বৃহৎ ভাষার মডেল (LLMs) তাদের বিস্তৃত জ্ঞানের সাথে, প্রায় যেকোনো বিষয়ে মানুষের মতো পাঠ্য তৈরি করতে পারে। যাইহোক, বিশাল ডেটাসেটের উপর তাদের প্রশিক্ষণ বিশেষ কাজের জন্য তাদের উপযোগিতা সীমিত করে। ক্রমাগত শেখা ছাড়া, এই মডেলগুলি তাদের প্রাথমিক প্রশিক্ষণের পরে উদ্ভূত নতুন ডেটা এবং প্রবণতাগুলির প্রতি অজ্ঞ থাকে। অধিকন্তু, নতুন এলএলএম প্রশিক্ষণের খরচ অনেক এন্টারপ্রাইজ সেটিংসের জন্য নিষিদ্ধ প্রমাণ করতে পারে। যাইহোক, মূল বিশেষায়িত বিষয়বস্তুর সাথে একটি মডেলের উত্তরকে ক্রস-রেফারেন্স করা সম্ভব, যার ফলে Retrieval-Augmented Generation (RAG) ব্যবহার করে একটি নতুন LLM মডেল প্রশিক্ষণের প্রয়োজন এড়ানো যায়।
RAG LLM-কে বাহ্যিক জ্ঞান পুনরুদ্ধার এবং অন্তর্ভুক্ত করার ক্ষমতা দিয়ে ক্ষমতায়ন করে। শুধুমাত্র তাদের প্রাক-প্রশিক্ষিত জ্ঞানের উপর নির্ভর করার পরিবর্তে, RAG মডেলগুলিকে নথি, ডাটাবেস এবং আরও অনেক কিছু থেকে ডেটা টেনে আনতে দেয়। মডেলটি তখন দক্ষতার সাথে এই বাইরের তথ্যকে তার জেনারেট করা টেক্সটে সংহত করে। প্রসঙ্গ-প্রাসঙ্গিক ডেটা সোর্সিং করে, মডেলটি আপনার ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযোগী তথ্য, আপ-টু-ডেট প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে। জ্ঞান বর্ধন এছাড়াও হ্যালুসিনেশন এবং ভুল বা অর্থহীন পাঠ্যের সম্ভাবনা হ্রাস করে। RAG এর সাথে, ফাউন্ডেশন মডেলগুলি অভিযোজনযোগ্য বিশেষজ্ঞ হয়ে ওঠে যা আপনার জ্ঞানের ভিত্তি বৃদ্ধির সাথে সাথে বিকশিত হয়।
আজ, আমরা লাইসেন্সপ্রাপ্ত তিনটি জেনারেটিভ এআই ডেমো উন্মোচন করতে পেরে উত্তেজিত MIT-0 লাইসেন্স:
- ফাউন্ডেশনাল এলএলএম সহ আমাজন কেন্দ্র - এর গভীর অনুসন্ধান ক্ষমতা ব্যবহার করে আমাজন কেন্দ্র এলএলএম-এর বিস্তৃত জ্ঞানের সাথে মিলিত। এই ইন্টিগ্রেশন বিভিন্ন উৎস থেকে অঙ্কন করে জটিল প্রশ্নের সুনির্দিষ্ট এবং প্রসঙ্গ-সচেতন উত্তর প্রদান করে।
- ফাউন্ডেশনাল এলএলএম সহ এমবেডিং মডেল – এম্বেডিংয়ের শক্তিকে একত্রিত করে—শব্দ এবং বাক্যাংশের অর্থগত অর্থ ক্যাপচার করার একটি কৌশল—এলএলএম-এর বিশাল জ্ঞানের ভিত্তির সঙ্গে। এই সমন্বয় আরও সঠিক বিষয় মডেলিং, বিষয়বস্তু সুপারিশ, এবং শব্দার্থিক অনুসন্ধান ক্ষমতা সক্ষম করে।
- ফাউন্ডেশন মডেল ফার্মা অ্যাড জেনারেটর - ফার্মাসিউটিক্যাল শিল্পের জন্য তৈরি একটি বিশেষ অ্যাপ্লিকেশন। ফাউন্ডেশনাল মডেলের জেনারেটিভ ক্ষমতাকে কাজে লাগিয়ে, এই টুলটি বিশ্বাসযোগ্য এবং সঙ্গতিপূর্ণ ফার্মাসিউটিক্যাল বিজ্ঞাপন তৈরি করে, যাতে বিষয়বস্তু শিল্পের মান এবং প্রবিধান মেনে চলে।
এই ডেমোগুলি আপনার AWS অ্যাকাউন্টে নির্বিঘ্নে স্থাপন করা যেতে পারে, একটি অত্যাধুনিক LLM জেনারেটিভ AI প্রশ্ন এবং উত্তর বট এবং সামগ্রী তৈরি করতে AWS পরিষেবাগুলি ব্যবহার করার বিষয়ে মৌলিক অন্তর্দৃষ্টি এবং নির্দেশিকা প্রদান করে।
এই পোস্টে, আমরা অন্বেষণ করি যে কীভাবে আমাজন কেন্দ্র বা কাস্টম এম্বেডিংয়ের সাথে মিলিত RAG এই চ্যালেঞ্জগুলি কাটিয়ে উঠতে পারে এবং প্রাকৃতিক ভাষার প্রশ্নের পরিমার্জিত প্রতিক্রিয়া প্রদান করতে পারে।
সমাধান ওভারভিউ
এই সমাধান অবলম্বন করে, আপনি নিম্নলিখিত সুবিধা পেতে পারেন:
- উন্নত তথ্য অ্যাক্সেস – RAG মডেলগুলিকে বিস্তীর্ণ বাহ্যিক উত্স থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে দেয়, যা বিশেষত উপযোগী হতে পারে যখন প্রাক-প্রশিক্ষিত মডেলের জ্ঞান পুরানো বা অসম্পূর্ণ হয়।
- স্কেলেবিলিটি - সমস্ত উপলব্ধ ডেটাতে একটি মডেলকে প্রশিক্ষণ দেওয়ার পরিবর্তে, RAG মডেলগুলিকে উড়তে থাকা প্রাসঙ্গিক তথ্য পুনরুদ্ধার করার অনুমতি দেয়। এর মানে হল যে নতুন ডেটা উপলব্ধ হওয়ার সাথে সাথে পুরো মডেলটিকে পুনরায় প্রশিক্ষণের প্রয়োজন ছাড়াই এটি পুনরুদ্ধার ডাটাবেসে যুক্ত করা যেতে পারে।
- মেমরি দক্ষতা - এলএলএমগুলির পরামিতিগুলি সঞ্চয় করার জন্য উল্লেখযোগ্য মেমরির প্রয়োজন। RAG এর সাথে, মডেলটি ছোট হতে পারে কারণ এটির সমস্ত বিবরণ মুখস্ত করার প্রয়োজন নেই; প্রয়োজনে এটি তাদের পুনরুদ্ধার করতে পারে।
- গতিশীল জ্ঞান আপডেট - একটি সেট জ্ঞান শেষ পয়েন্ট সহ প্রচলিত মডেলের বিপরীতে, RAG-এর বাহ্যিক ডাটাবেস নিয়মিত আপডেটের মধ্য দিয়ে যেতে পারে, মডেলটিকে আপ-টু-ডেট তথ্যে অ্যাক্সেস প্রদান করে। পুনরুদ্ধার ফাংশনটি স্বতন্ত্র কাজের জন্য সূক্ষ্ম সুর করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি মেডিক্যাল ডায়াগনস্টিক টাস্ক মেডিকেল জার্নালগুলি থেকে ডেটা উৎস করতে পারে, মডেল অর্জনকারী বিশেষজ্ঞ এবং প্রাসঙ্গিক অন্তর্দৃষ্টি নিশ্চিত করে।
- পক্ষপাত প্রশমন - একটি ভালভাবে কিউরেট করা ডাটাবেস থেকে আঁকার ক্ষমতা সুষম এবং নিরপেক্ষ বাহ্যিক উত্স নিশ্চিত করার মাধ্যমে পক্ষপাতগুলি হ্রাস করার সম্ভাবনা সরবরাহ করে।
ফাউন্ডেশনাল LLM-এর সাথে Amazon কেন্দ্রের একীকরণে ডুব দেওয়ার আগে, প্রয়োজনীয় সরঞ্জাম এবং সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তার সাথে নিজেকে সজ্জিত করা অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। জায়গায় সঠিক সেটআপ থাকা ডেমোগুলির নির্বিঘ্ন স্থাপনার দিকে প্রথম পদক্ষেপ।
পূর্বশর্ত
আপনার নিম্নলিখিত পূর্বশর্ত থাকতে হবে:
যদিও আপনার স্থানীয় কম্পিউটার থেকে এই টিউটোরিয়ালে বিস্তারিত অবকাঠামো সেট আপ এবং স্থাপন করা সম্ভব, এডাব্লুএস ক্লাউড 9 একটি সুবিধাজনক বিকল্প প্রস্তাব। AWS CLI, AWS CDK, এবং Docker-এর মতো সরঞ্জামগুলির সাথে প্রাক-সজ্জিত, AWS Cloud9 আপনার স্থাপনার ওয়ার্কস্টেশন হিসাবে কাজ করতে পারে। এই পরিষেবা ব্যবহার করতে, সহজভাবে পরিবেশ স্থাপন করুন মাধ্যমে AWS Cloud9 কনসোল.
