नॉलेज ग्राफ और एलएलएम को साथ जोड़ने का तरीका मैं काफी समय से समझना चाहता था, और इस कोर्स ने वो गुत्थी सुलझा दी। LlamaIndex से ग्राफ बनाकर उस पर सवाल पूछने वाला हिस्सा सबसे मज़ेदार रहा, क्योंकि साधारण वेक्टर सर्च के मुकाबले जवाब कितने ज़्यादा संदर्भपूर्ण आते हैं, ये खुद देखकर हैरानी हुई। हर कॉन्सेप्ट को छोटे-छोटे कदमों में समझाया गया है, इसलिए शुरू से बनाना मुश्किल नहीं लगा। अब मैं अपने डॉक्यूमेंट्स पर खुद का GraphRAG सिस्टम बना पा रहा हूँ।
LlamaIndex के साथ GraphRAG एप्लिकेशन बनाना
LlamaIndex का उपयोग करके नॉलेज ग्राफ और बड़े भाषा मॉडल (large language models) को जोड़ना सीखें ताकि शुरुआत से संदर्भ-जागरूक (context-aware) AI रिट्रीवल सिस्टम बनाए जा सकें।
-
💬
एआई प्रशिक्षक
किसी भी पाठ के बारे में पूछें और तुरंत, कभी भी स्पष्ट उत्तर पाएँ। -
🕐
कभी भी शुरू करें
कोई शेड्यूल या डेडलाइन नहीं — अपनी गति से, जब चाहें तब सीखें। -
🌐
हिंदी में
पाठ, कार्य और प्रमाणपत्र — सब कुछ पूरी तरह आपकी भाषा में।
इस कोर्स के बारे में
Standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) अक्सर कई दस्तावेजों में बिंदुओं को जोड़ने में संघर्ष करता है। अपने AI पाइपलाइनों में नॉलेज ग्राफ को शामिल करके, आप जटिल संबंधों को कैप्चर कर सकते हैं और अपने भाषा मॉडल की सटीकता में नाटकीय रूप से सुधार कर सकते हैं। यह कोर्स आपको सिखाता है कि अपनी डेटा रिट्रीवल क्षमताओं को बढ़ाने के लिए GraphRAG का लाभ कैसे उठाया जाए। LlamaIndex का उपयोग करते हुए, आप सीखेंगे कि असंरचित टेक्स्ट (unstructured text) से संरचित संस्थाओं (structured entities) को कैसे निकाला जाए, इंटरकनेक्टेड ग्राफ कैसे बनाए जाएं, और अत्यधिक सटीक, संदर्भ-युक्त क्वेरी कैसे की जाएं जो बुनियादी वेक्टर सर्च (vector search) से बेहतर प्रदर्शन करती हैं।
आप क्या सीखेंगे:
* RAG, वेक्टर डेटाबेस और नॉलेज ग्राफ की मूलभूत अवधारणाओं को समझें।
* LlamaIndex का उपयोग करके कच्चे टेक्स्ट से नॉलेज ग्राफ बनाएं और उन्हें व्यवस्थित करें।
* सिमेंटिक सर्च (semantic search) को ग्राफ ट्रैवर्सल (graph traversal) के साथ जोड़कर हाइब्रिड रिट्रीवल रणनीतियों को लागू करें।
* विश्वसनीय इकाई (entity) और संबंध निष्कर्षण (relationship extraction) के लिए प्रभावी प्रॉम्प्ट डिज़ाइन करें।
* इंटरकनेक्टेड डेटा पर तर्क करने के लिए मूलभूत एजेंटिक AI (agentic AI) अवधारणाओं को लागू करें।
आप व्यावहारिक, टेक्स्ट-आधारित पाठों में गोता लगाने से पहले आवश्यक शब्दावली और मुख्य AI अवधारणाओं के साथ शुरुआत करेंगे। विस्तृत लिखित स्पष्टीकरण और स्पष्ट कोड स्निपेट्स के माध्यम से, आप धीरे-धीरे एक पूर्ण GraphRAG पाइपलाइन बनाएंगे। डेवलपर्स, डेटा इंजीनियरों और AI शुरुआती लोगों के लिए डिज़ाइन किए गए इस कोर्स के लिए ग्राफ डेटाबेस या उन्नत मशीन लर्निंग के किसी पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। अपने AI एप्लिकेशन जटिल जानकारी को कैसे प्रोसेस और रिट्रीव करते हैं, इसे बदलने के लिए आज ही पढ़ना शुरू करें।
आपको क्या मिलेगा
-
📜
समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
🎧
ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 42 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समीक्षाएँ (11)
Наконец разобрался, как совмещать графы знаний с языковыми моделями через LlamaIndex — курс объясняет это очень доходчиво.
