Conseguí montar un asistente que responde desde mi propia base de conocimiento, aunque la parte de pgvector se me hizo un pelín rápida.
Python, LangChain, और pgvector के साथ एक RAG Chatbot बनाना
व्यावहारिक कोडिंग अभ्यासों के माध्यम से अपने कस्टम नॉलेज बेस का उपयोग करके प्रश्नों के उत्तर देने वाले बुद्धिमान, संदर्भ-जागरूक AI सहायक बनाना सीखें।
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एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
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कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
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पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
क्या आप ऐसे AI एप्लिकेशन बनाना चाहते हैं जो वास्तव में आपके विशिष्ट डेटा को समझते हों? Retrieval-Augmented Generation (RAG) सटीक, संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएं देने के लिए सामान्य प्रशिक्षण डेटा से परे जाने वाले chatbots बनाने का आधुनिक मानक है।
यह कोर्स आपको Python, LangChain, और pgvector का उपयोग करके एक व्यावहारिक RAG पाइपलाइन को डिजाइन और कार्यान्वित करना सिखाता है। आप सीखेंगे कि टेक्स्ट दस्तावेज़ों को कैसे तैयार किया जाए, सिमेंटिक एम्बेडिंग (semantic embeddings) कैसे उत्पन्न की जाए, उन्हें एक वेक्टर डेटाबेस में कैसे स्टोर किया जाए, और अत्यधिक प्रासंगिक, डोमेन-विशिष्ट उत्तर प्राप्त करने के लिए एक Large Language Model (LLM) को कैसे जोड़ा जाए।
आप क्या सीखेंगे:
• Retrieval-Augmented Generation की मौलिक वास्तुकला और शब्दावली को समझें।
• इष्टतम एम्बेडिंग जनरेशन और रिट्रीवल के लिए कस्टम टेक्स्ट डेटा को प्रोसेस और चंक (chunk) करें।
• वेक्टर रिप्रजेंटेशन को कुशलतापूर्वक स्टोर और सर्च करने के लिए pgvector को कॉन्फ़िगर करें।
• LangChain फ्रेमवर्क का उपयोग करके मॉड्यूलर, स्केलेबल AI वर्कफ़्लो बनाएं।
• मतिभ्रम (hallucinations) को कम करने और सटीकता में सुधार करने के लिए आधुनिक प्रॉम्प्ट इंजीनियरिंग मूल बातें लागू करें।
• ऐसे रिट्रीवल पैटर्न लागू करें जो आपके नॉलेज बेस को सीधे LLM से जोड़ते हैं।
कोर्स व्यावहारिक, टेक्स्ट-आधारित कोडिंग अभ्यासों के माध्यम से आपका मार्गदर्शन करने से पहले वेक्टर सर्च और एम्बेडिंग की मूलभूत अवधारणाओं के साथ शुरू होता है। चरण-दर-चरण, आप स्पष्टीकरणों को पढ़ेंगे और प्रारंभिक डेटा इंजेक्शन से लेकर अंतिम संवादात्मक पाइपलाइन तक एक पूर्ण RAG सिस्टम बनाने के लिए कोड लिखेंगे।
बैकएंड डेवलपर्स, डेटा उत्साही लोगों और Python प्रोग्रामर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है जो AI इंजीनियरिंग में शुरुआती हैं और बिना किसी पूर्व मशीन लर्निंग अनुभव के कस्टम chatbots में महारत हासिल करना चाहते हैं।
आज ही बुद्धिमान, डेटा-संचालित AI सहायक बनाना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
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व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
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लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
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फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
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14-दिन वापसी
बिना सवाल -
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छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
Python, LangChain, और pgvector के साथ एक RAG Chatbot बनाना
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
Python, LangChain, और pgvector के साथ एक RAG Chatbot बनाना
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (3)
Wiring up pgvector and LangChain finally clicked for me here; my chatbot now answers from my own docs instead of making things up.
Matagal akong nahihirapan intindihin kung paano kumonekta ang LangChain sa isang vector database, pero nilinaw nito lahat. Sunod-sunod ang mga coding exercise kaya nagawa kong gumawa ng chatbot na sumasagot base sa sarili kong knowledge base. Ang ganda ng pagkakaliwanag sa pgvector at kung paano ito mag-store ng embeddings para sa retrieval. Napagana ko rin ang context-aware na sagot na hindi nag-iimbento ng kasagutan. Sana lang medyo mas pinalalim pa ang bahagi tungkol sa pag-tune ng performance, pero overall sulit na sulit.
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
इस कोर्स के लिए मुझे क्या चाहिए? +
बस इंटरनेट वाला एक फ़ोन या कंप्यूटर। कोई इंस्टॉल नहीं, कोई विशेष हार्डवेयर नहीं।
मैं भुगतान कैसे करूँ? +
Stripe के माध्यम से कार्ड से। हम कार्ड विवरण स्टोर नहीं करते — Stripe सुरक्षित रूप से संभालता है।
क्या मुझे रिफ़ंड मिल सकता है? +
हाँ — 14 दिनों में पूर्ण रिफ़ंड, बिना सवाल।
मेरा एक्सेस कब तक रहेगा? +
हमेशा के लिए। एक बार खरीदने पर कोर्स आपका है — कभी भी दोबारा देखें।
क्या मुझे प्रमाणपत्र मिलेगा? +
हाँ। पूरा करने पर एक प्रमाणपत्र मिलेगा जिसे आप अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ सकते हैं।
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