Python के साथ RAG: Hybrid Search, Reranking, और Rewriting

Large language models शक्तिशाली हैं, लेकिन अक्सर उनके पास आपके विशिष्ट डेटा तक पहुंच नहीं होती है। Retrieval-Augmented Generation (RAG) इस अंतर को पाटता है, जिससे आप AI को कस्टम नॉलेज बेस से जोड़ सकते हैं। इस टेक्स्ट-आधारित कोर्स में, आप Python का उपयोग करके मजबूत RAG सिस्टम बनाना सीखेंगे। मौलिक अवधारणाओं से शुरू करते हुए, आप AI प्रतिक्रियाओं की सटीकता में भारी सुधार करने के लिए hybrid search, result reranking, और query rewriting जैसी आधुनिक तकनीकों को लागू करने की ओर बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: Retrieval-Augmented Generation की मुख्य आर्किटेक्चर और शब्दावली को समझना; Python और LangChain का उपयोग करके बुनियादी RAG पाइपलाइन बनाना; डॉक्यूमेंट एम्बेडिंग को स्टोर और रिट्रीव करने के लिए vector databases को लागू करना; कीवर्ड और सिमेंटिक रिट्रीवल को मिलाकर hybrid search तकनीकें लागू करना; result reranking और query rewriting पैटर्न का उपयोग करके AI सटीकता में सुधार करना; स्वायत्त डेटा रिट्रीवल के लिए आधुनिक Agentic AI अवधारणाओं का पता लगाना। कोर्स व्यावहारिक Python कार्यान्वयन में जाने से पहले AI शब्दावली की स्पष्ट परिभाषाओं के साथ शुरू होता है। आप विस्तृत स्पष्टीकरण पढ़ेंगे, कोड स्निपेट्स की जांच करेंगे, और चरण-दर-चरण टेक्स्ट-आधारित AI रिट्रीवल सिस्टम बनाने का अभ्यास करेंगे। यह कोर्स शुरुआती और महत्वाकांक्षी डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है; उन्नत मशीन लर्निंग के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। आधुनिक RAG की शक्ति को अनलॉक करने और स्मार्ट डेटा-संचालित एप्लिकेशन बनाने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।