AWS Generative AI के लिए आधुनिक सर्च और रिट्रीवल

जैसे-जैसे जनरेटिव AI एप्लिकेशन का विस्तार होता है, उनके आउटपुट की गुणवत्ता उनके लिए रिट्रीव किए गए डेटा की सटीकता पर बहुत अधिक निर्भर करती है। विश्वसनीय AI सिस्टम बनाने के लिए, आपको यह समझना होगा कि क्लाउड टूल्स का उपयोग करके सबसे प्रासंगिक जानकारी को कुशलतापूर्वक कैसे प्राप्त किया जाए। यह कोर्स आपको सिखाता है कि AWS पर मजबूत Retrieval-Augmented Generation (RAG) आर्किटेक्चर को कैसे डिज़ाइन और लागू किया जाए। आप बुनियादी कीवर्ड सर्च से लेकर आधुनिक AI सहायकों को शक्ति प्रदान करने वाले परिष्कृत, मल्टी-स्टेज रिट्रीवल सिस्टम तक का सफर तय करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - AWS पर वेक्टर डेटाबेस और सिमेंटिक सर्च की मुख्य अवधारणाओं को समझना - कीवर्ड मैचिंग को डेंस वेक्टर एम्बेडिंग के साथ जोड़कर हाइब्रिड सर्च कॉन्फ़िगर करना - उपयोगकर्ता के इरादे को बेहतर ढंग से समझने के लिए क्वेरी विस्तार तकनीकों को लागू करना - सबसे प्रासंगिक सर्च परिणामों को प्राथमिकता देने के लिए रीरैंकिंग मॉडल लागू करना - OpenSearch और OpenSearch Serverless का उपयोग करके अपने सर्च इंफ्रास्ट्रक्चर को स्केल करना - जनरेटिव AI वर्कलोड के लिए रिट्रीवल सटीकता का मूल्यांकन और अनुकूलन करना आप सर्च, वेक्टर एम्बेडिंग और RAG आर्किटेक्चर की मूलभूत शब्दावली सीखने से शुरुआत करेंगे। वहां से, आप चरण-दर-चरण वैचारिक गाइड और कोड उदाहरणों के माध्यम से पढ़ेंगे जो प्रदर्शित करते हैं कि AWS पर इन घटकों को कैसे व्यवस्थित किया जाए। यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटा प्रैक्टिशनर्स और क्लाउड उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जनरेटिव AI रिट्रीवल सिस्टम में नए हैं। वेक्टर डेटाबेस या उन्नत सर्च एल्गोरिदम के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। उच्च-सटीकता वाले AWS रिट्रीवल के साथ अपने जनरेटिव AI एप्लिकेशन को बेहतर बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।