LlamaIndex Fundamentals: AI Agents और RAG Apps बनाएं

जैसे-जैसे large language models (LLMs) आधुनिक सॉफ्टवेयर के केंद्र बनते जा रहे हैं, उन्हें निजी डेटा से जोड़ने की क्षमता एक अत्यधिक मांग वाला कौशल है। LlamaIndex कच्चे documents और बुद्धिमान AI applications के बीच की खाई को पाटने के लिए एक शक्तिशाली framework प्रदान करता है। यह कोर्स आपको स्मार्ट AI agents बनाने और Retrieval-Augmented Generation (RAG) सिस्टम को लागू करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप document indexing और vector embeddings की बुनियादी अवधारणाओं के साथ शुरुआत करेंगे, फिर सटीक, संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएं प्रदान करने के लिए जटिल datasets को क्वेरी करने में सक्षम autonomous agents को डिजाइन करने की ओर बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: - LlamaIndex, LLMs, और document indexing की मुख्य अवधारणाओं को समझें। - अपने स्वयं के डेटा को क्वेरी करने के लिए बुनियादी Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines बनाएं। - कुशल semantic search और retrieval के लिए आधुनिक vector databases को एकीकृत करें। - multi-step reasoning और tool use में सक्षम बुद्धिमान AI agents डिजाइन करें। - agent की सटीकता और विश्वसनीयता में सुधार के लिए बुनियादी prompt engineering तकनीकों को लागू करें। - इष्टतम AI खपत के लिए जटिल documents को structuring और chunking करने का अभ्यास करें। पाठ्यक्रम आवश्यक शब्दावली और बुनियादी data ingestion से लेकर उन्नत agentic workflows तक तार्किक रूप से चलता है। टेक्स्ट-आधारित स्पष्टीकरणों और व्यावहारिक code snippets के माध्यम से, आप धीरे-धीरे शुरू से मजबूत AI applications विकसित करने के लिए आवश्यक कौशल बनाएंगे। यह कोर्स पूरी तरह से शुरुआती और महत्वाकांक्षी डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है; किसी पूर्व machine learning अनुभव की आवश्यकता नहीं है। LlamaIndex के साथ अपने स्वयं के डेटा-संचालित AI agents बनाना शुरू करने के लिए आज ही नामांकन करें।