The hands-on hybrid search and reranking exercises finally made RAG evaluation click for me; I can now actually measure whether my answers are any good.
RAG सिस्टम बनाना: Search, Reranking, और Evaluation
Retrieval-Augmented Generation की बुनियादी बातों को समझें और व्यावहारिक टेक्स्ट-आधारित अभ्यासों के माध्यम से hybrid search को लागू करना और LLM प्रतिक्रियाओं का मूल्यांकन करना सीखें।
इस कोर्स के बारे में
जैसे-जैसे Large Language Models (LLMs) सॉफ्टवेयर विकास को बदल रहे हैं, उन्हें कस्टम डेटा से जोड़ने की क्षमता एक महत्वपूर्ण कौशल बनती जा रही है। AI प्रतिक्रियाओं को सटीक और संदर्भ-जागरूक बनाने के लिए Retrieval-Augmented Generation (RAG) उद्योग मानक है। यह टेक्स्ट-आधारित कोर्स आपको शुरू से RAG सिस्टम बनाने में मार्गदर्शन करता है। आप AI और vector search की मुख्य शब्दावली के साथ शुरुआत करेंगे, फिर hybrid search को लागू करने, reranking तकनीकों को अपनाने और आधुनिक Python पैटर्न का उपयोग करके अपने सिस्टम के उत्तरों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने की दिशा में आगे बढ़ेंगे।
आप क्या सीखेंगे:
- Retrieval-Augmented Generation और embedding models की मूलभूत अवधारणाओं को समझें।
- आधुनिक vector databases में टेक्स्ट तैयार करने और डालने के लिए कस्टम डेटा पाइपलाइन बनाएं।
- कीवर्ड और सिमेंटिक रिट्रीवल को संयोजित करने वाली hybrid search रणनीतियों को लागू करें।
- पुनर्प्राप्त संदर्भ की प्रासंगिकता में सुधार के लिए reranking एल्गोरिदम लागू करें।
- वर्तमान उद्योग मेट्रिक्स का उपयोग करके LLM-जनरेटेड प्रतिक्रियाओं की सटीकता और गुणवत्ता का मूल्यांकन करें।
- AI आउटपुट को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए prompt engineering की बुनियादी बातों को एकीकृत करने का अभ्यास करें।
पाठ्यक्रम बुनियादी परिभाषाओं और मुख्य AI अवधारणाओं से व्यावहारिक कार्यान्वयन चरणों तक तार्किक रूप से चलता है। आप आधुनिक AI बैकएंड एकीकरण की अपनी समझ बनाने के लिए स्पष्ट स्पष्टीकरण पढ़ेंगे और अच्छी तरह से संरचित कोड स्निपेट्स का अध्ययन करेंगे। शुरुआती और बुनियादी प्रोग्रामिंग ज्ञान वाले डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किए गए इस कोर्स के लिए मशीन लर्निंग के किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। Retrieval-Augmented Generation में अपने बुनियादी कौशल बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
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📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
1 घंटे 36 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (2)
RAG 시스템의 기본 구조를 제대로 잡고 싶었는데 하이브리드 검색을 직접 구현해 보면서 감을 확실히 잡았어요. 리랭킹이 왜 필요한지, 검색 결과 품질이 어떻게 달라지는지 텍스트 실습으로 보여줘서 이해가 빨랐습니다. 특히 LLM 응답을 어떻게 평가하는지 다루는 부분이 실무에 바로 도움이 됐어요. 다만 대규모 데이터에서의 성능 최적화 얘기가 조금 더 있었으면 했습니다. 그래도 RAG 입문으로는 아주 알찬 강의였습니다.
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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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