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LangChain के साथ एप्लिकेशन विकसित करना

अपडेट किया गया 05/2026
LangChain फ्रेमवर्क का उपयोग करके, RAG वर्कफ़्लो और एजेंटिक सिस्टम सहित, प्रभावशाली LLM एप्लिकेशन बनाना सीखें!
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ट्रैक विवरण

LangChain के साथ एप्लिकेशन विकसित करना

LLM शामिल करने वाले एप्लिकेशन बनाना चुनौतीपूर्ण हो सकता है, क्योंकि इसमें शामिल घटकों की संख्या बहुत अधिक होती है: प्रॉम्प्ट, मॉडल, वेक्टर डेटाबेस, API, और एजेंट। LangChain में प्रवेश करें! LangChain एक फ्रेमवर्क है जो एकल, एकीकृत सिंटैक्स का उपयोग करके घटकों को बनाने और ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए है।इस कौशल ट्रैक में, आप Python में सबसे सामान्य LLM अनुप्रयोग बनाने में महारत हासिल करने के लिए LangChain का उपयोग करेंगे। आप Hugging Face और OpenAI के मॉडल का उपयोग करके प्रभावशाली चैटबॉट बनाने की मूल बातें समझेंगे।आप Retrieval Augmented Generation, या RAG, की खोज करेंगे, जो आपको अपने डेटा को अपने एप्लिकेशन में एकीकृत करने की अनुमति देता है, ताकि मॉडल अपने प्रशिक्षण डेटा से आगे जा सके।एजेंटिक सिस्टम्स AI और LLM एप्लिकेशन डेवलपमेंट में सबसे रोमांचक विकासों में से एक हैं, और आपको अपना खुद का बनाने का पूरा क्रैश कोर्स मिलेगा! एजेंट LLMs का उपयोग निर्णय लेने के लिए करते हैं, यानी इनपुट के आधार पर अलग-अलग कार्रवाइयाँ करने का निर्णय लेते हैं। इन कार्रवाइयों में APIs को कॉल करना, Python कोड चलाना, या यहाँ तक कि RAG करना भी शामिल हो सकता है!इस दौरान, आप अपने नए अर्जित ज्ञान को व्यावहारिक, इंटरैक्टिव प्रोजेक्ट्स में लागू करेंगे। जनरेटिव AI पीढ़ी में आज ही शामिल हों!

पूर्व आवश्यकताएं

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  • Course

    1

    LangChain के साथ LLM एप्लिकेशन विकसित करना

    जानें कि LangChain में LLMs, prompts, chains, और agents का उपयोग करके AI-संचालित applications कैसे बनाएं।

  • Course

    LangChain के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG) का उपयोग करके बाहरी डेटा को LLMs के साथ एकीकृत करने की अत्याधुनिक विधियाँ सीखें।

  • Project

    बोनस

    Building RAG Chatbots for Technical Documentation

    Implement retrieval augmented generation (RAG) with LangChain to create a chatbot for answering questions about technical documentation.

LangChain के साथ एप्लिकेशन विकसित करना
3 कोर्स
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