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.
Python के साथ RAG: Hybrid Search, Reranking, और Rewriting
LangChain, vector databases, और intelligent search तकनीकों का उपयोग करके शुरू से आधुनिक Retrieval-Augmented Generation एप्लिकेशन बनाना सीखें।
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इस कोर्स के बारे में
Large language models शक्तिशाली हैं, लेकिन अक्सर उनके पास आपके विशिष्ट डेटा तक पहुंच नहीं होती है। Retrieval-Augmented Generation (RAG) इस अंतर को पाटता है, जिससे आप AI को कस्टम नॉलेज बेस से जोड़ सकते हैं। इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप Python का उपयोग करके मजबूत RAG सिस्टम बनाना सीखेंगे। मौलिक अवधारणाओं से शुरू करते हुए, आप AI प्रतिक्रियाओं की सटीकता में भारी सुधार करने के लिए hybrid search, result reranking, और query rewriting जैसी आधुनिक तकनीकों को लागू करने की ओर बढ़ेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
Retrieval-Augmented Generation की मुख्य आर्किटेक्चर और शब्दावली को समझना;
Python और LangChain का उपयोग करके बुनियादी RAG पाइपलाइन बनाना;
डॉक्यूमेंट एम्बेडिंग को स्टोर और रिट्रीव करने के लिए vector databases को लागू करना;
कीवर्ड और सिमेंटिक रिट्रीवल को मिलाकर hybrid search तकनीकें लागू करना;
result reranking और query rewriting पैटर्न का उपयोग करके AI सटीकता में सुधार करना;
स्वायत्त डेटा रिट्रीवल के लिए आधुनिक Agentic AI अवधारणाओं का पता लगाना।
कोर्स व्यावहारिक Python कार्यान्वयन में जाने से पहले AI शब्दावली की स्पष्ट परिभाषाओं के साथ शुरू होता है। आप विस्तृत स्पष्टीकरण पढ़ेंगे, कोड स्निपेट्स की जांच करेंगे, और चरण-दर-चरण टेक्स्ट-आधारित AI रिट्रीवल सिस्टम बनाने का अभ्यास करेंगे। यह कोर्स शुरुआती और महत्वाकांक्षी डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है; उन्नत मशीन लर्निंग के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आधुनिक RAG की शक्ति को अनलॉक करने और स्मार्ट डेटा-संचालित एप्लिकेशन बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 30 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (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.
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.
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.
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.
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.
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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