Sempre tive dificuldade em entender como conectar modelos de linguagem a fontes externas de dados, mas esse curso deixou o processo muito mais claro. A explicação sobre como o LangChain organiza os pipelines de recuperação de informação foi o ponto alto para mim. Os exercícios práticos de construção de um app RAG do zero ajudam bastante a fixar o conteúdo, sem ficar preso só na teoria. Gostei também do ritmo, dá pra acompanhar mesmo sem ter muita experiência prévia com essas ferramentas. No final consegui montar meu próprio protótipo de busca sobre documentos internos usando exatamente o que foi ensinado.
LangChain ফান্ডামেন্টালস: রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) অ্যাপ তৈরি করা
LangChain কম্পোনেন্ট ব্যবহার করে বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিকে বাহ্যিক ডেটা উৎসের সাথে সংযুক্ত করতে শিখুন, যা শক্তিশালী এবং নির্ভুল কাস্টম এআই অ্যাপ্লিকেশন সক্ষম করে।
-
💬
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
কাস্টম, আপ-টু-ডেট, বা মালিকানাধীন ডেটার উপর নির্ভর করে এমন এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার প্রয়োজন আছে কি? LLM-গুলিকে গ্রাউন্ড করতে এবং নির্ভুল, প্রসঙ্গ-নির্দিষ্ট উত্তর প্রদান করার জন্য রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) হল অপরিহার্য প্যাটার্ন।
এই কোর্সটি RAG আর্কিটেকচারের একটি মৌলিক, টেক্সট-ভিত্তিক ধারণা প্রদান করে এবং LangChain ব্যবহার করে কীভাবে এটি প্রয়োগ করা যায় তা শেখায়। আপনি মৌলিক LLM ইন্টারঅ্যাকশন থেকে শুরু করে জটিল চেইন নির্মাণে যাবেন যা প্রাসঙ্গিক নথি পুনরুদ্ধার করে, সেগুলিকে প্রক্রিয়া করে এবং উচ্চ-মানের, যাচাইযোগ্য প্রতিক্রিয়া তৈরি করে, যা উন্নত এআই এজেন্ট বিকাশের মঞ্চ তৈরি করে।
আপনি যা শিখবেন:
* RAG-এর মূল ধারণাগুলি বুঝুন, যার মধ্যে রয়েছে ডকুমেন্ট লোডিং, চাঙ্কিং, এম্বেডিং এবং ভেক্টর স্টোর।
* জটিল ওয়ার্কফ্লো কাঠামোবদ্ধ করতে LangChain কম্পোনেন্ট (Chains, Prompts, Models, Retrievers) ব্যবহার করার অনুশীলন করুন।
* বিভিন্ন ডেটা উৎস (লোডার) কনফিগার করুন এবং কার্যকর পুনরুদ্ধারের জন্য ডকুমেন্ট প্রিপ্রসেসিং অপ্টিমাইজ করুন।
* পুনরুদ্ধার করা প্রসঙ্গ ব্যবহার করে LLM-কে কার্যকরভাবে গাইড করার জন্য প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং কৌশল প্রয়োগ করুন।
* কাস্টম নথিগুলির উপর ভিত্তি করে প্রশ্নের উত্তর দিতে সক্ষম একটি সম্পূর্ণ, এন্ড-টু-এন্ড RAG অ্যাপ্লিকেশন তৈরি এবং পরীক্ষা করুন।
কোর্সটি LLM সীমাবদ্ধতা এবং RAG-এর প্রয়োজনীয়তা সংজ্ঞায়িত করার মাধ্যমে শুরু হয়, দ্রুত Python এবং LangChain ফ্রেমওয়ার্ক ব্যবহার করে হাতে-কলমে অনুশীলনের দিকে অগ্রসর হয়। আমরা ভেক্টর ডেটাবেস সেটআপ করা এবং শক্তিশালী ডেটা ইন্টারঅ্যাকশনের জন্য দক্ষ চেইন ডিজাইন করা কভার করি।
এই কোর্সটি শিক্ষানবিশ ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা বৃহৎ ভাষা মডেলগুলিতে কাস্টম ডেটা সংহত করতে চান। LangChain বা ভেক্টর ডেটাবেসগুলির পূর্ব অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই, শুধুমাত্র Python প্রোগ্রামিংয়ে মৌলিক দক্ষতা প্রয়োজন।
আজই প্রসঙ্গ-সচেতন এআই অ্যাপ্লিকেশন তৈরির জন্য প্রয়োজনীয় কৌশলগুলিতে দক্ষতা অর্জন 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
3 ঘ ব্যবহারিক বিষয়বস্তু
পর্যালোচনা (5)
Ich wollte schon länger verstehen, wie man ein LLM sinnvoll mit einer eigenen Wissensdatenbank verbindet, und dieser Kurs hat genau das geliefert. Die Erklärung, wie LangChain die Verbindung zwischen Sprachmodell und externen Datenquellen organisiert, war für mich der eigentliche Aha-Moment. Besonders hilfreich fand ich die praktischen Übungen, bei denen man Schritt für Schritt eine eigene RAG-Anwendung aufbaut. Die Konzepte werden zunächst einfach erklärt und dann Stück für Stück komplexer, sodass man nie das Gefühl hat, den Anschluss zu verlieren. Am Ende hatte ich ein funktionierendes kleines Projekt, das ich direkt für die Suche in eigenen Dokumenten nutzen konnte.
Connecter un modèle à mes propres documents avec les composants LangChain pour faire du RAG est enfin devenu clair et concret.
Explican de forma muy clara cómo usar LangChain para conectar modelos de lenguaje con fuentes de datos externas y construir una app RAG funcional.
LangChain का उपयोग करके RAG ऐप बनाना इतना आसान लगा, हर स्टेप बहुत साफ तरीके से समझाया गया है।
শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
ট্যাটু শিল্পীদের জন্য Generative AI: ডিজাইন এবং প্লেসমেন্ট
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
रू 2,200.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
AI Voice Cloning: আপনার ব্যক্তিগত ডিজিটাল ভয়েস তৈরি করুন
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
रू 2,200.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
ESL শিক্ষকদের জন্য AI: পাঠ, পাঠ্য এবং পরীক্ষা
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
रू 2,200.00
→
🔥 জনপ্রিয়
🎓 সার্টিফিকেটসহ
LLMOps-এর ভিত্তি: LLMs ডেপ্লয়, ভার্সন এবং মনিটর করা
সার্টিফিকেট
হাতে-কলমে
रू 2,200.00
→
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