Atlas Vector Search के साथ RAG एप्लिकेशन बनाना

जैसे-जैसे जेनरेटिव AI सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट को बदल रहा है, लार्ज लैंग्वेज मॉडल्स को अपने स्वयं के डेटा के साथ जोड़ना आवश्यक हो गया है। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) को लागू करने से आप महंगे मॉडल रिट्रेनिंग के बिना AI प्रतिक्रियाओं को तथ्यात्मक और अद्यतित जानकारी पर आधारित कर सकते हैं। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको इंटेलिजेंट सर्च और RAG वर्कफ़्लो को पावर देने के लिए Atlas Vector Search को सेटअप और उपयोग करने की प्रक्रिया के माध्यम से मार्गदर्शन करता है। आप बुनियादी वेक्टर गणित को समझने से लेकर सिमेंटिक सर्च क्वेरी डिज़ाइन करने और उन्हें आधुनिक लैंग्वेज मॉडल्स के साथ एकीकृत करने तक का सफर तय करेंगे। आप क्या सीखेंगे: - वेक्टर एम्बेडिंग और सिमेंटिक सर्च की मुख्य अवधारणाओं को समझना - हाई-डायमेंशनल वेक्टर्स को स्टोर और इंडेक्स करने के लिए MongoDB Atlas डेटाबेस को कॉन्फ़िगर करना - कुशल सिमिलरिटी क्वेरी करने के लिए वेक्टर सर्च इंडेक्स बनाना - LLMs के लिए प्रासंगिक डेटा प्राप्त करने के लिए RAG पैटर्न लागू करना - वेक्टर सर्च परिणामों को प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग वर्कफ़्लो के साथ एकीकृत करना - आधुनिक डेवलपमेंट पैटर्न का उपयोग करके सर्च पाइपलाइन बनाना आप वेक्टर डेटाबेस और सिमेंटिक रिट्रीवल की बुनियादी परिभाषाओं के साथ शुरुआत करेंगे और फिर व्यावहारिक कॉन्फ़िगरेशन चरणों की ओर बढ़ेंगे। लिखित स्पष्टीकरणों और स्पष्ट कोड उदाहरणों के माध्यम से, आप ऐसी क्वेरी बनाना सीखेंगे जो आपके डेटाबेस को सीधे AI ऑर्केस्ट्रेशन फ्रेमवर्क से जोड़ती हैं। यह कोर्स सॉफ्टवेयर डेवलपर्स, डेटाबेस एडमिनिस्ट्रेटर और उन AI उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है जो वेक्टर डेटाबेस में नए हैं। वेक्टर सर्च या मशीन लर्निंग के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है, हालांकि डेटाबेस अवधारणाओं की बुनियादी समझ सहायक है। अपने डेटाबेस एप्लिकेशन में सिमेंटिक सर्च की क्षमता को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।