পূর্বশর্তগুলি শেষ না করে, আসুন ভিত্তিগত এলএলএম সহ অ্যামাজন কেন্দ্রের বৈশিষ্ট্য এবং ক্ষমতাগুলিতে ডুব দেওয়া যাক।
ফাউন্ডেশনাল এলএলএম সহ আমাজন কেন্দ্র
Amazon Kendra হল একটি উন্নত এন্টারপ্রাইজ সার্চ পরিষেবা যা মেশিন লার্নিং (ML) দ্বারা উন্নত যা অ-অফ-দ্য-বক্স শব্দার্থিক অনুসন্ধান ক্ষমতা প্রদান করে। ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ প্রসেসিং (এনএলপি) ব্যবহার করে, আমাজন কেন্দ্র নথির বিষয়বস্তু এবং ব্যবহারকারীর প্রশ্নের অন্তর্নিহিত অভিপ্রায় উভয়ই বুঝতে পারে, এটিকে RAG ভিত্তিক সমাধানের জন্য একটি বিষয়বস্তু পুনরুদ্ধার সরঞ্জাম হিসাবে অবস্থান করে। RAG পেলোড হিসাবে কেন্দ্র থেকে উচ্চ-নির্ভুলতার অনুসন্ধান সামগ্রী ব্যবহার করে, আপনি আরও ভাল LLM প্রতিক্রিয়া পেতে পারেন। এই সমাধানে অ্যামাজন কেন্দ্রের ব্যবহার শেষ-ব্যবহারকারী সামগ্রী অ্যাক্সেসের অনুমতি অনুসারে প্রতিক্রিয়া ফিল্টার করে ব্যক্তিগত অনুসন্ধান সক্ষম করে।
নিম্নলিখিত চিত্রটি RAG পদ্ধতি ব্যবহার করে একটি জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশনের আর্কিটেকচার দেখায়।
ডকুমেন্টগুলি আমাজন কেন্দ্রের মাধ্যমে প্রক্রিয়াজাত ও সূচীকৃত হয় অ্যামাজন সিম্পল স্টোরেজ সার্ভিস (অ্যামাজন এস 3) সংযোগকারী আমাজন কেন্দ্র থেকে গ্রাহকের অনুরোধ এবং প্রাসঙ্গিক তথ্য একটি নির্দেশিত হয় আমাজন বেডরক ভিত্তি মডেল। ডেমো আপনাকে Amazon এর Titan, AI21 এর Jurassic, এবং Anthropic's Claude মডেলের মধ্যে Amazon Bedrock দ্বারা সমর্থিত বেছে নিতে দেয়। কথোপকথন ইতিহাস সংরক্ষিত হয় আমাজন ডায়নামোডিবি, প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে এলএলএম-এর জন্য অতিরিক্ত প্রসঙ্গ অফার করে।
আমরা এই ডেমো প্রদান করেছি গিটহুব রেপো. আপনার AWS অ্যাকাউন্টে এটি স্থাপনের জন্য রিডমি ফাইলের মধ্যে স্থাপনার নির্দেশাবলী পড়ুন।
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি প্রক্রিয়াটির রূপরেখা দেয় যখন কোনও ব্যবহারকারী জেনারেটিভ এআই অ্যাপের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে:
- ব্যবহারকারীর দ্বারা প্রমাণীকৃত ওয়েব অ্যাপে লগ ইন করে অ্যামাজন কগনিটো.
- ব্যবহারকারী Amazon S3 এ এক বা একাধিক নথি আপলোড করে।
- ব্যবহারকারী অ্যামাজন কেন্দ্রের সূচীতে S3 নথিগুলি প্রবেশ করার জন্য একটি অ্যামাজন কেন্দ্র সিঙ্ক কাজ চালান।
- ব্যবহারকারীর প্রশ্ন হোস্ট করা একটি নিরাপদ WebSocket API এর মাধ্যমে রুট করা হয় অ্যামাজন এপিআই গেটওয়ে a দ্বারা সমর্থিত এডাব্লুএস ল্যাম্বদা ফাংশন.
- Lambda ফাংশন, দ্বারা ক্ষমতাপ্রাপ্ত ল্যাংচেইন ফ্রেমওয়ার্ক—এআই ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল দ্বারা চালিত অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করার জন্য ডিজাইন করা একটি বহুমুখী টুল—চ্যাট ইতিহাসের উপর ভিত্তি করে ব্যবহারকারীর প্রশ্নকে রিফ্রেজ করার জন্য অ্যামাজন বেডরক এন্ডপয়েন্টের সাথে সংযোগ করে। রিফ্রেস করার পর, রিট্রিভ এপিআই ব্যবহার করে প্রশ্নটি অ্যামাজন কেন্দ্রে পাঠানো হয়। প্রতিক্রিয়া হিসাবে, অ্যামাজন কেন্দ্র সূচক অনুসন্ধানের ফলাফলগুলি প্রদর্শন করে, যা এন্টারপ্রাইজের ইনজেস্ট করা ডেটা থেকে প্রাপ্ত প্রাসঙ্গিক নথির উদ্ধৃতি প্রদান করে।
- সূচক থেকে পুনরুদ্ধার করা ডেটা সহ ব্যবহারকারীর প্রশ্ন LLM প্রম্পটে একটি প্রসঙ্গ হিসাবে পাঠানো হয়। LLM-এর প্রতিক্রিয়া DynamoDB-এর মধ্যে চ্যাট ইতিহাস হিসাবে সংরক্ষণ করা হয়।
- অবশেষে, এলএলএম থেকে প্রতিক্রিয়া ব্যবহারকারীর কাছে ফেরত পাঠানো হয়।
ডকুমেন্ট ইন্ডেক্সিং ওয়ার্কফ্লো
নথি প্রক্রিয়াকরণ এবং সূচীকরণের জন্য নিম্নলিখিত পদ্ধতি:
- ব্যবহারকারীরা ইউজার ইন্টারফেসের (UI) মাধ্যমে নথি জমা দেয়।
- নথিগুলি ব্যবহার করে একটি S3 বালতিতে স্থানান্তর করা হয় এডাব্লুএস পরিবর্ধক API- টি।
- Amazon Kendra S3 বালতিতে Amazon Kendra S3 সংযোগকারীর মাধ্যমে নতুন নথিগুলিকে সূচী করে৷
উপকারিতা
নিম্নলিখিত তালিকাটি এই সমাধানের সুবিধাগুলি হাইলাইট করে:
- এন্টারপ্রাইজ-স্তরের পুনরুদ্ধার – অ্যামাজন কেন্দ্র এন্টারপ্রাইজ অনুসন্ধানের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, এটিকে বিশাল পরিমাণে কাঠামোগত এবং অসংগঠিত ডেটা সহ সংস্থাগুলির জন্য উপযুক্ত করে তোলে।
