Perplexity ব্লগ


বৈশিষ্ট্যযুক্ত
আইডিয়া১ নভে, ২০২৬জ্ঞান নিয়ে বক্তৃতা
সংবাদ১৫ অক্টো, ২০২৬SPACE ওপেন-সোর্স করা হলো: Computer-এর পেছনের স্যান্ডবক্স প্ল্যাটফর্মPerplexity, Computer-এর পেছনের স্যান্ডবক্স প্ল্যাটফর্ম SPACE ওপেন-সোর্স করছে, যাতে ডেভেলপাররা আরও নিরাপদ স্বায়ত্তশাসিত AI এজেন্ট তৈরি করতে পারেন
ডেভেলপার২৮ সেপ, ২০২৬এজেন্ট এপিআই এখন পুনরায় ব্যবহারযোগ্য এজেন্ট সমর্থন করেটিমগুলো সংস্করণযুক্ত প্রোফাইল, দক্ষতা এবং পরিচালিত কানেক্টরের সাহায্যে পুনরায় ব্যবহারযোগ্য এজেন্ট তৈরি করে যা তারা অ্যাপ্লিকেশন জুড়ে শেয়ার করতে পারে।
Perplexity গবেষণা দল থেকে আরও
একজন ভালো শিক্ষক শিক্ষার্থীর অবস্থান থেকেই শুরু করেনএকটি নতুন সেলফ-ডিস্টিলেশন পদ্ধতি, যা জটিল রিজনিং ও এজেন্টিক কাজে মডেলের পারফরম্যান্স এবং প্রশিক্ষণ দক্ষতা উন্নত করতে শিক্ষক ও শিক্ষার্থীকে যৌথভাবে প্রশিক্ষণ দেয়।
মানুষ ও এজেন্টদের জন্য শেয়ার করা ওয়ার্কস্পেস তৈরিPerplexity প্রজেক্ট কীভাবে দীর্ঘমেয়াদি কাজকে স্থায়ী, সমান্তরাল ও ট্রেসযোগ্য রাখে।
একক ভেক্টরের বাইরে multimodal embeddingমডেল size জুড়ে শেয়ার্ড embedding space-সহ text এবং image retrieval-এর জন্য late-interaction model-এর একটি নতুন পরিবার।
সম্প্রতি প্রকাশিত
২১৭ পোস্ট পাওয়া গেছে
স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট: এগুলো কী এবং কীভাবে কাজ করেএই গাইডে ব্যাখ্যা করা হয়েছে স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট কী, এগুলো কীভাবে পরিকল্পনা করে, টুল ব্যবহার করে, তথ্য মনে রাখে ও নিজেদের কাজ যাচাই করে, এবং মানুষ কীভাবে গবেষণা, ইমেইল, কোর্সওয়ার্ক ও কেনাকাটার জন্য এগুলো ব্যবহার করে।
ই-কমার্সের জন্য Computer তৈরি হয়েছে ব্র্যান্ডের প্রবৃদ্ধির লক্ষ্যেShopify-এর বিক্রয় বিশ্লেষণ, পণ্যের পেজ তৈরি এবং প্রবৃদ্ধির জন্য বিজ্ঞাপন ও ইমেইল ক্যাম্পেইন তৈরি করতে ই-কমার্সের জন্য Computer ব্যবহার করুন।
BrowseSafe++: বাস্তব জগতের প্রম্পট ইনজেকশনের বিরুদ্ধে আরও শক্তিশালী প্রতিরক্ষা গড়ে তোলাব্রাউজার এজেন্টদের জন্য একটি উন্মুক্ত বেঞ্চমার্ক এবং দুটি হালকা ডিটেক্টর।
AI এজেন্ট মেমরি: স্থায়ী প্রসঙ্গসহ AI এজেন্ট তৈরির উপায়এই গাইডে ব্যাখ্যা করা হয়েছে AI এজেন্ট মেমরি কী, ওয়ার্কিং, এপিসোডিক, সিমান্টিক ও প্রসিডিউরাল মেমরি কীভাবে একসঙ্গে কাজ করে, এবং স্থায়ী প্রসঙ্গের মাধ্যমে উন্নত হয় এমন এজেন্ট কীভাবে তৈরি ও পরীক্ষা করবেন।
জ্ঞান নিয়ে বক্তৃতা
কীভাবে একটি LLM ফাইন-টিউন করবেন [এবং কখন এর বদলে RAG বা প্রম্পটিং ব্যবহার করবেন]এই গাইডে ধাপে ধাপে একটি LLM ফাইন-টিউন করার পদ্ধতি ব্যাখ্যা করা হয়েছে, পূর্ণ ফাইন-টিউনিংয়ের সঙ্গে LoRA ও QLoRA-র তুলনা করা হয়েছে এবং দেখানো হয়েছে কখন একটি মডেলের আউটপুট উন্নত করতে প্রম্পটিং বা RAG ভালো উপায়।
টেক্সট এমবেডিংয়ের ব্যাখ্যা: এটি কীভাবে কাজ করে [+উদাহরণ]এই গাইডে ব্যাখ্যা করা হয়েছে টেক্সট এমবেডিং কী, এটি কীভাবে টেক্সটকে অর্থ ধারণকারী ভেক্টরে রূপান্তর করে, এবং সার্চ, RAG ও অন্যান্য বাস্তব ব্যবহারের ক্ষেত্রে কীভাবে এমবেডিং মডেল বেছে নিতে, মূল্যায়ন করতে ও প্রয়োগ করতে হয়।
নতুন FedRAMP সার্টিফিকেশনের ফলে Perplexity আরও বেশি সরকারি ওয়ার্কফ্লোতে পৌঁছাচ্ছেনতুন FedRAMP সার্টিফিকেশনের অংশ হিসেবে ফেডারেল সংস্থাগুলো Perplexity দিয়ে লাইভ ওয়েবে সার্চ করে উদ্ধৃতিসহ উত্তর পেতে পারে।
বেসিক RAG বাস্তবায়ন: ধাপে ধাপে টিউটোরিয়ালনতুনদের উপযোগী এই টিউটোরিয়ালে একটি বেসিক RAG বাস্তবায়ন কীভাবে কাজ করে তা ব্যাখ্যা করা হয়েছে, সেরা অনুশীলনগুলো আলোচনা করা হয়েছে, এবং Python, ChromaDB ও Perplexity-এর এমবেডিং ও ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল ব্যবহার করে একটি কার্যকর কমান্ড-লাইন RAG সিস্টেম তৈরির প্রতিটি ধাপ দেখানো হয়েছে।
LLM গেটওয়ে কীভাবে কাজ করে? ইঞ্জিনিয়ারিং দলগুলোর জন্য একটি ব্যবহারিক গাইডLLM গেটওয়ে হলো একটি রিভার্স প্রক্সি, যা আপনার মডেল কলগুলো রাউট, অথেনটিকেট, ক্যাশ ও লগ করে; এই গাইডে একটি গেটওয়ের ভেতর দিয়ে একটি রিকোয়েস্টের যাত্রা অনুসরণ করা হয়েছে, পরিকল্পনায় রাখার মতো নিরাপত্তা ও নির্ভরযোগ্যতার ঝুঁকিগুলো তুলে ধরা হয়েছে, এবং নিজে তৈরি করা, সেলফ-হোস্টিং, ম্যানেজড ও API-গেটওয়ে বিকল্পগুলোর তুলনা করা হয়েছে।