AI Agent হলো এমন একটি AI system যা goal বুঝতে, task-এর জন্য প্রয়োজনীয় steps নির্ধারণ করতে, tools ব্যবহার করতে এবং নির্দিষ্ট degree of autonomy নিয়ে action নিতে পারে।
AI Hallucination হলো এমন একটি ঘটনা যেখানে AI model এমন information generate করে যা শুনতে বিশ্বাসযোগ্য হলেও ভুল, unsupported বা সম্পূর্ণ fabricated হতে পারে। Reliable AI system তৈরি করতে এটি বোঝা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ।
Temperature হলো একটি generation parameter, যা LLM-এর output কতটা predictable বা diverse হবে তা প্রভাবিত করে। Reliable এবং creative AI system তৈরি করতে Temperature সম্পর্কে ধারণা থাকা গুরুত্বপূর্ণ।
Similarity Search ব্যবহার করে AI system কোনো query-এর সাথে meaning-এর দিক থেকে সবচেয়ে কাছাকাছি information খুঁজে বের করতে পারে। Embeddings, Vector Database এবং Cosine Similarity কীভাবে একসাথে কাজ করে তা 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।
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।
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।