- শব্দার্থিক বোঝাপড়া – Amazon কেন্দ্রের ML ক্ষমতাগুলি নিশ্চিত করে যে পুনরুদ্ধার গভীর শব্দার্থিক বোঝাপড়ার উপর ভিত্তি করে এবং শুধুমাত্র কীওয়ার্ডের মিল নয়।
- স্কেলেবিলিটি - আমাজন কেন্দ্র বড় আকারের ডেটা উত্সগুলি পরিচালনা করতে পারে এবং দ্রুত এবং প্রাসঙ্গিক অনুসন্ধান ফলাফল সরবরাহ করে।
- নমনীয়তা - মৌলিক মডেলটি বিস্তৃত প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে উত্তর তৈরি করতে পারে, যাতে সিস্টেমটি বহুমুখী থাকে তা নিশ্চিত করে।
- ইন্টিগ্রেশন ক্ষমতা - অ্যামাজন কেন্দ্রকে বিভিন্ন AWS পরিষেবা এবং ডেটা উত্সের সাথে একীভূত করা যেতে পারে, এটিকে বিভিন্ন সাংগঠনিক প্রয়োজনের জন্য অভিযোজিত করে তোলে।
ফাউন্ডেশনাল এলএলএম সহ এমবেডিং মডেল
An এম্বেডিং একটি সংখ্যাসূচক ভেক্টর যা পাঠ্য, চিত্র, অডিও এবং নথি সহ বিভিন্ন ধরণের ডেটার মূল সারাংশ উপস্থাপন করে। এই উপস্থাপনাটি শুধুমাত্র ডেটার অন্তর্নিহিত অর্থকে ক্যাপচার করে না, বরং এটিকে ব্যবহারিক অ্যাপ্লিকেশনের বিস্তৃত পরিসরের জন্য অভিযোজিত করে। এমবেডিং মডেল, এমএল-এর একটি শাখা, জটিল ডেটা, যেমন শব্দ বা বাক্যাংশগুলিকে ক্রমাগত ভেক্টর স্পেসে রূপান্তরিত করে। এই ভেক্টরগুলি অন্তর্নিহিতভাবে ডেটার মধ্যে শব্দার্থিক সংযোগগুলি উপলব্ধি করে, গভীরতর এবং আরও অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ তুলনা সক্ষম করে।
প্রাসঙ্গিক তথ্যের জন্য বিশাল ডাটাবেসের মাধ্যমে এম্বেডিংয়ের নির্ভুলতার সাথে RAG নির্বিঘ্নে ট্রান্সফরমারের মতো ফাউন্ডেশনাল মডেলের শক্তিগুলিকে একত্রিত করে। একটি ক্যোয়ারী পাওয়ার পরে, সিস্টেমটি ডেটার একটি বিস্তৃত অংশ থেকে প্রাসঙ্গিক বিভাগগুলি সনাক্ত করতে এবং বের করতে এমবেডিংগুলি ব্যবহার করে৷ ভিত্তিগত মডেল তারপর এই নিষ্কাশিত তথ্যের উপর ভিত্তি করে একটি প্রাসঙ্গিকভাবে সুনির্দিষ্ট প্রতিক্রিয়া তৈরি করে। ডেটা পুনরুদ্ধার এবং প্রতিক্রিয়া তৈরির মধ্যে এই নিখুঁত সমন্বয় সিস্টেমটিকে বিস্তৃত ডেটাবেসে সঞ্চিত বিশাল জ্ঞান থেকে অঙ্কন করে পুঙ্খানুপুঙ্খ উত্তর প্রদান করতে দেয়।
স্থাপত্য বিন্যাসে, তাদের UI নির্বাচনের উপর ভিত্তি করে, ব্যবহারকারীদের হয় অ্যামাজন বেডরক বা আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট ভিত্তি মডেল। নথিগুলি প্রক্রিয়াকরণের মধ্য দিয়ে যায়, এবং ভেক্টর এমবেডিংগুলি এমবেডিং মডেল দ্বারা উত্পাদিত হয়। এই এমবেডিং তারপর ব্যবহার করে সূচী করা হয় FAISS দক্ষ শব্দার্থক অনুসন্ধান সক্ষম করতে। কথোপকথনের ইতিহাসগুলি DynamoDB-তে সংরক্ষিত হয়, যা LLM-এর উত্তরগুলি তৈরি করার প্রসঙ্গকে সমৃদ্ধ করে৷
নিম্নলিখিত চিত্রটি সমাধানের আর্কিটেকচার এবং কর্মপ্রবাহকে চিত্রিত করে।
আমরা এই ডেমো প্রদান করেছি গিটহুব রেপো. আপনার AWS অ্যাকাউন্টে এটি স্থাপনের জন্য রিডমি ফাইলের মধ্যে স্থাপনার নির্দেশাবলী পড়ুন।
এমবেডিং মডেল
এমবেডিং মডেলের দায়িত্বগুলি নিম্নরূপ:
- এই মডেলটি পাঠ্যকে (যেমন নথি বা প্যাসেজ) ঘন ভেক্টর উপস্থাপনায় রূপান্তর করার জন্য দায়ী, সাধারণত এম্বেডিং হিসাবে পরিচিত।
- এই এমবেডিংগুলি পাঠ্যের শব্দার্থগত অর্থ ক্যাপচার করে, পাঠ্যের বিভিন্ন অংশের মধ্যে দক্ষ এবং শব্দার্থগতভাবে অর্থপূর্ণ তুলনা করার অনুমতি দেয়।
- এম্বেডিং মডেলটিকে ফাউন্ডেশনাল মডেলের মতো একই বিশাল কর্পাসে প্রশিক্ষণ দেওয়া যেতে পারে বা নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য বিশেষায়িত করা যেতে পারে।
প্রশ্নোত্তর কর্মপ্রবাহ
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি নথিগুলির উপর প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার কার্যপ্রবাহ বর্ণনা করে:
- ব্যবহারকারী Amazon Cognito দ্বারা প্রমাণীকৃত ওয়েব অ্যাপে লগ ইন করেন।
- ব্যবহারকারী Amazon S3 এ এক বা একাধিক নথি আপলোড করে।
- নথি স্থানান্তর করার পরে, একটি S3 ইভেন্ট বিজ্ঞপ্তি একটি Lambda ফাংশন ট্রিগার করে, যা তারপরে নতুন নথির জন্য এমবেডিং তৈরি করতে সেজমেকার এমবেডিং মডেল এন্ডপয়েন্টকে কল করে। এমবেডিং মডেল প্রশ্নটিকে একটি ঘন ভেক্টর প্রতিনিধিত্বে রূপান্তর করে (এমবেডিং)। ফলাফল ভেক্টর ফাইল নিরাপদে S3 বালতি মধ্যে সংরক্ষণ করা হয়.
