Name: LangChain के साथ LLM एप्लिकेशन विकसित करना
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कोर्स विवरण

LangChain इकोसिस्टम में विकास के लिए आधार

अपने LLM टूलकिट को LangChain के इकोसिस्टम के साथ बढ़ाएँ, जिससे OpenAI और Hugging Face मॉडलों के साथ सहज एकीकरण संभव हो सके। एक ओपन-सोर्स फ्रेमवर्क की खोज करें जो वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों को अनुकूलित करता है और आपको अपने उपयोग-केस के लिए विशिष्ट परिष्कृत सूचना पुनर्प्राप्ति सिस्टम बनाने की सुविधा देता है।

LangChain का उपयोग करके चैटबॉट निर्माण पद्धतियाँ

चैटबॉट विकसित करने के लिए LangChain टूल्स का उपयोग करें, और HuggingFace के ओपन-सोर्स मॉडल्स तथा OpenAI के क्लोज़्ड-सोर्स मॉडल्स के बीच सूक्ष्म अंतर की तुलना करें। जटिल वार्तालापों के लिए प्रॉम्प्ट टेम्पलेट्स का उपयोग करें, जिससे उन्नत चैटबॉट विकास की नींव रखी जा सके।

LangChain का उपयोग करके डेटा हैंडलिंग और रिट्रीवल ऑगमेंटेशन जेनरेशन (RAG)

डेटा पुनर्प्राप्ति को अनुकूलित करने के लिए टोकनाइज़ेशन और वेक्टर डेटाबेस में महारत हासिल करें, और बाहरी जानकारी के भंडार के साथ चैटबॉट इंटरैक्शन को समृद्ध करें। विविध उपयोग मामलों को अनुकूलित करने के लिए RAG मेमोरी फ़ंक्शनों का उपयोग करें।

उन्नत चेन, टूल और एजेंट इंटीग्रेशन

पूर्ण एंड-टू-एंड उपयोग मामलों और उन्नत LLM आउटपुट हैंडलिंग को संभालने के लिए चेन, टूल्स, एजेंट्स, APIs, और बुद्धिमान निर्णय-निर्माण की शक्ति का उपयोग करें।

डीबगिंग और प्रदर्शन मेट्रिक्स

अंत में, डिबगिंग, ऑप्टिमाइज़ेशन और प्रदर्शन मूल्यांकन में दक्ष बनें, ताकि आपके चैटबॉट्स त्रुटि प्रबंधन के लिए विकसित किए जाएँ। समस्या निवारण के लिए पारदर्शिता की परतें जोड़ें।

पूर्वापेक्षाएँ

Introduction to Embeddings with the OpenAI API Prompt Engineering with the OpenAI API

पाठ्यक्रम

कोर्स रूपरेखा

LangChain और चैटबॉट मेकैनिक्स का परिचय

LLMs पर एप्लिकेशन बनाने के लिए LangChain फ्रेमवर्क में आपका स्वागत है! आप LangChain के मुख्य कंपोनेंट्स—मॉडल्स, चेंस, एजेंट्स, प्रॉम्प्ट्स, और पार्सर्स—के बारे में सीखेंगे। आप Hugging Face के ओपन-सोर्स मॉडल्स और OpenAI के प्रॉपर्टियरी मॉडल्स का उपयोग करके चैटबॉट बनाएँगे, प्रॉम्प्ट टेम्प्लेट्स तैयार करेंगे, और बातचीत के दौरान कॉन्टेक्स्ट और रिसोर्सेज मैनेज करने के लिए अलग-अलग चैटबॉट मेमोरी स्ट्रैटेजीज इंटीग्रेट करेंगे।

अध्याय शुरू करें

चेंस और एजेंट्स

अब LangChain चेंस को अगले स्तर पर ले जाने का समय है! आप LangChain Expression Language (LCEL) का उपयोग करना सीखेंगे ताकि चेंस को और लचीले तरीके से परिभाषित किया जा सके। आप sequential चेंस बनाएँगे, जहाँ इनपुट अलग-अलग कंपोनेंट्स के बीच पास होते हैं और अधिक एडवांस्ड एप्लिकेशन बनते हैं। आप एजेंट्स को इंटीग्रेट करना भी शुरू करेंगे, जो निर्णय लेने के लिए LLMs का उपयोग करते हैं।

अध्याय शुरू करें

रीट्रीवल ऑग्मेंटेड जेनरेशन (RAG)

LLMs की एक सीमा यह है कि उनका नॉलेज कट-ऑफ होता है क्योंकि उन्हें एक निश्चित समय तक के डेटा पर ट्रेन किया जाता है। इस अध्याय में, आप ऐसे एप्लिकेशन बनाना सीखेंगे जो Retrieval Augmented Generation (RAG) का उपयोग करके बाहरी डेटा को LLMs के साथ जोड़ते हैं। RAG वर्कफ़्लो में कई प्रोसेसेज़ शामिल होती हैं, जैसे डेटा को स्प्लिट करना, embeddings बनाना और उन्हें vector डेटाबेस में स्टोर करना, और एप्लिकेशन में उपयोग के लिए सबसे प्रासंगिक जानकारी को रिकवर करना। आप पूरे वर्कफ़्लो में महारत हासिल करेंगे!