप्लिकेशन बनाना

मानक बड़े भाषा मॉडल में अक्सर निजी या रीयल-टाइम डेटा तक पहुंच की कमी होती है, जो विशिष्ट व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए उनकी उपयोगिता को सीमित करती है। जेनेरेटिव AI को रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) के साथ जोड़कर, आप सटीक, संदर्भ-aware उत्तर देने के लिए अपने स्वयं के कस्टम डेटा में LLMs को ग्राउंड कर सकते हैं। यह पाठ्यक्रम आपको खरोंच से RAG आर्किटेक्चर को डिज़ाइन करने और लागू करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप सीखेंगे कि अपने डेटा को कैसे तैयार करें, इसे वेक्टर डेटाबेस में कैसे संग्रहीत करें, प्रासंगिक जानकारी कैसे पुनर्प्राप्त करें, और होशियार एप्लिकेशन बनाने के लिए इसे जेनेरेटिव मॉडल में कैसे फीड करें। आप क्या सीखेंगे: - जेनेरेटिव AI, एम्बेडिंग और रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन की बुनियादी अवधारणाओं को समझें। - उच्च-आयामी डेटा को कुशलतापूर्वक संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए वेक्टर डेटाबेस को कॉन्फ़िगर और क्वेरी करें। - भाषा मॉडल पुनर्प्राप्त संदर्भ का उपयोग कैसे करते हैं, इसे अनुकूलित करने के लिए प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग तकनीकों को लागू करें। - आधुनिक Python सम्मेलनों और फ्रेमवर्क पैटर्न का उपयोग करके स्वच्छ, मॉड्यूलर RAG पाइपलाइन बनाएं। - अपने सिस्टम की प्रतिक्रियाओं की सटीकता और प्रासंगिकता को मापने के लिए मूल्यांकन तकनीकों को लागू करें। मूल शब्दावली और कोर AI अवधारणाओं के साथ शुरुआत करते हुए, पाठ्यक्रम व्यावहारिक, चरण-दर-चरण लिखित गाइड और कोड स्निपेट में परिवर्तित होता है। आप पूरी तरह से काम करने वाले RAG सिस्टम को इकट्ठा करने के लिए डेटा इंजेशन, वेक्टर इंडेक्सिंग और पाइपलाइन ऑर्डिनेशन का पता लगाएंगे। यह पाठ्यक्रम आकांक्षी AI डेवलपर्स, सॉफ्टवेयर इंजीनियरों और तकनीकी उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो कस्टम AI एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं; जेनेरेटिव AI या वेक्टर डेटाबेस के साथ पहले के अनुभव की कोई आवश्यकता नहीं है। अपने स्वयं के इंटेलिजेंट, डेटा-संचालित AI सिस्टम बनाना शुरू करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।