- FAISS পুনরুদ্ধারকারী সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক প্যাসেজগুলি খুঁজে পেতে ডাটাবেসের সমস্ত নথি বা প্যাসেজের এমবেডিংয়ের সাথে এই প্রশ্নের এম্বেডিংকে তুলনা করে।
- ব্যবহারকারীর প্রশ্নের সাথে প্যাসেজগুলি ভিত্তিগত মডেলের প্রসঙ্গ হিসাবে সরবরাহ করা হয়েছে। Lambda ফাংশন LangChain লাইব্রেরি ব্যবহার করে এবং Amazon Bedrock বা SageMaker JumpStart এন্ডপয়েন্টের সাথে একটি প্রসঙ্গ-স্টাফ ক্যোয়ারী যুক্ত করে।
- LLM-এর প্রতিক্রিয়া ব্যবহারকারীর ক্যোয়ারী, টাইমস্ট্যাম্প, একটি অনন্য শনাক্তকারী, এবং প্রশ্ন বিভাগের মতো আইটেমের জন্য অন্যান্য স্বেচ্ছাচারী শনাক্তকারী সহ DynamoDB-তে সংরক্ষণ করা হয়। প্রশ্ন ও উত্তরকে বিচ্ছিন্ন আইটেম হিসাবে সংরক্ষণ করা ল্যাম্বডা ফাংশনকে প্রশ্ন জিজ্ঞাসা করা সময়ের উপর ভিত্তি করে সহজেই ব্যবহারকারীর কথোপকথনের ইতিহাস পুনরায় তৈরি করতে দেয়।
- অবশেষে, প্রতিক্রিয়াটি API গেটওয়ে ওয়েবসকেট API ইন্টিগ্রেশন প্রতিক্রিয়ার মাধ্যমে HTTPs অনুরোধের মাধ্যমে ব্যবহারকারীকে ফেরত পাঠানো হয়।
উপকারিতা
নিম্নলিখিত তালিকা এই সমাধান সুবিধার বর্ণনা:
- শব্দার্থিক বোঝাপড়া – এম্বেডিং মডেল নিশ্চিত করে যে পুনরুদ্ধারকারী গভীর শব্দার্থগত বোঝাপড়ার উপর ভিত্তি করে প্যাসেজ নির্বাচন করে, শুধু কীওয়ার্ডের মিল নয়।
- স্কেলেবিলিটি - এমবেডিংগুলি দক্ষ সাদৃশ্য তুলনা করার অনুমতি দেয়, এটি দ্রুত নথির বিশাল ডাটাবেসের মাধ্যমে অনুসন্ধান করা সম্ভবপর করে তোলে।
- নমনীয়তা - মৌলিক মডেলটি বিস্তৃত প্রসঙ্গের উপর ভিত্তি করে উত্তর তৈরি করতে পারে, যাতে সিস্টেমটি বহুমুখী থাকে তা নিশ্চিত করে।
- ডোমেন অভিযোজনযোগ্যতা - এম্বেডিং মডেলটি নির্দিষ্ট ডোমেনের জন্য প্রশিক্ষিত বা সূক্ষ্ম-টিউন করা যেতে পারে, যা সিস্টেমটিকে বিভিন্ন অ্যাপ্লিকেশনের জন্য অভিযোজিত করার অনুমতি দেয়।
ফাউন্ডেশন মডেল ফার্মা অ্যাড জেনারেটর
আজকের দ্রুত-গতির ওষুধ শিল্পে, দক্ষ এবং স্থানীয় বিজ্ঞাপন আগের চেয়ে আরও গুরুত্বপূর্ণ। উৎসের ছবি এবং পিডিএফ থেকে স্থানীয় ফার্মা বিজ্ঞাপন তৈরি করতে জেনারেটিভ এআই-এর শক্তি ব্যবহার করে এখানেই একটি উদ্ভাবনী সমাধান কার্যকর হয়। শুধুমাত্র বিজ্ঞাপন তৈরির প্রক্রিয়াটিকে দ্রুততর করার পাশাপাশি, এই পদ্ধতিটি মেডিকেল লিগ্যাল রিভিউ (এমএলআর) প্রক্রিয়াকে প্রবাহিত করে। MLR হল একটি কঠোর পর্যালোচনা পদ্ধতি যেখানে চিকিৎসা, আইনি, এবং নিয়ন্ত্রক দলগুলি তাদের নির্ভুলতা, বৈজ্ঞানিক সমর্থন এবং নিয়ন্ত্রক সম্মতির গ্যারান্টি দেওয়ার জন্য প্রচারমূলক উপকরণগুলি সাবধানতার সাথে মূল্যায়ন করে। প্রথাগত বিষয়বস্তু তৈরির পদ্ধতিগুলি কষ্টকর হতে পারে, প্রায়ই আঞ্চলিক সম্মতি এবং প্রাসঙ্গিকতার সাথে সারিবদ্ধতা নিশ্চিত করার জন্য ম্যানুয়াল সামঞ্জস্য এবং ব্যাপক পর্যালোচনার প্রয়োজন হয়। যাইহোক, জেনারেটিভ এআই-এর আবির্ভাবের সাথে, আমরা এখন কঠোর মান এবং নির্দেশিকা বজায় রেখে স্থানীয় দর্শকদের সাথে সত্যই অনুরণিত বিজ্ঞাপনগুলির কারুকাজ স্বয়ংক্রিয়ভাবে করতে পারি।
নিম্নলিখিত চিত্রটি সমাধানের স্থাপত্যকে চিত্রিত করে।
স্থাপত্য বিন্যাসে, তাদের নির্বাচিত মডেল এবং বিজ্ঞাপনের পছন্দের উপর ভিত্তি করে, ব্যবহারকারীরা নির্বিঘ্নে অ্যামাজন বেডরক ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে নির্দেশিত হয়। এই সুবিন্যস্ত পদ্ধতিটি নিশ্চিত করে যে নতুন বিজ্ঞাপনগুলি কাঙ্ক্ষিত কনফিগারেশন অনুযায়ী সঠিকভাবে তৈরি করা হয়েছে। প্রক্রিয়ার অংশ হিসাবে, নথিগুলি দক্ষতার সাথে পরিচালনা করা হয় অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক, ফলস্বরূপ পাঠ্য DynamoDB-তে নিরাপদে সংরক্ষিত। একটি স্ট্যান্ডআউট বৈশিষ্ট্য হল ইমেজ এবং টেক্সট জেনারেশনের জন্য মডুলার ডিজাইন, যা আপনাকে প্রয়োজন অনুযায়ী স্বাধীনভাবে যেকোনো উপাদান পুনরুজ্জীবিত করার নমনীয়তা প্রদান করে।
আমরা এই ডেমো প্রদান করেছি গিটহুব রেপো. আপনার AWS অ্যাকাউন্টে এটি স্থাপনের জন্য রিডমি ফাইলের মধ্যে স্থাপনার নির্দেশাবলী পড়ুন।
বিষয়বস্তু তৈরির কর্মপ্রবাহ
নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি সামগ্রী তৈরির প্রক্রিয়ার রূপরেখা দেয়:
- ব্যবহারকারী তাদের নথি, উৎস চিত্র, বিজ্ঞাপন বসানো, ভাষা এবং চিত্র শৈলী বেছে নেয়।
- অ্যামাজন কগনিটো প্রমাণীকরণের মাধ্যমে ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনে নিরাপদ অ্যাক্সেস নিশ্চিত করা হয়।
- ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনের সামনের প্রান্তটি Amplify এর মাধ্যমে হোস্ট করা হয়।
- একটি WebSocket API, API গেটওয়ে দ্বারা পরিচালিত, ব্যবহারকারীর অনুরোধগুলিকে সহজতর করে৷ এই অনুরোধের মাধ্যমে প্রমাণীকরণ করা হয় এডাব্লুএস আইডেন্টিটি এবং অ্যাক্সেস ম্যানেজমেন্ট (আমি).
