RAG এবং Fine-Tuning দুটোই AI application উন্নত করতে ব্যবহার করা হয়, কিন্তু এরা ভিন্ন সমস্যার সমাধান করে। জেনে নিন কীভাবে কাজ করে, কখন কোনটি ব্যবহার করবেন এবং কেন পরিবর্তনশীল information-এর জন্য RAG বেশি কার্যকর হতে পারে।
AI Agent শুধু response generate করে না; এটি reasoning করতে পারে, tools ব্যবহার করতে পারে এবং goal পূরণের জন্য বিভিন্ন action নিতে পারে। AI Agent কীভাবে কাজ করে এবং chatbot থেকে এর পার্থক্য কী তা জানুন।
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।
Zero-Shot, One-Shot এবং Few-Shot Prompting হলো LLM-কে বিভিন্ন সংখ্যক example দিয়ে নির্দিষ্ট task সম্পন্ন করানোর prompting technique। জেনে নিন এগুলো কীভাবে কাজ করে এবং কখন কোনটি ব্যবহার করবেন।
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।
AI Agents go beyond simple chatbots by understanding goals, planning tasks, using tools, and taking actions. Learn how AI Agents work and how they differ from traditional chatbots.
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।
Large Language Model বা LLM হলো এমন একটি AI model যা বিপুল পরিমাণ text data থেকে language-এর pattern শিখে এবং মানুষের মতো text বুঝতে ও generate করতে পারে। এই পোস্টে LLM কী, কীভাবে কাজ করে, কীভাবে train করা হয় এবং কোথায় ব্যবহার হয় তা সহজ উদাহরণসহ ব্যাখ্যা করা হয়েছে।