RAG এবং Agentic AI সিস্টেমের ভিত্তি — PickAClass
4.0 (2) ⏱ 2 ঘ 42 মিন 📚 27 পাঠ

RAG এবং Agentic AI সিস্টেমের ভিত্তি

আধুনিক রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন ওয়ার্কফ্লো ব্যবহার করে কীভাবে লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলিকে বাহ্যিক ডেটা উত্সের সাথে সংযুক্ত করতে হয় এবং স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্ট ডিজাইন করতে হয় তা 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

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা যখন সাধারণ চ্যাট ইন্টারফেসের বাইরে বিকশিত হচ্ছে, তখন রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করতে এবং স্বাধীনভাবে জটিল কাজগুলি সম্পাদন করতে পারে এমন সিস্টেমের চাহিদা আকাশচুম্বী। এই বুদ্ধিমান সিস্টেমগুলি কীভাবে তৈরি করতে হয় তা বোঝা হল AI ডেভেলপমেন্টের পরবর্তী প্রজন্মকে আনলক করার চাবিকাঠি। এই কোর্সে, আপনি মৌলিক প্রম্পট লেখা থেকে সরে এসে অত্যাধুনিক Retrieval-Augmented Generation (RAG) সিস্টেম এবং স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্ট ডিজাইন করার দিকে এগিয়ে যাবেন। আপনি লার্জ ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলিকে বাহ্যিক ডাটাবেসের সাথে সংযুক্ত করতে এবং পরিকল্পনা, যুক্তি এবং কাজ করতে সক্ষম এমন ওয়ার্কফ্লো তৈরি করতে একটি শক্তিশালী ধারণাগত ভিত্তি এবং ব্যবহারিক জ্ঞান অর্জন করবেন। আপনি যা শিখবেন: - RAG সিস্টেমের মূল আর্কিটেকচার এবং কীভাবে তারা সাধারণ LLM সীমাবদ্ধতাগুলি সমাধান করে তা বুঝুন। - শব্দার্থগত (semantic) তথ্য দক্ষতার সাথে সংরক্ষণ, সূচীকরণ এবং পুনরুদ্ধার করতে ভেক্টর ডাটাবেস কনফিগার করুন। - যুক্তি এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের কাজগুলিতে LLM-গুলিকে গাইড করতে প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং প্যাটার্ন প্রয়োগ করুন। - সরঞ্জাম ব্যবহার করতে এবং বহু-ধাপের ওয়ার্কফ্লো চালাতে সক্ষম স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্ট ডিজাইন করুন। - আপনার AI সিস্টেমের নির্ভুলতা এবং নিরাপত্তা পরিমাপ করার জন্য মূল্যায়ন কৌশলগুলি প্রয়োগ করুন। কোর্সটি RAG পাইপলাইন এবং মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেমের ধাপে ধাপে কোড বাস্তবায়নে যাওয়ার আগে শব্দার্থগত অনুসন্ধান (semantic search), এম্বেডিংস এবং এজেন্টিক যুক্তির মৌলিক সংজ্ঞা দিয়ে শুরু হয়। আপনি আপনার দক্ষতা ক্রমান্বয়ে গড়ে তোলার জন্য ডিজাইন করা বিশদ ব্যাখ্যা পড়বেন এবং ব্যবহারিক কোড স্নিপেট বিশ্লেষণ করবেন। এই কোর্সটি উচ্চাকাঙ্ক্ষী AI ডেভেলপার, সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার এবং প্রযুক্তি উত্সাহীদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা স্ক্র্যাচ থেকে আধুনিক AI প্যাটার্ন শিখতে চান, যার জন্য কোনো পূর্ববর্তী AI ইঞ্জিনিয়ারিং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন নেই। বুদ্ধিমান, ডেটা-সচেতন AI সিস্টেম তৈরি করা শুরু 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।
  • ♾️ 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 42 মিন ব্যবহারিক বিষয়বস্তু

সমাপ্তির সনদ

PickAClass-এ আপনি যে কোর্স শেষ করেন তা এমন একটি ক্রেডেনশিয়াল দেয় — মৌলিক, নিজস্ব কোডসহ, URL দিয়ে যাচাইযোগ্য, এবং যা প্রকৃতপক্ষে প্রদর্শিত তার বিশদ।

P
PickAClass
স্কিল প্রোফাইল · যাচাইযোগ্য
নথি
দক্ষতা সনদ
এটি প্রত্যয়ন করে যে
নাম পদবি
সফলভাবে দক্ষতা প্রদর্শন করেছেন
RAG এবং Agentic AI সিস্টেমের ভিত্তি
প্রদর্শিত দক্ষতা
আচরণগত প্যাটার্ন বিশ্লেষণ
মৌলিক
1.2 ঘণ্টা
সিদ্ধান্ত-স্থাপত্য কাঠামো
দক্ষ
1.4 ঘণ্টা
A/B পরীক্ষা ডিজাইন
দক্ষ
1.7 ঘণ্টা
আচরণগত কপিরাইটিং
উন্নত
1.9 ঘণ্টা
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · প্রদত্ত 22.08.2026
ক্রেডেনশিয়াল আইডি
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — নাম পদবি
RAG এবং Agentic AI সিস্টেমের ভিত্তি
পৃষ্ঠা ২ / ২
পারফরম্যান্স বিবরণ
কোর্সওয়ার্ক সারসংক্ষেপ
সম্পন্ন পাঠ 14 / 14
অনুশীলন প্রশ্ন 26 / 28
জমা দেওয়া অ্যাসাইনমেন্ট 4 (গড় 4.5 / 5)
ক্যাপস্টোন প্রকল্প পর্যালোচিত — 4.6 / 5
মোট অনুশীলন 6.2 ঘণ্টা
পারফরম্যান্স বেঞ্চমার্ক
কোহর্ট র‍্যাঙ্ক 1,625-এর শীর্ষ 12%
সম্পন্ন হতে সময় 11 দিন (মধ্যমা: 22)
দক্ষতা স্কোর 91 / 100
অনুশীলন-প্রশ্ন স্কোর 94%
দক্ষতা যাচাই যাচাইকৃত স্কিল পথ
এই ক্রেডেনশিয়াল যাচাই করুন
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
PickAClass-এর একাডেমিক মান অনুসারে ইস্যু। দক্ষতার স্তর কোর্সের কম্পিটেন্সি রুব্রিকের বিপরীতে মূল্যায়িত পারফরম্যান্স প্রতিফলিত করে। এটি এই প্ল্যাটফর্মের মৌলিক ক্রেডেনশিয়াল।

পর্যালোচনা (2)

Zewditu Fekadu ET যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 20.08.2026

এটি খুবই তথ্যবহুল মনে হয়েছে। এর গঠন যৌক্তিক, যদিও কিছু কিছু উন্নত বিষয় আরও বিস্তারিত উদাহরণ দিয়ে উপকৃত হতে পারত। তবুও এটি মূল্যবান।

Kavya Sharma SG যাচাইকৃত শিক্ষার্থী
★ 4 · 10.08.2026

এটি একটি ভাল পরিচয় ছিল । এর গঠন যৌক্তিক, এবং এটি মৌলিক বিষয়গুলোকে কার্যকরভাবে ব্যাখ্যা করেছে । অগ্রসর শিক্ষার্থীদের জন্য এটি হয়তো অতিরিক্ত পরিচয়মূলক হতে পারে ।

পর্যালোচনা লিখুন

পাঠানোর পরে সাইন ইন করতে বলব — আপনার খসড়া সংরক্ষিত থাকবে।

শিক্ষার্থীরা এটিও নিয়েছেন

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