- অ্যামাজন বেডরকের সাথে একীকরণে নিম্নলিখিত পদক্ষেপগুলি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে:
- একটি ল্যাম্বডা ফাংশন একটি প্রসঙ্গ-সমৃদ্ধ ক্যোয়ারী ব্যবহার করে অ্যামাজন বেডরক এন্ডপয়েন্টের সাথে সংযোগ করতে ল্যাংচেইন লাইব্রেরি নিয়োগ করে।
- টেক্সট-টু-টেক্সট ফাউন্ডেশনাল মডেল প্রদত্ত প্রসঙ্গ এবং সেটিংসের উপর ভিত্তি করে একটি প্রাসঙ্গিকভাবে উপযুক্ত বিজ্ঞাপন তৈরি করে।
- টেক্সট-টু-ইমেজ ফাউন্ডেশনাল মডেল সোর্স ইমেজ, নির্বাচিত শৈলী এবং অবস্থান দ্বারা প্রভাবিত হয়ে একটি উপযোগী ইমেজ তৈরি করে।
- ব্যবহারকারী সমন্বিত API গেটওয়ে ওয়েবসকেট API এর মাধ্যমে একটি HTTPS অনুরোধের মাধ্যমে প্রতিক্রিয়া গ্রহণ করে।
ডকুমেন্ট এবং ইমেজ প্রসেসিং ওয়ার্কফ্লো
নিম্নলিখিত নথি এবং ছবি প্রক্রিয়াকরণের পদ্ধতি:
- ব্যবহারকারী নির্দিষ্ট UI এর মাধ্যমে সম্পদ আপলোড করে।
- Amplify API নথিগুলিকে একটি S3 বালতিতে স্থানান্তর করে।
- অ্যামাজন এস 3-তে সম্পত্তি স্থানান্তরিত হওয়ার পরে, নিম্নলিখিত ক্রিয়াগুলির মধ্যে একটি সঞ্চালিত হয়:
- যদি এটি একটি নথি হয়, একটি Lambda ফাংশন Amazon Textract ব্যবহার করে বিজ্ঞাপন তৈরির জন্য টেক্সট প্রসেস এবং এক্সট্রাক্ট করতে।
- যদি এটি একটি ইমেজ হয়, Lambda ফাংশন এটিকে base64 ফরম্যাটে রূপান্তর করে, যা স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলের জন্য উৎস থেকে একটি নতুন ছবি তৈরি করার জন্য উপযুক্ত।
- এক্সট্র্যাক্ট করা টেক্সট বা বেস64 ইমেজ স্ট্রিং DynamoDB-তে নিরাপদে সেভ করা হয়েছে।
উপকারিতা
নিম্নলিখিত তালিকাটি এই সমাধানের সুবিধাগুলি বর্ণনা করে:
- দক্ষতা - জেনারেটিভ এআই ব্যবহার বিজ্ঞাপন তৈরির প্রক্রিয়াটিকে উল্লেখযোগ্যভাবে ত্বরান্বিত করে, ম্যানুয়াল সামঞ্জস্যের প্রয়োজনীয়তা দূর করে।
- সম্মতি আনুগত্য - সমাধান নিশ্চিত করে যে তৈরি করা বিজ্ঞাপনগুলি নির্দিষ্ট নির্দেশিকা এবং প্রবিধানগুলি মেনে চলে, যেমন বিপণনের জন্য FDA-এর নির্দেশিকা৷
- সাশ্রয়ের - উপযোগী বিজ্ঞাপন নির্মাণ স্বয়ংক্রিয়ভাবে, কোম্পানি উল্লেখযোগ্যভাবে বিজ্ঞাপন উত্পাদন এবং সংশোধন সঙ্গে যুক্ত খরচ কমাতে পারে.
- স্ট্রীমলাইনড এমএলআর প্রক্রিয়া - সমাধানটি MLR প্রক্রিয়াটিকে সহজ করে, ঘর্ষণ পয়েন্টগুলি হ্রাস করে এবং মসৃণ পর্যালোচনাগুলি নিশ্চিত করে৷
- স্থানীয় অনুরণন - জেনারেটিভ এআই এমন বিজ্ঞাপন তৈরি করে যা স্থানীয় দর্শকদের সাথে অনুরণিত হয়, বিভিন্ন অঞ্চলে প্রাসঙ্গিকতা এবং প্রভাব নিশ্চিত করে।
- প্রমিতকরণ - সমাধানটি প্রয়োজনীয় মান এবং নির্দেশিকা বজায় রাখে, সমস্ত জেনারেট করা বিজ্ঞাপনে ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে।
- স্কেলেবিলিটি – এআই-চালিত পদ্ধতিটি উৎসের ছবি এবং পিডিএফ-এর বিশাল ডাটাবেস পরিচালনা করতে পারে, এটি বড় আকারের বিজ্ঞাপন তৈরির জন্য সম্ভাব্য করে তোলে।
- ম্যানুয়াল হস্তক্ষেপ হ্রাস - অটোমেশন মানুষের হস্তক্ষেপের প্রয়োজনীয়তা হ্রাস করে, ত্রুটিগুলি হ্রাস করে এবং ধারাবাহিকতা নিশ্চিত করে।
আপনি আপনার স্থানীয় কম্পিউটার থেকে এই টিউটোরিয়ালটিতে অবকাঠামো স্থাপন করতে পারেন বা আপনি আপনার স্থাপনার ওয়ার্কস্টেশন হিসাবে AWS Cloud9 ব্যবহার করতে পারেন। AWS Cloud9 AWS CLI, AWS CDK এবং ডকারের সাথে প্রি-লোড করা হয়েছে। আপনি যদি AWS Cloud9 বেছে নেন, পরিবেশ তৈরি করুন থেকে AWS Cloud9 কনসোল.
পরিষ্কার কর
অপ্রয়োজনীয় খরচ এড়াতে, AWS ক্লাউডফর্মেশন কনসোলের মাধ্যমে বা আপনার ওয়ার্কস্টেশনে নিম্নলিখিত কমান্ডটি চালানোর মাধ্যমে তৈরি সমস্ত অবকাঠামো পরিষ্কার করুন:
অতিরিক্তভাবে, সেজমেকার কনসোলের মাধ্যমে আপনি যে কোনও সেজমেকার এন্ডপয়েন্ট শুরু করেছেন তা বন্ধ করতে ভুলবেন না। মনে রাখবেন, একটি Amazon কেন্দ্রের সূচী মুছে ফেলা আপনার স্টোরেজ থেকে আসল নথিগুলিকে সরিয়ে দেয় না।
উপসংহার
জেনারেটিভ এআই, এলএলএম দ্বারা রূপান্তরিত, আমরা কীভাবে তথ্য অ্যাক্সেস করি এবং উত্পন্ন করি তার একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তন করে। এই মডেলগুলি, শক্তিশালী হলেও, প্রায়শই তাদের প্রশিক্ষণ ডেটার সীমাবদ্ধতায় সীমাবদ্ধ থাকে। RAG এই চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করে, নিশ্চিত করে যে এই মডেলগুলির মধ্যে বিশাল জ্ঞান ধারাবাহিকভাবে প্রাসঙ্গিক, বর্তমান অন্তর্দৃষ্টিগুলির সাথে মিশ্রিত।
