Rag and Agentic AI Capstone Project

जैसे-जैसे संगठन artificial intelligence को तेजी से अपना रहे हैं, विश्वसनीय, संदर्भ-जागरूक AI सिस्टम बनाने की क्षमता आज technology में सबसे अधिक मांग वाले कौशलों में से एक है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको शुरू से एक मजबूत Retrieval-Augmented Generation (RAG) और Agentic AI सिस्टम को डिज़ाइन करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। इस व्यापक गाइड के माध्यम से काम करके, आप बुनियादी generative AI को समझने से लेकर जटिल वर्कफ़्लो को संरचित करने तक आगे बढ़ेंगे जो vector databases, embeddings और स्वायत्त निर्णय लेने वाले एजेंटों को जोड़ते हैं। आप उत्पादन-शैली के AI अनुप्रयोगों की योजना बनाने, उन्हें बनाने और उनका मूल्यांकन करने के लिए आवश्यक व्यावहारिक ज्ञान प्राप्त करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - RAG, vector embeddings, और autonomous agent architectures की बुनियादी शब्दावली को समझें। - अपने रिट्रीवल पाइपलाइनों को फीड करने के लिए JSON का उपयोग करके संरचित डेटासेट बनाएं और प्रबंधित करें। - मल्टीमॉडल सर्च क्षमताओं का समर्थन करने के लिए text और image embeddings उत्पन्न करें। - रिट्रीवल लॉजिक को कॉन्फ़िगर करें और अपने सिस्टम को आधुनिक vector databases से कनेक्ट करें। - ऐसे agentic workflows डिज़ाइन करें जहाँ LLMs निर्णय लेते हैं और गतिशील रूप से टूल कॉल करते हैं। - आधुनिक RAG मूल्यांकन पद्धतियों का उपयोग करके अपने सिस्टम के प्रदर्शन का मूल्यांकन करें। यह कोर्स डेटासेट की तैयारी, एम्बेडिंग जनरेशन और एजेंट एकीकरण के माध्यम से आपको चरण-दर-चरण मार्गदर्शन करने से पहले आवश्यक परिभाषाओं और मूलभूत AI अवधारणाओं से शुरू होता है। आप विस्तृत लिखित स्पष्टीकरण, वैचारिक टूटने और स्पष्ट कोड स्निपेट्स के माध्यम से सीखेंगे। यह कोर्स महत्वाकांक्षी AI डेवलपर्स, software engineers और data enthusiasts के लिए डिज़ाइन किया गया है जो जटिल पूर्वापेक्षाओं के बिना उन्नत AI सिस्टम बनाने के लिए एक संरचित, शुरुआती-अनुकूल परिचय चाहते हैं। आज ही पढ़ना शुरू करें और सीखें कि चरण-दर-चरण बुद्धिमान, agentic systems का निर्माण कैसे किया जाता है।