LLMs, RAG, और Knowledge Graphs के साथ AI Agents का निर्माण

जैसे-जैसे artificial intelligence विकसित हो रही है, जटिल, वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए स्टेटिक लैंग्वेज मॉडल अब पर्याप्त नहीं हैं। वास्तव में बुद्धिमान सिस्टम बनाने के लिए, आपको Large Language Models (LLMs) की तर्क शक्ति को गतिशील बाहरी डेटा स्रोतों के साथ संयोजित करने की आवश्यकता है। यह पाठ्यक्रम आपको बुनियादी AI अवधारणाओं से लेकर ऐसे agentic सिस्टम डिज़ाइन करने तक मार्गदर्शन करता है जो जानकारी प्राप्त कर सकते हैं, स्ट्रक्चर्ड ज्ञान पर तर्क कर सकते हैं, और स्वायत्त कार्रवाई (autonomous actions) कर सकते हैं। आप सीखेंगे कि मॉडल के भ्रम (hallucinations) को खत्म करने और सटीक, संदर्भ-समृद्ध उत्तर प्रदान करने के लिए Retrieval-Augmented Generation (RAG) और Knowledge Graphs को कैसे एकीकृत किया जाए। आप क्या सीखेंगे: - LLMs, vector search, और agentic workflows की मूल शब्दावली को समझें - मॉडल को बाहरी टेक्स्ट डेटाबेस से जोड़ने के लिए Retrieval-Augmented Generation (RAG) को लागू करें - गहरे AI तर्क के लिए जटिल, स्ट्रक्चर्ड संबंधों का प्रतिनिधित्व करने वाले Knowledge Graphs को डिज़ाइन करें - बहु-चरण कार्यों (multi-step tasks) को हल करने के लिए टूल कॉलिंग और फ़ंक्शन निष्पादन का उपयोग करने वाले AI agents को कॉन्फ़िगर करें - Agent के व्यवहार और निर्णय लेने का मार्गदर्शन करने के लिए prompt engineering पैटर्न लागू करें - हाइब्रिड आर्किटेक्चर बनाने का अभ्यास करें जो vector databases और graph databases दोनों की ताकत को जोड़ते हैं आप बिल्कुल बुनियादी बातों से शुरुआत करेंगे, जनरेटिव AI और ग्राफ संरचनाओं की मूल परिभाषाओं को सीखेंगे, और फिर एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन और रिट्रीवल पाइपलाइनों के लिखित कोड-आधारित उदाहरणों की ओर बढ़ेंगे। यह पाठ्यक्रम सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटा उत्साही लोगों और तकनीकी पेशेवरों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI agents के लिए नए हैं और उन्नत मशीन लर्निंग पूर्वापेक्षाओं की आवश्यकता के बिना एक स्पष्ट, चरण-दर-चरण परिचय चाहते हैं। अपने स्वयं के बुद्धिमान, डेटा-संचालित AI agents का निर्माण शुरू करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।