আমাদের RAG-ভিত্তিক ডেমোগুলি এটির একটি বাস্তব প্রমাণ প্রদান করে। তারা অ্যামাজন কেন্দ্র, ভেক্টর এম্বেডিং এবং এলএলএম-এর মধ্যে নিরবচ্ছিন্ন সমন্বয় প্রদর্শন করে, এমন একটি সিস্টেম তৈরি করে যেখানে তথ্য শুধুমাত্র বিশাল নয়, সঠিক এবং সময়োপযোগী। আপনি এই ডেমোগুলিতে ডুব দেওয়ার সাথে সাথে, আপনি প্রাক-প্রশিক্ষিত জ্ঞানকে RAG-এর গতিশীল ক্ষমতার সাথে একত্রিত করার রূপান্তরমূলক সম্ভাবনাটি নিজেই অন্বেষণ করবেন, যার ফলে আউটপুটগুলি উভয়ই বিশ্বস্ত এবং এন্টারপ্রাইজ সামগ্রীর জন্য উপযুক্ত।
যদিও এলএলএম দ্বারা চালিত জেনারেটিভ এআই তথ্য অন্তর্দৃষ্টি অর্জনের একটি নতুন উপায় উন্মুক্ত করে, এই অন্তর্দৃষ্টিগুলি অবশ্যই বিশ্বস্ত হতে হবে এবং RAG পদ্ধতি ব্যবহার করে এন্টারপ্রাইজ সামগ্রীর মধ্যে সীমাবদ্ধ হতে হবে। এই RAG-ভিত্তিক ডেমোগুলি আপনাকে সঠিক এবং আপ টু ডেট অন্তর্দৃষ্টি দিয়ে সজ্জিত করতে সক্ষম করে। এই অন্তর্দৃষ্টিগুলির গুণমান শব্দার্থগত প্রাসঙ্গিকতার উপর নির্ভরশীল, যা অ্যামাজন কেন্দ্র এবং ভেক্টর এম্বেডিং ব্যবহার করে সক্ষম করা হয়েছে।
আপনি যদি জেনারেটিভ AI এর শক্তিকে আরও অন্বেষণ এবং ব্যবহার করতে প্রস্তুত হন, তাহলে এখানে আপনার পরবর্তী পদক্ষেপগুলি রয়েছে:
- আমাদের ডেমো সঙ্গে জড়িত - হাতে অভিজ্ঞতা অমূল্য. কার্যকারিতাগুলি অন্বেষণ করুন, ইন্টিগ্রেশনগুলি বুঝুন এবং ইন্টারফেসের সাথে নিজেকে পরিচিত করুন৷
- আপনার জ্ঞান আরও গভীর করুন - উপলব্ধ সম্পদের সুবিধা নিন। AWS আপনার AI যাত্রায় সাহায্য করার জন্য গভীরভাবে ডকুমেন্টেশন, টিউটোরিয়াল এবং সম্প্রদায় সহায়তা প্রদান করে।
- একটি পাইলট প্রকল্প শুরু করুন - আপনার এন্টারপ্রাইজে জেনারেটিভ এআই-এর একটি ছোট-স্কেল বাস্তবায়নের সাথে শুরু করার কথা বিবেচনা করুন। এটি আপনার নির্দিষ্ট প্রসঙ্গে সিস্টেমের ব্যবহারিকতা এবং অভিযোজনযোগ্যতার অন্তর্দৃষ্টি প্রদান করবে।
AWS-এ জেনারেটিভ এআই অ্যাপ্লিকেশন সম্পর্কে আরও তথ্যের জন্য, নিম্নলিখিতগুলি পড়ুন:
মনে রাখবেন, AI এর ল্যান্ডস্কেপ ক্রমাগত বিকশিত হচ্ছে। আপডেট থাকুন, কৌতূহলী থাকুন এবং মানিয়ে নিতে এবং উদ্ভাবনের জন্য সর্বদা প্রস্তুত থাকুন।
লেখক সম্পর্কে
জিন তান রুয়ান AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE) টিমের মধ্যে একজন প্রোটোটাইপিং ডেভেলপার, NLP এবং জেনারেটিভ AI-তে বিশেষজ্ঞ। সফ্টওয়্যার বিকাশের একটি পটভূমি এবং নয়টি AWS সার্টিফিকেশন সহ, জিন AWS গ্রাহকদের AWS প্ল্যাটফর্ম ব্যবহার করে তাদের AI/ML এবং জেনারেটিভ AI দৃষ্টিভঙ্গি বাস্তবায়িত করতে সহায়তা করার জন্য প্রচুর অভিজ্ঞতা নিয়ে আসে। তিনি সিরাকিউজ বিশ্ববিদ্যালয় থেকে কম্পিউটার বিজ্ঞান ও সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে স্নাতকোত্তর ডিগ্রি অর্জন করেছেন। কাজের বাইরে, জিন ভিডিও গেম খেলতে এবং হরর সিনেমার রোমাঞ্চকর জগতে নিজেকে ডুবিয়ে উপভোগ করেন।
অরবিন্দ কোদনদারমাইয়া AWS Industries Prototyping and Customer Engineering (PACE) টিমের মধ্যে একজন সিনিয়র প্রোটোটাইপিং ফুল স্ট্যাক সমাধান নির্মাতা। তিনি AWS গ্রাহকদের পরিমাপযোগ্য এবং আনন্দদায়ক ফলাফল সহ উদ্ভাবনী ধারণাগুলিকে সমাধানে পরিণত করতে সহায়তা করার দিকে মনোনিবেশ করেন। তিনি ক্লাউড নিরাপত্তা, DevOps, এবং AI/ML সহ বিভিন্ন বিষয় সম্পর্কে উত্সাহী এবং সাধারণত এই প্রযুক্তিগুলির সাথে টেঙ্কারিং করতে দেখা যায়৷
অর্জুন শাকধর তিনি AWS Industries Prototyping (PACE) টিমের একজন বিকাশকারী যিনি প্রযুক্তিকে জীবনের বুননে মিশ্রিত করার বিষয়ে আগ্রহী। পারডু ইউনিভার্সিটি থেকে স্নাতকোত্তর ডিগ্রিধারী, অর্জুনের বর্তমান ভূমিকা স্থাপত্য এবং অত্যাধুনিক প্রোটোটাইপ নির্মাণের চারপাশে আবর্তিত যা বিভিন্ন ডোমেনের অ্যারে বিস্তৃত, বর্তমানে বিশিষ্টভাবে AI/ML এবং IoT-এর ক্ষেত্রগুলিকে বৈশিষ্ট্যযুক্ত করে৷ কোড এবং ডিজিটাল ল্যান্ডস্কেপে নিমজ্জিত না হলে, আপনি অর্জুনকে কফির জগতে, হরোলজির জটিল মেকানিক্স অন্বেষণ করতে বা অটোমোবাইলের শৈল্পিকতায় মগ্ন দেখতে পাবেন।
- এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
- PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
- প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
- উত্স: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/harnessing-the-power-of-enterprise-data-with-generative-ai-insights-from-amazon-kendra-langchain-and-large-language-models/
- : হয়
- :না
- :কোথায়
- $ ইউপি
- 100
- 150
- 7
- a
- ক্ষমতা
- সম্পর্কে
- খানি
- প্রবেশ
- অনুযায়ী
- হিসাব
- সঠিকতা
- সঠিক
- দিয়ে
- স্টক
- Ad
- খাপ খাওয়ানো
- রূপান্তর
- যোগ
- ঠিকানাগুলি
- মেনে চলে
- সমন্বয়
- দত্তক
- আপনার নিকটস্থ বিজ্ঞাপন !
