RAG এবং Fine-Tuning দুটি ভিন্ন AI problem solve করে। RAG model-কে external knowledge দেয়, আর Fine-Tuning additional training-এর মাধ্যমে model-এর behavior বা capability adapt করে।
Embeddings text, image বা অন্যান্য data-কে numerical vector-এ convert করে, যেখানে data-এর meaning ও relationship-এর information থাকে। Semantic Search, RAG এবং modern AI application-এ Embeddings কীভাবে কাজ করে তা জানুন।
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।
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।
