RAG ব্যবহার করে আরও উন্নত AI তৈরি করা
AI প্রায়শই ভুল করে। RAG এটি সংশোধন করে।
RAG একটি ডাটাবেস থেকে তথ্য খুঁজে বের করে। তারপর এটি সেই তথ্যগুলো ব্যবহার করে একটি উত্তর লেখে। ফলে আপনি সঠিক ফলাফল পান।
LangChain আপনাকে এই ফ্লো (flow) তৈরি করতে সাহায্য করে। এটি সার্চ টুলকে AI মডেলের সাথে যুক্ত করে।
Vector databases ডেটাকে embeddings হিসেবে সংরক্ষণ করে। Faiss এবং Pinecone এক্ষেত্রে খুব ভালো কাজ করে। তারা দ্রুত প্রাসঙ্গিক তথ্য খুঁজে পায়।
আপনার সিস্টেম তৈরি করতে LangChain এবং vector databases ব্যবহার করুন। এটি আপনার AI-কে scalable করে তোলে।
মূল বিষয়গুলো:
- RAG সার্চ এবং রাইটিং-এর সমন্বয় ঘটায়।
- LangChain আর্কিটেকচার সাজাতে সাহায্য করে।
- Vector databases embeddings সংরক্ষণ করে।
- এই দুটি টুল একত্রে AI-কে নির্ভুল করে তোলে।
উৎস: https://dev.to/naveenmalothu/unlocking-the-power-of-rag-systems-with-langchain-and-vector-databases-1005 ঐচ্ছিক লার্নিং কমিউনিটি: https://t.me/GyaanSetuAi