- অগ্রসর
- সুবিধা
- সুবিধাদি
- আবির্ভাব
- বিজ্ঞাপন
- পর
- AI
- এআই / এমএল
- চিকিত্সা
- শ্রেণীবিন্যাস
- সব
- অনুমতি
- অনুমতি
- অনুমতি
- প্রায়
- বরাবর
- এছাড়াও
- বিকল্প
- সর্বদা
- মর্দানী স্ত্রীলোক
- অ্যামাজন কগনিটো
- আমাজন কেন্দ্র
- অ্যামাজন টেক্সট্র্যাক
- অ্যামাজন ওয়েব সার্ভিসেস
- পরিমাণে
- প্রশস্ত করা
- an
- এবং
- উত্তর
- উত্তর
- কোন
- API
- অ্যাপ্লিকেশন
- আবেদন
- অ্যাপ্লিকেশন
- অভিগমন
- যথাযথ
- স্থাপত্য
- স্থাপত্য
- রয়েছি
- কাছাকাছি
- বিন্যাস
- কারুকার্য
- AS
- সম্পদ
- সম্পদ
- সাহায্য
- যুক্ত
- শুনানির
- অডিও
- অনুমোদিত
- প্রমাণীকরণ
- স্বয়ংক্রিয় পদ্ধতি প্রয়োগ করা
- স্বয়ংক্রিয়করণ
- স্বয়ংক্রিয়তা
- সহজলভ্য
- এড়াতে
- এড়ানো
- ডেস্কটপ AWS
- এডাব্লুএস ক্লাউড 9
- এডাব্লুএস ক্লাউডফর্মেশন
- পিছনে
- সাহায্যপ্রাপ্ত
- পটভূমি
- সমর্থন
- ভিত্তি
- ভিত্তি
- BE
- কারণ
- পরিণত
- হয়ে
- সুবিধা
- উত্তম
- মধ্যে
- তার পরেও
- গোঁড়ামির
- মিশ্রণ
- শরীর
- বট
- উভয়
- শাখা
- আনে
- প্রশস্ত
- নির্মাতা
- ভবন
- কিন্তু
- by
- কল
- CAN
- পেতে পারি
- ক্ষমতা
- গ্রেপ্তার
- ক্যাচ
- কেস
- বিভাগ
- সার্টিফিকেশন
- চ্যালেঞ্জ
- চ্যালেঞ্জ
- বেছে নিন
- মনোনীত
- পরিষ্কার
- মেঘ
- মেঘ সুরক্ষা
- Cloud9
- কোড
- কফি
- মিলিত
- সম্মিলন
- আসে
- সাধারণভাবে
- সম্প্রদায়
- কোম্পানি
- তুলনা
- জটিল
- সম্মতি
- অনুবর্তী
- উপাদান
- অনুধাবন করে
- কম্পিউটার
- কম্পিউটার বিজ্ঞান
- কনফিগারেশন
- সংযোগ করা
- সংযোগ
- সংযোগ স্থাপন করে
- বিবেচনা
- ধারাবাহিকভাবে
- কনসোল
- প্রতিনিয়ত
- বিষয়বস্তু
- কন্টেন্ট জেনারেশন
- বিষয়বস্তু-সৃষ্টি
- প্রসঙ্গ
- প্রসঙ্গ
- বর্ণনাপ্রাসঙ্গিক
- অব্যাহত
- একটানা
- সুবিধাজনক
- প্রচলিত
- কথোপকথন
- রূপান্তর
- মূল
- মূল্য
- খরচ
- নৈপুণ্য
- সৃষ্টি
- নির্মিত
- সৃষ্টি
- তৈরি করা হচ্ছে
- সৃষ্টি
- কঠোর
- কষ্টকর
- অদ্ভুত
- বর্তমান
- প্রথা
- ক্রেতা
- গ্রাহকদের
- কাটিং-এজ
- উপাত্ত
- ডেটাবেস
- ডাটাবেস
- ডেটাসেট
- তারিখ
- গভীর
- গভীর
- ডিগ্রী
- আনন্দদায়ক
- ডেমো
- গণদেবতা
- নির্ভরশীল
- স্থাপন
- মোতায়েন
- মোতায়েন
- বিস্তৃতি
- বর্ণনা করা
- নকশা
- পরিকল্পিত
- আকাঙ্ক্ষিত
- ধ্বংস
- বিশদ
- বিস্তারিত
- বিকাশকারী
- উন্নয়ন
- লক্ষণ
- বিভিন্ন
- আশ্লেষ
- ডিজিটাল
- পরিচালিত
- প্রদর্শন
- স্বতন্ত্র
- ডুব
- বিচিত্র
- ডাইভিং
- ডকশ্রমিক
- দলিল
- ডকুমেন্টেশন
- কাগজপত্র
- না
- ডোমেইনের
- আঁকা
- অঙ্কন
- চালিত
- প্রগতিশীল
- সহজে
- দক্ষতা
- দক্ষ
- দক্ষতার
- পারেন
- দূর
- এম্বেডিং
- উত্থান করা
- নিয়োগ
- ক্ষমতাপ্রাপ্ত
- ক্ষমতা
- সক্ষম করা
- সক্ষম করা
- সম্ভব
- সক্রিয়
- শেষ
- শেষপ্রান্ত
- প্রকৌশল
- উন্নত
- সমৃদ্ধ করা
- নিশ্চিত করা
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- নিশ্চিত
- উদ্যোগ
- সমগ্র
- সজ্জিত
- ত্রুটি
- বিশেষত
- সারমর্ম
- মূল্যায়ন
- ঘটনা
- কখনো
- গজান
- নব্য
- উদাহরণ
- উত্তেজিত
- অকপট
- অভিজ্ঞতা
- ক্যান্সার
- বিশেষজ্ঞদের
- অন্বেষণ করুণ
- এক্সপ্লোরিং
- ব্যাপক
- বহিরাগত
- নির্যাস
- ফ্যাব্রিক
- সমাধা
- অভ্যস্ত করান
- দ্রুতগতির
- FB
- সাধ্য
- বৈশিষ্ট্য
- বৈশিষ্ট্য
- সমন্বিত
- ফাইল
- ফিল্টারিং
- আবিষ্কার
- প্রথম
- নমনীয়তা
- গুরুত্ত্ব
- অনুসরণ
- অনুসরণ
- জন্য
- বিন্যাস
- পাওয়া
- ভিত
- ঘর্ষণ
- থেকে
- সদর
- সামনের অংশ
- সম্পূর্ণ
- পূর্ণ স্ট্যাক
- ক্রিয়া
- বৈশিষ্ট্য
- অধিকতর
- তদ্ব্যতীত
- লাভ করা
- হত্তন
- গেম
- প্রবেশপথ
- উত্পাদন করা
- উত্পন্ন
- প্রজন্ম
- সৃজক
- জেনারেটিভ এআই
- উত্পাদক
- পাওয়া
- প্রদত্ত
- দান
- মঞ্জুর হলেই
- ধরা
- বৃদ্ধি
- জামিন
- পথপ্রদর্শন
- পরিচালিত
- নির্দেশিকা
- হাতল
- হাত
- সাজ
- হারনেসিং
- আছে
- জমিদারি
- he
- সাহায্য
- হেরাল্ডস
- এখানে
- হাইলাইট
- নিজে
- ইতিহাস
- ইতিহাস
- অধিষ্ঠিত
- ঝুলিতে
- ভয়
- হোস্ট
- কিভাবে
- যাহোক
- এইচটিএমএল
- HTTP
- HTTPS দ্বারা
- মানবীয়
- ধারনা
- আইডেন্টিফায়ার
- সনাক্তকারী
- সনাক্ত করা
- পরিচয়
- if
- প্রকাশ
- ভাবমূর্তি
- চিত্র
- নিমগ্ন
- প্রভাব
- বাস্তবায়ন
- in
- গভীর
- বেঠিক
- অন্তর্ভুক্ত
- সুদ্ধ
- নিগমবদ্ধ
- স্বাধীনভাবে
- সূচক
- সূচীবদ্ধ
- ইনডেক্স
- শিল্প
- শিল্প
- শিল্প মান
- প্রভাবিত
- তথ্য
- অবগত
- পরিকাঠামো
- মজ্জাগতভাবে
- প্রারম্ভিক
- প্রবর্তিত
- পরিবর্তন করা
- উদ্ভাবনী
- অন্তর্দৃষ্টিপূর্ণ
- অর্ন্তদৃষ্টি
- পরিবর্তে
- নির্দেশাবলী
- সংহত
- সংহত
- ইন্টিগ্রেশন
- ঐক্যবদ্ধতার
- অভিপ্রায়
- ইন্টারেক্টিভ
- ইন্টারফেস
- হস্তক্ষেপ
- মধ্যে
- স্বকীয়
- অমুল্য
- IOT
- IT
- আইটেম
- এর
- কাজ
- যাত্রা
- JPG
- মাত্র
- জ্ঞান
- পরিচিত
- ভূদৃশ্য
- ভাষা
- বড়
- বড় আকারের
- বিন্যাস
- শিক্ষা
- আইনগত
- যাক
- লাইব্রেরি
- অনুমতিপ্রাপ্ত
- জীবন
