आइडियाज़
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3 नव॰ 2026स्वायत्त एजेंट: ये क्या हैं और कैसे काम करते हैंयह गाइड बताती है कि स्वायत्त एजेंट क्या हैं, वे कैसे योजना बनाते हैं, टूल इस्तेमाल करते हैं, चीज़ें याद रखते हैं और अपने काम की जाँच करते हैं, और लोग शोध, ईमेल, कोर्सवर्क और शॉपिंग के लिए उनका इस्तेमाल कैसे करते हैं।
2 नव॰ 2026AI एजेंट मेमोरी: स्थायी संदर्भ वाले AI एजेंट कैसे बनाएँयह गाइड बताती है कि AI एजेंट मेमोरी क्या है, वर्किंग, एपिसोडिक, सिमैंटिक और प्रक्रियात्मक मेमोरी मिलकर कैसे काम करती हैं, और स्थायी संदर्भ के ज़रिए बेहतर होने वाले एजेंट कैसे बनाएँ और टेस्ट करें।
1 नव॰ 2026ज्ञान पर व्याख्यान
30 अक्टू॰ 2026LLM को फ़ाइन-ट्यून कैसे करें [और इसके बजाय RAG या प्रॉम्प्टिंग का इस्तेमाल कब करें]यह गाइड बताती है कि LLM को चरण-दर-चरण कैसे फ़ाइन-ट्यून करें, फ़ुल फ़ाइन-ट्यूनिंग की तुलना LoRA और QLoRA से करती है, और दिखाती है कि मॉडल के आउटपुट बेहतर बनाने के लिए कब प्रॉम्प्टिंग या RAG बेहतर तरीका है।
29 अक्टू॰ 2026टेक्स्ट एम्बेडिंग को समझें: ये कैसे काम करती हैं [+उदाहरण]यह गाइड बताती है कि टेक्स्ट एम्बेडिंग क्या हैं, ये टेक्स्ट को ऐसे वेक्टर में कैसे बदलती हैं जो उसके अर्थ को दर्शाते हैं, और सर्च, RAG तथा अन्य वास्तविक उपयोग के मामलों में एम्बेडिंग मॉडल को कैसे चुनें, उनका मूल्यांकन करें और उन्हें लागू करें।
28 अक्टू॰ 2026बुनियादी RAG इम्प्लीमेंटेशन: चरण-दर-चरण ट्यूटोरियलशुरुआती लोगों के लिए यह आसान ट्यूटोरियल बताता है कि एक बुनियादी RAG इम्प्लीमेंटेशन कैसे काम करता है, सर्वोत्तम तरीकों पर चर्चा करता है, और Python, ChromaDB तथा Perplexity के एम्बेडिंग और लैंग्वेज मॉडल के साथ एक कार्यशील कमांड-लाइन RAG सिस्टम बनाने की पूरी प्रक्रिया समझाता है।
27 अक्टू॰ 2026LLM गेटवे कैसे काम करता है? इंजीनियरिंग टीमों के लिए एक व्यावहारिक गाइडLLM गेटवे एक रिवर्स प्रॉक्सी है जो आपके मॉडल कॉल को रूट, ऑथेंटिकेट, कैश और लॉग करता है; यह गाइड एक अनुरोध को गेटवे से गुज़रते हुए शुरू से अंत तक दिखाती है, सुरक्षा और विश्वसनीयता से जुड़े उन जोखिमों को कवर करती है जिनके लिए पहले से योजना बनानी चाहिए, और ख़ुद बनाने, सेल्फ़-होस्टिंग, मैनेज्ड और API गेटवे विकल्पों की तुलना करती है।
26 अक्टू॰ 2026RAG आर्किटेक्चर क्या है? विस्तृत व्यावहारिक उदाहरणों के साथ पूरी परिभाषाRAG आर्किटेक्चर उन कंपोनेंट का समूह है जो बाहरी जानकारी को संग्रहीत करते हैं, पुनः प्राप्त करते हैं और LLM तक पहुँचाते हैं; यह गाइड बेसिक और हाइब्रिड RAG से लेकर एजेंटिक RAG और GraphRAG तक, 10 प्रकारों के बारे में बताती है और दो चरण-दर-चरण उदाहरण देती है।
22 अक्टू॰ 2026AI एजेंट का मूल्यांकन कैसे करें: टेस्ट सेट, ग्रेडर और रिग्रेशन जाँचAI एजेंट के मूल्यांकन के लिए छह चरणों वाली एक व्यावहारिक गाइड, जिसमें सफलता को परिभाषित करने और असली विफलताओं से टेस्ट सेट बनाने से लेकर ग्रेडर चुनने, रिग्रेशन जाँचें चलाने और प्रोडक्शन में निगरानी करने तक सब कुछ शामिल है।
