Agentic RAG Fundamentals: LangGraph के साथ AI Agents बनाएं

जैसे-जैसे artificial intelligence विकसित हो रही है, मानक retrieval models अब पर्याप्त नहीं हैं। आधुनिक applications को agentic workflows की आवश्यकता होती है—ऐसे सिस्टम जो अधिकतम सटीकता के लिए अपने स्वयं के उत्तरों का मूल्यांकन, रूट और self-correct कर सकें। यह कोर्स Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) सिस्टम बनाने के लिए एक स्पष्ट, टेक्स्ट-आधारित परिचय प्रदान करता है। आप self-correcting agents के आर्किटेक्चर में जाने से पहले language models और vector databases की मौलिक अवधारणाओं के साथ शुरुआत करेंगे। व्यावहारिक स्पष्टीकरण और code snippets को पढ़कर, आप समझेंगे कि LangGraph का उपयोग करके जटिल AI workflows को कैसे व्यवस्थित किया जाए। आप क्या सीखेंगे: - RAG, vector databases और prompt engineering की मूलभूत अवधारणाओं को समझें। - जानें कि agentic workflows मानक लीनियर AI generation से कैसे भिन्न हैं। - self-correcting retrieval loops बनाएं जो अपने स्वयं के आउटपुट का मूल्यांकन और परिष्कृत (refine) करते हैं। - stateful, multi-step AI प्रक्रियाओं को व्यवस्थित करने के लिए LangGraph लागू करें। - document retrieval, grading और generation के लिए लॉजिक फ्लो डिजाइन करने का अभ्यास करें। सामग्री को आपके ज्ञान को चरण-दर-चरण बनाने के लिए संरचित किया गया है। हम मुख्य AI शब्दावली और बुनियादी retrieval patterns के साथ शुरू करते हैं, धीरे-धीरे state management और self-reflection loops पेश करते हैं। यह कोर्स शुरुआती लोगों और AI agents के लिए नए डेवलपर्स के लिए डिज़ाइन किया गया है—LangGraph या उन्नत machine learning के साथ किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। इंटेलिजेंट एप्लिकेशन डेवलपमेंट के अगले स्तर को अनलॉक करने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।