AI Model, AI API এবং AI Application একটি AI system-এর ভিন্ন ভিন্ন layer। বাস্তব AI application তৈরি করতে এগুলো কীভাবে একসাথে কাজ করে তা সহজভাবে জানুন।
Context Window নির্ধারণ করে একটি LLM এক সময়ে কতটুকু information process করতে পারে। Tokens, context limit এবং AI application-এর performance-এর ওপর এর প্রভাব সহজভাবে জানুন।
Semantic Search শুধু exact keyword খোঁজে না; বরং query-এর meaning ও context বুঝে relevant information খুঁজে বের করে। Embeddings এবং Vector Search কীভাবে এই intelligent search সম্ভব করে তা জানুন।
Vector Database হলো এমন একটি specialized database যা AI embeddings সংরক্ষণ, index এবং similarity-এর ভিত্তিতে search করতে ব্যবহৃত হয়। RAG, Semantic Search এবং আধুনিক AI application-এ এর গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা রয়েছে।
RAG বা Retrieval-Augmented Generation এমন একটি AI architecture যা external information retrieve করে LLM-কে সেই তথ্যের ভিত্তিতে answer generate করতে সাহায্য করে। এই পোস্টে RAG কী, কীভাবে কাজ করে, কেন গুরুত্বপূর্ণ এবং কখন ব্যবহার করা উচিত তা সহজ উদাহরণসহ ব্যাখ্যা করা হয়েছে।