LangChain / Agents के साथ रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) का गहन अध्ययन

🚀 हमारे ज्ञानवर्धक Ubuntu TechHive मीटअप में शामिल हों, जहाँ हम LangChain / Agents के साथ Retrieval Augmented Generation (RAG) की गहराई में उतरेंगे! उन्नत रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन को लागू करने में नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग (NLP), इंफॉर्मेशन रिट्रीवल (IR), और मशीन लर्निंग (ML) की तकनीकों को जोड़ना शामिल है, ताकि सुसंगत और संदर्भ के अनुसार प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न की जा सकें।

🎯 विषय:

1. समस्या की परिभाषा (Problem Definition)
2. डेटा संग्रह और प्रीप्रोसेसिंग
3. रिट्रीवल मॉडल
4. जनरेशन मॉडल
5. एकीकरण और आर्किटेक्चर
6. फाइन-ट्यूनिंग और मूल्यांकन
7. डिप्लॉयमेंट और मॉनिटरिंग
8. निरंतर सुधार
9. कार्यान्वयन के दौरान नैतिक विचार

हम Vector-store, Python, और LangChain मॉड्यूल जैसे Model I/O, Retrieval, Agents, Chains और कई अन्य का उपयोग करेंगे। हम Naïve RAG और रिट्रीवल गुणवत्ता के लिए इसे अनुकूलित करने के तरीकों का पता लगाएंगे।