أخيرًا شرح واضح لكيفية دمج البحث الهجين وإعادة الترتيب في نظام RAG بدلاً من الاكتفاء بالاسترجاع البسيط. الجزء الخاص بإعادة صياغة الاستعلامات باستخدام LangChain كان عمليًا جدًا وساعدني في تحسين دقة النتائج بشكل ملموس.
Python-এর সাথে RAG: Hybrid Search, Reranking, এবং Rewriting
LangChain, vector databases, এবং বুদ্ধিমান অনুসন্ধান কৌশল ব্যবহার করে একদম শুরু থেকে আধুনিক Retrieval-Augmented Generation অ্যাপ্লিকেশন তৈরি 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
Large language models শক্তিশালী, কিন্তু প্রায়শই এগুলোর আপনার নির্দিষ্ট ডেটাতে অ্যাক্সেস থাকে না। Retrieval-Augmented Generation (RAG) এই ব্যবধানটি দূর করে, যা আপনাকে AI-কে কাস্টম নলেজ বেসের সাথে সংযুক্ত করতে দেয়। এই টেক্সট-ভিত্তিক কোর্সে, আপনি Python ব্যবহার করে কীভাবে শক্তিশালী RAG সিস্টেম তৈরি করতে হয় তা অন্বেষণ করবেন। মৌলিক ধারণাগুলি দিয়ে শুরু করে, আপনি AI-এর উত্তরের নির্ভুলতা নাটকীয়ভাবে উন্নত করতে hybrid search, result reranking, এবং query rewriting-এর মতো আধুনিক কৌশলগুলি প্রয়োগ করার দিকে এগিয়ে যাবেন।
আপনি যা শিখবেন:
- Retrieval-Augmented Generation-এর মূল আর্কিটেকচার এবং পরিভাষা বুঝুন;
- Python এবং LangChain ব্যবহার করে মৌলিক RAG পাইপলাইন তৈরি করুন;
- ডকুমেন্ট এমবেডিং সংরক্ষণ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য vector databases প্রয়োগ করুন;
- কিওয়ার্ড এবং সেমান্টিক রিট্রিভাল একত্রিত করে hybrid search কৌশল প্রয়োগ করুন;
- result reranking এবং query rewriting প্যাটার্ন ব্যবহার করে AI-এর নির্ভুলতা উন্নত করুন;
- স্বায়ত্তশাসিত ডেটা পুনরুদ্ধারের জন্য আধুনিক Agentic AI ধারণাগুলি অন্বেষণ করুন।
ব্যবহারিক Python ইমপ্লিমেন্টেশনে যাওয়ার আগে কোর্সটি AI পরিভাষার স্পষ্ট সংজ্ঞা দিয়ে শুরু হয়। আপনি বিস্তারিত ব্যাখ্যা পড়বেন, কোড স্নিপেট পরীক্ষা করবেন এবং ধাপে ধাপে টেক্সট-ভিত্তিক AI রিট্রিভাল সিস্টেম তৈরির অনুশীলন করবেন। এই কোর্সটি নতুন এবং উচ্চাকাঙ্ক্ষী ডেভেলপারদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে; উন্নত machine learning-এর কোনো পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। আধুনিক RAG-এর শক্তি উন্মোচন করতে এবং আরও স্মার্ট ডেটা-চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে আজই পড়া শুরু করুন।
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 -
💸
৩০-দিনের ফেরত
কোনো প্রশ্ন নয় -
⚡
সংক্ষিপ্ত ও কেন্দ্রীভূত
2 ঘ 30 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু
পর্যালোচনা (6)
Selama ini saya cuma tahu RAG sebatas 'ambil dokumen terus masukin ke prompt', tapi kursus ini benar-benar membongkar detail yang sering dilewatkan seperti hybrid search dan reranking. Bagian yang paling membuka mata saya adalah query rewriting, ternyata banyak hasil pencarian yang buruk itu bukan karena embedding jelek tapi karena pertanyaan awal dari user memang ambigu. Contoh kode dengan LangChain dijelaskan langkah demi langkah sehingga saya bisa langsung praktik di proyek sendiri tanpa kebingungan. Urutan materinya juga masuk akal, dari retrieval sederhana sampai pipeline lengkap yang menggabungkan semua teknik. Setelah menyelesaikan kursus ini, hasil pencarian RAG saya jauh lebih relevan dibanding sebelumnya.
Le module sur le reranking a complètement changé ma façon d'aborder mes pipelines RAG, je ne pensais pas que ça ferait une telle différence sur la pertinence des résultats. L'utilisation de LangChain pour combiner recherche hybride et réécriture de requêtes est expliquée de manière très concrète.
Hibrit arama ve reranking konularını bu kadar net anlatan başka bir kaynak bulamamıştım. LangChain ile query rewriting kısmını uygulamalı örneklerle göstermesi, RAG pipeline'ının neden bazen alakasız sonuç döndürdüğünü anlamamı sağladı.
Давно искал внятное объяснение гибридного поиска, и здесь наконец сложилась картина: как совмещать плотные эмбеддинги с BM25 и зачем потом прогонять результаты через реранкер. Особенно зашёл блок про переписывание запроса перед обращением к векторной базе — раньше я недооценивал этот шаг, а он реально поднял качество выдачи в моём проекте на LangChain. Примеры рабочие, всё запускается без танцев с бубном. Единственное, по выбору самой векторной БД хотелось бы поглубже, но в целом курс закрыл почти все мои вопросы по RAG.
Good deep dive into the parts of RAG that most tutorials skip, especially the hybrid search and reranking sections which finally explained why my retrieval results were mediocre. The LangChain code examples are solid, though the query rewriting module could use a bit more explanation on tuning the prompts.
শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
ট্যাটু শিল্পীদের জন্য Generative AI: ডিজাইন এবং প্লেসমেন্ট
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
₦21,000.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
AI Voice Cloning: আপনার ব্যক্তিগত ডিজিটাল ভয়েস তৈরি করুন
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
₦21,000.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
ESL শিক্ষকদের জন্য AI: পাঠ, পাঠ্য এবং পরীক্ষা
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
₦21,000.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
LLMOps-এর ভিত্তি: LLMs ডেপ্লয়, ভার্সন এবং মনিটর করা
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
₦21,000.00
→
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 — ৩০ 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