Prompt Engineering
generative AI से भरोसेमंद नतीजे पाएँ। सीखें कि large language models text कैसे बनाते हैं, हर अच्छे prompt के पीछे के पाँच सिद्धांत, few-shot और structured output, function calling, retrieval-augmented generation, स्वायत्त agents, और diffusion models prompts को images में कैसे बदलते हैं। आप text, images, और agents को एक ही काम करने वाले application में जोड़कर समाप्त करते हैं।
11 पाठ, क्रम में
- 120 मिनट
Prompt क्या है
आपने कभी किसी चैट बॉक्स में कुछ टाइप किया ही होगा: कोई प्रश्न पूछा, कोई उत्तर मिला, और शायद यह देखकर हैरानी हुई कि वह कितना अच्छा था या कितना ग़लत।...
What a prompt isWhat a large language model is, from the outsideThe completion, and why the same prompt can answer differentlyThe conversation: system, user and assistant turnsWhy a prompt is instructions rather than a search query - 230 मिनट
Large Language Models टेक्स्ट कैसे बनाते हैं
अब आप जानते हैं कि प्रॉम्प्ट और कंप्लीशन क्या होते हैं, और यह भी कि एक ही प्रॉम्प्ट हर बार अलग शब्दों में लौट सकता है। यह पाठ दिखाता है कि उस...
Tokens and tokenizationNext-token predictionTemperature and top-p samplingContext windowWhy models hallucinate - 330 मिनट
प्रॉम्प्टिंग के पाँच सिद्धांत
प्रॉम्प्ट क्या है, मॉडल का उत्तर (completion) क्या है, और मॉडल हर बार कहीं देखकर सुनाने के बजाय नया जवाब लिखता है, यह आप जानते हैं। इससे सीधा सवाल...
Giving directionSpecifying formatProviding examplesEvaluating qualityDividing labor - 435 मिनट
टेक्स्ट जनरेशन के लिए मानक तरीके
दूसरे और तीसरे पाठ ने आपको यह अंदाज़ा दिया कि मॉडल असल में एक-एक टोकन करके टेक्स्ट कैसे बनाता है, और उसे दिशा देने के पाँच सिद्धांत क्या हैं। यह पाठ...
Prompt formatting and delimitersSystem, user, and assistant rolesFew-shot promptingParsing structured output like JSON - 535 मिनट
Prompt Templates और Function Calling
चौथे पाठ में आपने एक प्रॉम्प्ट हाथ से गढ़ा था: सीमांकक, भूमिकाएँ, कुछ उदाहरण। एक प्रॉम्प्ट के लिए वह चल जाता है। पर जब वही प्रॉम्प्ट सैकड़ों अलग-अलग...
Prompt templates with variablesSeparating template from dataFunction calling and tool schemasReading a tool call and returning a result - 640 मिनट
Vector Databases और Retrieval-Augmented Generation
पाठ 2 में आपने देखा कि मॉडल मनगढ़ंत बात क्यों कहता है: वह आगे आने लायक टोकन का अनुमान लगाता है, तथ्य कहीं देखकर नहीं बताता, और उसकी ट्रेनिंग या उसकी...
Embeddings and vector similarityChunking documentsVector databases and nearest-neighbor searchRetrieval-augmented generationGrounding answers with citations - 740 मिनट
Autonomous Agents: Memory और Tools
पाठ 5 में आपने फ़ंक्शन कॉलिंग के ज़रिए मॉडल को टूल दिए, और पाठ 6 में रिट्रीवल के ज़रिए दीर्घकालिक मेमोरी। यह पाठ उन्हीं दो टुकड़ों को एक लूप के भीतर...
The agent loop of reason, act, observeGiving an agent toolsShort-term and long-term memoryStopping conditions and guardrails - 830 मिनट
Diffusion Models तस्वीरें कैसे बनाते हैं
अब तक आपने जो भी प्रॉम्प्ट लिखा, उससे टेक्स्ट बना। यह पाठ भाग 3 खोलता है, जहाँ वही प्रॉम्प्ट तस्वीर बनाता है। माध्यम बदल जाता है, पर भाग 1 वाली सोच...
Diffusion as iterative denoisingText conditioning of the imageSeeds and reproducibilitySampling steps and guidance scale - 935 मिनट
इमेज जनरेशन के लिए मानक प्रथाएं
पिछले पाठ ने आपको यह समझ दी कि डिफ़्यूज़न मॉडल यादृच्छिक शोर से डिनॉइज़िंग करते हुए टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को इमेज में कैसे बदलता है। यह पाठ उसी समझ को...
Prompt structure of subject, medium, style, and lightingArt styles and artist or era modifiersComposition and camera modifiersNegative prompts and aspect ratio - 1035 मिनट
उन्नत Image तकनीकें: Inpainting, Outpainting, और ControlNet
पिछले दो पाठों में आपने टेक्स्ट प्रॉम्प्ट से पूरी इमेज बनाईं और संरचना, शैली तथा नकारात्मक प्रॉम्प्ट से उन्हें दिशा देना सीखा। वह तरीक़ा मॉडल को...
Image-to-image generationInpainting with masksOutpainting to extend a canvasControlNet for pose, depth, and edge guidance - 1140 मिनट
AI-संचालित एप्लिकेशन बनाना
यह अंतिम प्रोजेक्ट है। पिछले हर पाठ ने एक-एक चाल सिखाई: टेक्स्ट उत्पन्न करना, संरचित आउटपुट को ढाँचे में बाँधना, फ़ंक्शन कॉल करना, RAG से तथ्य...
Composing text, images, and agents into a workflowOrchestration and chaining stepsEvaluation and guardrailsCost, latency, and failure handling
अपनी भाषा में Prompt Engineering सीखें
हर पाठ, क्विज़ और ट्यूटर का जवाब आपकी भाषा में आता है। AI ट्यूटर उसी भाषा में जवाब देता है जिसमें आप पूछते हैं।
