TutorialsPoint Discovery + Official YouTube Video Engine + Telugu Learning

ఉచిత కంప్యూటర్ కోర్సులు (Free Computer Academy)

DCA, PGDCA, Tally & GST, C, Java, Python, Web Development మరియు కంప్యూటర్ కోర్సులన్నీ స్పష్టమైన తెలుగు వివరణ, వీడియో పాఠాలు మరియు ప్రాక్టికల్స్‌తో ఉచితంగా నేర్చుకోండి.

కోర్సు ప్రగతి (Progress) 0%
పూర్తయినవి: 0 / 56 పాఠాలు
All Courses (అన్నీ) AI & Gen AI (ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్) Diplomas (DCA, PGDCA) Programming (C, Java, Python) Tally & GST Accounts Web Development Computer Basics Networks & Cyber
FREE

C_PROG

C ప్రోగ్రామింగ్ సమగ్ర శిక్షణ

FREE

CPP_PROG

C++ ఆబ్జెక్ట్ ఓరియెంటెడ్ ప్రోగ్రామింగ్

FREE

JAVA_PROG

కోర్ జావా & అడ్వాన్స్‌డ్ జావా

FREE

PYTHON_PROG

పైథాన్ ప్రోగ్రామింగ్ & డేటా సైన్స్ బేసిక్స్

AI & Generative AI Masterclass

ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ & జెనరేటివ్ AI (AI & Gen AI)

AI & Machine Learning Foundations

ప్రారంభ AI & మెషిన్ లెర్నింగ్ బేసిక్స్

Generative AI, LLMs & Prompt Engineering

జెనరేటివ్ AI, LLMs & ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్

Multimodal Generation & AI Coding Assistants

మల్టీమోడల్ మీడియా & AI కోడింగ్ అసిస్టెంట్స్

AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business

AI APIs, RAG & స్వయంప్రతిపత్తి గల ఏజెంట్స్

AI APIs, RAG, Autonomous Agents & Business • Unit 14: RAG, Embeddings & Vector Databases

What is RAG? Why RAG is Essential for Enterprise AI

RAG అంటే ఏమిటి? ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI లో RAG ఎందుకు అత్యవసరం?

ఈ పాఠానికి సరైన తెలుగు వీడియో ప్రస్తుతం అందుబాటులో లేదు. త్వరలో మళ్లీ వెతుకుతాము.

మా ఆటోమేషన్ సిస్టమ్ ఈ పాఠానికి అత్యంత అనువైన తెలుగు వీడియోను అన్వేషిస్తోంది. క్రింది వివరణ మరియు నోట్స్ చదువుకోవచ్చు.

ఉపోద్ఘాతం (Introduction):

కంపెనీ సొంత డాక్యుమెంట్లు, ప్రైవేట్ డేటా ఆధారంగా AI ఎలా మాట్లాడుతుంది? హాలూసినేషన్స్ ని జీరో చేసే RAG ఆర్కిటెక్చర్ పరిచయం.

ఈ పాఠంలో మీరు నేర్చుకునే అంశాలు:

- RAG (Retrieval-Augmented Generation) ప్రాథమిక భావనను అర్థం చేసుకోవడం. - Fine-Tuning వర్సెస్ RAG మధ్య వ్యత్యాసం తెలుసుకోవడం. - ప్రైవేట్ డేటా పై AI పనితీరును విశ్లేషించడం.
RAG అంటే ఏమిటి? Retrieval-Augmented Generation. సాధారణంగా LLM లకు మీ ఆఫీస్ అంతర్గత ఫైల్స్, మీ ఊరి నిబంధనలు లేదా నిన్నటి తాజా వివరాలు తెలియవు. RAG విధానంలో: 1. Retrieval: యూజర్ అడిగిన ప్రశ్నకు సంబంధించిన సరైన పేరాగ్రాఫ్‌లను మన డేటాబేస్ నుండి వెతికి తీస్తుంది. 2. Augmentation: ఆ పేరాగ్రాఫ్‌లను ప్రాంప్ట్‌కు కాంటెక్స్ట్‌గా జోడిస్తుంది ('ఈ క్రింది డాక్యుమెంట్ ఆధారంగా మాత్రమే సమాధానం చెప్పు'). 3. Generation: LLM ఆ కాంటెక్స్ట్‌ను చదివి నూటికి నూరు శాతం ఖచ్చితమైన సమాధానం ఇస్తుంది. లాభాలు: - Zero Hallucination (తప్పుడు సమాచారం ఉండదు). - మోడల్‌ను ఖరీదైన రీతిలో రీ-ట్రైన్ చేయాల్సిన పనిలేదు. - డాక్యుమెంట్ మారిన వెంటనే క్షణాల్లో తాజా సమాచారం అందుబాటులోకి వస్తుంది.

సారాంశం (Summary):

ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI కి RAG వెన్నెముక. ఇది ఖచ్చితత్వాన్ని, డేటా గోప్యతను కాపాడుతుంది.
సిలబస్ రిఫరెన్స్: TutorialsPoint AI Reference టౌన్‌కనెక్ట్ AI కంప్యూటర్ అకాడమీ