- মত
- সম্ভাবনা
- সীমিত
- সীমা
- তালিকা
- LLM
- স্থানীয়
- অবস্থান
- মেশিন
- মেশিন লার্নিং
- রক্ষণাবেক্ষণ
- মেকিং
- পরিচালিত
- ম্যানুয়াল
- অনেক
- Marketing
- বৃহদায়তন
- মাস্টার্স
- ম্যাচ
- উপকরণ
- অর্থ
- অর্থপূর্ণ
- অর্থ
- মানে
- বলবিজ্ঞান
- পদ্ধতি
- চিকিৎসা
- স্মৃতি
- নিছক
- মার্জ
- মার্জ
- পদ্ধতি
- সাবধানে
- ছোট করা
- প্রশমন
- ML
- মডেল
- মূর্তিনির্মাণ
- মডেল
- মডুলার
- অধিক
- সেতু
- চলচ্চিত্র
- অবশ্যই
- প্রাকৃতিক
- স্বাভাবিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ
- প্রয়োজনীয়
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- প্রয়োজন
- চাহিদা
- নতুন
- পরবর্তী
- নয়
- NLP
- প্রজ্ঞাপন
- এখন
- of
- নৈবেদ্য
- অফার
- প্রায়ই
- on
- ONE
- কেবল
- প্রর্দশিত
- or
- সাংগঠনিক
- সংগঠন
- মূল
- অন্যান্য
- আমাদের
- বাইরে
- ফলাফল
- রূপরেখা
- আউটপুট
- বাহিরে
- শেষ
- পরাস্ত
- গতি
- দৃষ্টান্ত
- পরামিতি
- অংশ
- কামুক
- নির্ভুল
- অনুমতি
- ব্যক্তিগতকৃত
- ফার্মা
- ফার্মাসিউটিক্যাল
- বাক্যাংশ
- টুকরা
- চালক
- পাইলট প্রকল্প
- জায়গা
- স্থাননির্ণয়
- মাচা
- Plato
- প্লেটো ডেটা ইন্টেলিজেন্স
- প্লেটোডাটা
- খেলা
- কেলি
- পয়েন্ট
- পজিশনিং
- সম্ভব
- পোস্ট
- সম্ভাব্য
- ক্ষমতা
- চালিত
- ক্ষমতাশালী
- ব্যবহারিক
- যথাযথ
- অবিকল
- স্পষ্টতা
- পছন্দগুলি
- পূর্বশর্ত
- বর্তমানে
- কার্যপ্রণালী
- প্রক্রিয়া
- প্রক্রিয়াকৃত
- প্রক্রিয়াজাতকরণ
- প্রযোজনা
- উত্পাদন করে
- উত্পাদনের
- প্রকল্প
- প্রচারমূলক
- এগুলির নমুনা
- প্রোটোটাইপিং
- প্রমাণ করা
- প্রদান
- প্রদত্ত
- উপলব্ধ
- প্রদানের
- গুণ
- প্রশ্নের
- প্রশ্ন
- প্রশ্ন
- দ্রুত
- দ্রুত
- পরিসর
- প্রস্তুত
- রাজ্য
- পায়
- গ্রহণ
- সুপারিশ
- হ্রাস করা
- হ্রাস
- হ্রাস
- পড়ুন
- মিহি
- আঞ্চলিক
- অঞ্চল
- নিয়মিত
- আইন
- নিয়ন্ত্রক
- রেগুলেটরি সম্মতি
- প্রাসঙ্গিকতা
- প্রাসঙ্গিক
- নির্ভর
- থাকা
- দেহাবশেষ
- মনে রাখা
- অপসারণ
- রিফ্রেসিং
- প্রতিনিধিত্ব
- প্রতিনিধিত্ব করে
- অনুরোধ
- অনুরোধ
- প্রয়োজন
- প্রয়োজনীয়
- আবশ্যকতা
- অনুরণন
- Resources
- প্রতিক্রিয়া
- প্রতিক্রিয়া
- দায়িত্ব
- দায়ী
- ফলে
- ফলে এবং
- ফলাফল
- এখানে ক্লিক করুন
- পর্যালোচনা
- পুনর্বিবেচনা
- ঘোরে
- অধিকার
- কঠোর
- ভূমিকা
- দৌড়
- রান
- ঋষি নির্মাতা
- একই
- সংরক্ষিত
- বিজ্ঞান
- বৈজ্ঞানিক
- নির্বিঘ্ন
- নির্বিঘ্নে
- সার্চ
- বিভাগে
- নিরাপদ
- নিরাপদে
- নিরাপত্তা
- নির্বাচিত
- নির্বাচন
- জ্যেষ্ঠ
- প্রেরিত
- সেবা
- সেবা
- সেট
- সেটিংস
- সেটআপ
- পরিবর্তন
- গ্লাসকেস
- শো
- সিট
- গুরুত্বপূর্ণ
- উল্লেখযোগ্যভাবে
- সহজ
- কেবল
- ক্ষুদ্রতর
- বাধামুক্ত
- সফটওয়্যার
- সফটওয়্যার উন্নয়ন
- সফ্টওয়্যার প্রকৌশল
- কেবলমাত্র
- সমাধান
- সলিউশন
- উৎস
- উৎস
- সোর্স
- উৎস
- শূণ্যস্থান
- বিঘত
- বিশেষজ্ঞ
- বিশেষজ্ঞ
- নির্দিষ্ট
- নিদিষ্ট
- স্থিতিশীল
- গাদা
- মান
- শুরু হচ্ছে
- রাষ্ট্র-এর-শিল্প
- থাকা
- ধাপ
- প্রারম্ভিক ব্যবহারের নির্দেশাবলী
- থামুন
- স্টোরেজ
- দোকান
- সঞ্চিত
- সংরক্ষণ
- স্ট্রিমলাইনড
- শক্তি
- স্ট্রিং
- কঠোর
- কাঠামোবদ্ধ
- শৈলী
- জমা
- এমন
- উপযুক্ত
- সমর্থন
- সমর্থিত
- Synergy
- পদ্ধতি
- উপযোগী
- গ্রহণ করা
- লাগে
- বাস্তব
- কার্য
- কাজ
- টীম
- দল
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তি
- প্রযুক্তিঃ
- উইল
- পাঠ
- চেয়ে
- যে
- সার্জারির
- আড়াআড়ি
- উৎস
- বিশ্ব
- তাদের
- তাহাদিগকে
- তারপর
- যার ফলে
- এইগুলো
- তারা
- এই
- তিন
- রোমাঁচকর
- দ্বারা
- সময়
- সময়োপযোগী
- টাইমস্ট্যাম্প
- দানব
- থেকে
- আজকের
- টুল
- সরঞ্জাম
- বিষয়
- টপিক
- প্রতি
- ঐতিহ্যগত
- রেলগাড়ি
- প্রশিক্ষিত
- প্রশিক্ষণ
- হস্তান্তর
- স্থানান্তরিত
- স্থানান্তর
- রুপান্তর
- রূপান্তরমূলক
- ট্রান্সফরমার
- প্রবণতা
- প্রকৃতপক্ষে
- বিশ্বস্ত
- চালু
- অভিভাবকসংবঁধীয়
- টিউটোরিয়াল
- ধরনের
- ui
- ভুগা
- নিম্নাবস্থিত
- বোঝা
- বোধশক্তি
- অনন্য
- বিশ্ববিদ্যালয়
- অসদৃশ
- অপ্রয়োজনীয়
- প্রকটিত করা
- আলোচ্য সময় পর্যন্ত
- আপডেট
- আপডেট
- আপডেট
- সমর্থন
- উপরে
- ব্যবহার
- ব্যবহার ক্ষেত্রে
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারকারী ইন্টারফেস
- ব্যবহারকারী
- ব্যবহারসমূহ
- ব্যবহার
- সাধারণত
- ব্যবহার
- ব্যবহার
- বিভিন্ন
- সুবিশাল
- বহুমুখ কর্মশক্তিসম্পন্ন
- মাধ্যমে
- ভিডিও
- ভিডিও গেমস
- দৃষ্টিভঙ্গি
- উপায়..
- we
- ধন
- ওয়েব
- ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন
- ওয়েব সার্ভিস
- ওয়েবসকেট
- ছিল
- কখন
- যে
- যখন
- হু
- ব্যাপক
- প্রশস্ত পরিসর
- ইচ্ছা
- সঙ্গে
- মধ্যে
- ছাড়া
- শব্দ
- হয়া যাই ?
- কর্মপ্রবাহ
- ওয়ার্কস্টেশন
- বিশ্ব
- আপনি
- আপনার
- নিজেকে
- zephyrnet