एआई ट्यूटोरियल्स

Kling 3.0 और इसकी प्रमुख विशेषताओं के बारे में जानें। नैटिव ऑडियो के साथ वीडियो कैसे बनाएं, अपने किरदार तैयार करें, और जटिल मल्टी-शॉट सीन तैयार करना सीखें।

इस चरण-दर-चरण ट्यूटोरियल का पालन करके RAG एप्लिकेशंस के लिए नॉलेज ग्राफ कैसे लागू करें और संरचित नॉलेज के साथ AI के उत्तरों को बेहतर बनाएं, यह जानें।

कोल्मोगोरोव-अर्नोल्ड नेटवर्क्स (KANs) के बारे में जानें—एक नए प्रकार का न्यूरल नेटवर्क जो पारंपरिक मॉडलों की तुलना में बेहतर व्याख्यनीयता और शुद्धता प्रदान करता है।

जानें कि LangChain v1 के साथ ऐसा ऑटो मीटिंग रिकैप असिस्टेंट कैसे बनाएं जो मीटिंग्स को समरीज़ करे, एक्शन आइटम्स निकाले, और create_agent व कंटेंट ब्लॉक्स जैसी नवीनतम सुविधाओं का उपयोग करके अनुमोदित रिकैप्स को Google Doc में भेज दे।

LangChain, LangGraph, LangSmith, और LangFlow की तुलना करें। उनकी भूमिकाएँ, खूबियाँ, और प्रोडक्शन-रेडी AI एप्लीकेशंस बनाने में किसे कब उपयोग करें, जानें।

जानें Langflow क्या है, इसे कैसे इंस्टॉल करें, और Python की मदद से साधारण और कस्टम AI एजेंट वर्कफ़्लो कैसे बनाएं।

LangGraph की बुनियाद—state, nodes, edges, memory—में महारत हासिल करें और ReAct पैटर्न, कस्टम टूल्स, व पर्सिस्टेंट स्टेट मैनेजमेंट के साथ स्केलेबल AI एजेंट्स बनाएं।

LangGraph Studio, LangChain के LangGraph फ़्रेमवर्क के लिए बना एक विज़ुअल डेवलपमेंट एनवायरनमेंट है, जो LangChain कॉम्पोनेंट्स से बने जटिल एजेंटिक अनुप्रयोगों के विकास को सरल बनाता है।

LangGraph, LangChain इकोसिस्टम के भीतर एक लाइब्रेरी है जो कई LLM एजेंट्स (या चेन्स) को परिभाषित करने, समन्वयित करने और सुव्यवस्थित तथा कुशल तरीके से निष्पादित करने का फ्रेमवर्क प्रदान करती है।

जाने कि कैसे LangManus का उपयोग करके एक मल्टी-एजेंट सिस्टम बनाएं जो किसी ट्रेंडिंग GitHub रेपोज़िटरी का विश्लेषण करे, उसकी कमिट हिस्ट्री स्क्रैप करे, गतिविधि रुझानों का विज़ुअलाइज़ेशन करे, और एक markdown रिपोर्ट तैयार करे।

जाने कि बिना कोई कोड लिखे, LangSmith Agent Builder का उपयोग करके ऐसा एजेंट कैसे बनाएं जो Gmail पढ़े, जवाब का ड्राफ्ट तैयार करे, और कार्रवाइयों को लॉग करे।

जानें कि RAG एप्लिकेशंस में संदर्भ संरक्षण और रिट्रीवल सटीकता सुधारने के लिए Jina AI के साथ लेट चंकिंग कैसे लागू करें।