LLMs, RAG, এবং Knowledge Graphs দিয়ে AI Agents তৈরি করা

কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (AI) বিবর্তনের সাথে সাথে, জটিল এবং বাস্তব জীবনের সমস্যা সমাধানের জন্য স্ট্যাটিক ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলগুলি আর যথেষ্ট নয়। সত্যিকারের বুদ্ধিমান সিস্টেম তৈরি করতে, আপনাকে Large Language Models (LLMs)-এর যুক্তি প্রয়োগের ক্ষমতার সাথে গতিশীল বাহ্যিক ডেটা সোর্সগুলিকে যুক্ত করতে হবে। এই কোর্সটি আপনাকে মৌলিক AI ধারণা থেকে শুরু করে এমন agentic সিস্টেম ডিজাইনের দিকে পরিচালিত করবে যা তথ্য পুনরুদ্ধার করতে পারে, স্ট্রাকচার্ড নলেজের উপর ভিত্তি করে যুক্তি প্রয়োগ করতে পারে এবং স্বায়ত্তশাসিত পদক্ষেপ নিতে পারে। মডেলের hallucinations দূর করতে এবং সঠিক, context-rich উত্তর প্রদান করতে আপনি কীভাবে Retrieval-Augmented Generation (RAG) এবং Knowledge Graphs ইন্টিগ্রেট করবেন তা শিখবেন। আপনি যা শিখবেন: - LLMs, vector search, এবং agentic workflows-এর মূল পরিভাষাগুলি বুঝুন - মডেলগুলিকে বাহ্যিক টেক্সট ডেটাবেসের সাথে সংযুক্ত করতে Retrieval-Augmented Generation (RAG) প্রয়োগ করুন - গভীর AI যুক্তির জন্য জটিল, স্ট্রাকচার্ড সম্পর্ক উপস্থাপন করতে Knowledge Graphs ডিজাইন করুন - AI agents কনফিগার করুন যা বহুধাপ বিশিষ্ট কাজ সমাধানের জন্য tool calling এবং function execution ব্যবহার করে - এজেন্ট আচরণ এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণকে পরিচালিত করতে prompt engineering প্যাটার্ন প্রয়োগ করুন - vector databases এবং graph databases উভয়ের সুবিধা একত্রিত করে হাইব্রিড আর্কিটেকচার তৈরির অনুশীলন করুন আপনি একদম মৌলিক বিষয়গুলি থেকে শুরু করবেন, জেনারেটিভ AI এবং গ্রাফ স্ট্রাকচারের মূল সংজ্ঞাগুলি শিখবেন, এবং পরবর্তীতে এজেন্ট অরকেস্ট্রেশন এবং রিট্রিভাল পাইপলাইনের লিখিত কোড-ভিত্তিক উদাহরণের দিকে এগিয়ে যাবেন। এই কোর্সটি সফটওয়্যার ডেভেলপার, ডেটা অনুরাগী এবং প্রযুক্তি বিশেষজ্ঞদের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যারা AI agents-এ নতুন এবং অ্যাডভান্সড মেশিন লার্নিং পূর্বশর্ত ছাড়াই একটি স্পষ্ট, ধাপে ধাপে ভূমিকা চান। আপনার নিজস্ব বুদ্ধিমান, ডেটা-চালিত AI agents তৈরি করা শুরু করতে আজই পড়া শুরু করুন।