Explications claires sur les graphes de connaissance.
ナレッジグラフと大規模言語モデルをどう組み合わせるのか、ずっと曖昧だった部分がこの講座でようやく腑に落ちました。LlamaIndexでドキュメントからエンティティと関係性を抽出してグラフを作り、それを使って質問に答えさせる流れを一から手を動かして学べたのが本当に良かったです。普通のベクトル検索だけでは拾えない、文脈をまたいだ答えが返ってくる様子を実際に見られて感動しました。説明が段階的で、初めてでも置いていかれません。自分のデータで応用する自信がつきました。
Świetny kurs pokazujący jak połączyć grafy wiedzy z modelami językowymi w LlamaIndex. Instruktor krok po kroku pokazuje budowę indeksu grafowego i zapytania hybrydowe, co wcześniej wydawało mi się czarną magią. Po ukończeniu sam zbudowałem prosty system GraphRAG do własnych notatek.
Nunca había combinado grafos de conocimiento con modelos de lenguaje y este curso lo explica de forma clara. Los ejercicios con LlamaIndex para construir el grafo y luego consultarlo son muy prácticos. Terminé el curso con un prototipo funcional para mi propio proyecto.
एंटिटी और रिलेशन निकालकर ग्राफ बनाने वाली प्रक्रिया बहुत साफ़ तरीके से समझाई गई है। LlamaIndex के साथ काम करना अब डर नहीं लगता, और संदर्भ-आधारित जवाब देखकर मज़ा आ गया। शानदार कोर्स।
Muy útil, aunque el ritmo es rápido.
Bardzo konkretny kurs o łączeniu grafów wiedzy z LLM-ami, bez zbędnego lania wody.
Consegui entender de verdade como estruturar um grafo de conhecimento e conectar tudo ao LlamaIndex depois desse curso.
Bagus untuk pemula GraphRAG, agak padat.
शिक्षार्थियों ने यह भी लिया
🎓 सर्टिफिकेट सहित
ओपन-सोर्स LLMs के साथ निजी AI: लोकल डिप्लॉयमेंट, RAG, और एजेंट्स
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
59 zł
→
💼 जॉब के लिए तैयार
🎓 सर्टिफिकेट सहित
OpenAI मॉडलों को फाइन-ट्यून करना: LLMs को अपने डेटा के साथ कस्टमाइज़ करें
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
59 zł
→
🏆 सबसे लोकप्रिय
🎓 सर्टिफिकेट सहित
Azure OpenAI और Azure AI Search के साथ RAG सिस्टम विकसित करना
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
59 zł
→
💼 जॉब के लिए तैयार
🎓 सर्टिफिकेट सहित
LangChain के साथ AI एप्लीकेशन डेवलपमेंट
सर्टिफ़िकेट
व्यावहारिक
59 zł
→
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।
इन क्षेत्रों के लिए
टेक
डिज़ाइन
वित्त
मार्केटिंग
स्वास्थ्य
शिक्षा
आतिथ्य
विनिर्माण