আইডিয়া
সব নিবন্ধ
৩ নভে, ২০২৬স্বায়ত্তশাসিত 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।
২ নভে, ২০২৬AI 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।
১ নভে, ২০২৬জ্ঞান নিয়ে বক্তৃতা
৩০ অক্টো, ২০২৬কীভাবে 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।
২৯ অক্টো, ২০২৬টেক্সট 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।
২৮ অক্টো, ২০২৬বেসিক 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।
২৭ অক্টো, ২০২৬LLM 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।
২৬ অক্টো, ২০২৬RAG আর্কিটেকচার কী? বিস্তারিত ব্যবহারিক উদাহরণসহ পূর্ণাঙ্গ সংজ্ঞাRAG আর্কিটেকচার হলো সেই উপাদানগুলোর সমষ্টি, যা বাহ্যিক তথ্য সংরক্ষণ ও পুনরুদ্ধার করে এবং LLM-কে সরবরাহ করে; এই গাইডে বেসিক ও হাইব্রিড RAG থেকে শুরু করে এজেন্টিক RAG ও GraphRAG পর্যন্ত ১০টি ধরন বিশ্লেষণ করা হয়েছে, সঙ্গে রয়েছে ধাপে ধাপে দুটি উদাহরণ।
২২ অক্টো, ২০২৬কীভাবে AI এজেন্ট মূল্যায়ন করবেন: টেস্ট সেট, গ্রেডার এবং রিগ্রেশন চেকAI এজেন্ট মূল্যায়নের একটি ব্যবহারিক ছয় ধাপের গাইড: সাফল্য নির্ধারণ এবং বাস্তব ব্যর্থতা থেকে টেস্ট সেট তৈরি করা থেকে শুরু করে গ্রেডার বেছে নেওয়া, রিগ্রেশন চেক চালানো এবং প্রোডাকশনে মনিটর করা পর্যন্ত।
