পুনরুদ্ধার অগমেন্টেড জেনারেশনের সাথে আপনার স্থিতিশীল ডিফিউশন প্রম্পটগুলিকে উন্নত করুন | আমাজন ওয়েব সার্ভিসেস

টেক্সট-টু-ইমেজ জেনারেশন হল কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার একটি দ্রুত বর্ধনশীল ক্ষেত্র যেখানে বিভিন্ন ক্ষেত্রে অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে, যেমন মিডিয়া এবং বিনোদন, গেমিং, ইকমার্স প্রোডাক্ট ভিজ্যুয়ালাইজেশন, বিজ্ঞাপন এবং বিপণন, আর্কিটেকচারাল ডিজাইন এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশন, শৈল্পিক সৃষ্টি এবং মেডিকেল ইমেজিং।

স্থিতিশীল বিস্তার একটি টেক্সট-টু-ইমেজ মডেল যা আপনাকে কয়েক সেকেন্ডের মধ্যে উচ্চ-মানের ছবি তৈরি করার ক্ষমতা দেয়। 2022 সালের নভেম্বরে, আমরা ঘোষিত যে AWS গ্রাহকরা পাঠ্য থেকে ছবি তৈরি করতে পারে স্থিতিশীল বিস্তার মধ্যে মডেল আমাজন সেজমেকার জাম্পস্টার্ট, একটি মেশিন লার্নিং (ML) হাব অফার করে মডেল, অ্যালগরিদম এবং সমাধান। বিবর্তন এপ্রিল 2023 এর প্রবর্তনের সাথে অব্যাহত ছিল আমাজন বেডরক, একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিষেবা যা একটি সুবিধাজনক API এর মাধ্যমে স্থিতিশীল বিস্তার সহ অত্যাধুনিক ফাউন্ডেশন মডেলগুলিতে অ্যাক্সেস সরবরাহ করে।

ক্রমবর্ধমান সংখ্যক গ্রাহক তাদের টেক্সট-টু-ইমেজ প্রচেষ্টা শুরু করার সাথে সাথে, একটি সাধারণ বাধা দেখা দেয়—কীভাবে প্রম্পট তৈরি করা যায় যা উচ্চ-মানের, উদ্দেশ্য-চালিত ছবিগুলি তৈরি করার ক্ষমতা রাখে। এই চ্যালেঞ্জটি প্রায়শই যথেষ্ট সময় এবং সংস্থান দাবি করে কারণ ব্যবহারকারীরা তাদের দৃষ্টিভঙ্গির সাথে সারিবদ্ধ প্রম্পটগুলি আবিষ্কার করতে পরীক্ষা-নিরীক্ষার পুনরাবৃত্তিমূলক যাত্রা শুরু করে।

পুনরুদ্ধার অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG) হল এমন একটি প্রক্রিয়া যেখানে একটি ভাষা মডেল একটি বহিরাগত ডেটা উত্স থেকে প্রাসঙ্গিক নথিগুলি পুনরুদ্ধার করে এবং আরও সঠিক এবং তথ্যপূর্ণ পাঠ্য তৈরি করতে এই তথ্য ব্যবহার করে। এই কৌশলটি জ্ঞান-নিবিড় প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ (NLP) কাজের জন্য বিশেষভাবে কার্যকর। আমরা এখন এর রূপান্তরমূলক স্পর্শকে টেক্সট-টু-ইমেজ প্রজন্মের জগতে প্রসারিত করি। এই পোস্টে, আমরা আপনার স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেলগুলিতে পাঠানো প্রম্পটগুলিকে উন্নত করতে RAG-এর শক্তিকে কীভাবে ব্যবহার করতে হয় তা প্রদর্শন করি। আপনি Amazon Bedrock, সেইসাথে SageMaker JumpStart-এ বৃহৎ ভাষা মডেল (LLMs) সহ মিনিটের মধ্যে প্রম্পট জেনারেশনের জন্য আপনার নিজস্ব AI সহকারী তৈরি করতে পারেন।

টেক্সট থেকে ইমেজ প্রম্পট তৈরি করার পদ্ধতি

একটি টেক্সট-টু-ইমেজ মডেলের জন্য একটি প্রম্পট তৈরি করা প্রথম নজরে সোজা মনে হতে পারে, কিন্তু এটি একটি প্রতারণামূলকভাবে জটিল কাজ। এটি কেবলমাত্র কয়েকটি শব্দ টাইপ করা এবং মডেলটি আপনার মানসিক চিত্রের সাথে সারিবদ্ধ একটি চিত্রকে জাঁকিয়ে তোলার প্রত্যাশা করার চেয়ে বেশি। সৃজনশীলতার জন্য জায়গা ছেড়ে দেওয়ার সময় কার্যকর প্রম্পটগুলিকে স্পষ্ট নির্দেশ দেওয়া উচিত। তাদের অবশ্যই সুনির্দিষ্টতা এবং অস্পষ্টতার ভারসাম্য বজায় রাখতে হবে এবং যে মডেলটি ব্যবহার করা হচ্ছে তার জন্য তাদের তৈরি করা উচিত। প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ের চ্যালেঞ্জ মোকাবেলা করার জন্য, শিল্প বিভিন্ন পন্থা অন্বেষণ করেছে:

• প্রম্পট লাইব্রেরি - কিছু কোম্পানি প্রাক-লিখিত প্রম্পটগুলির লাইব্রেরি তৈরি করে যা আপনি অ্যাক্সেস এবং কাস্টমাইজ করতে পারেন। এই লাইব্রেরিগুলিতে বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে উপযোগী প্রম্পটগুলির একটি বিস্তৃত পরিসর রয়েছে, যা আপনাকে আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ প্রম্পটগুলি বেছে নিতে বা মানিয়ে নিতে দেয়।
• প্রম্পট টেমপ্লেট এবং নির্দেশিকা - অনেক কোম্পানি এবং সংস্থা ব্যবহারকারীদের পূর্বনির্ধারিত প্রম্পট টেমপ্লেট এবং নির্দেশিকাগুলির একটি সেট সরবরাহ করে। এই টেমপ্লেটগুলি প্রম্পট লেখার জন্য স্ট্রাকচার্ড ফরম্যাট অফার করে, যাতে এটি কার্যকর নির্দেশাবলী তৈরি করা সহজ হয়।
• সম্প্রদায় এবং ব্যবহারকারীর অবদান - ক্রাউডসোর্সড প্ল্যাটফর্ম এবং ব্যবহারকারী সম্প্রদায়গুলি প্রায়শই প্রম্পটগুলিকে উন্নত করতে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। ব্যবহারকারীরা তাদের সূক্ষ্ম-টিউন করা মডেল, সফল প্রম্পট, টিপস এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি সম্প্রদায়ের সাথে ভাগ করে নিতে পারে, অন্যদের তাদের প্রম্পট-লেখার দক্ষতা শিখতে এবং পরিমার্জিত করতে সহায়তা করে।
• মডেল ফাইন-টিউনিং - কোম্পানিগুলি তাদের টেক্সট-টু-ইমেজ মডেলগুলিকে আরও ভালভাবে বুঝতে এবং নির্দিষ্ট ধরণের প্রম্পটগুলিতে প্রতিক্রিয়া জানাতে পারে। ফাইন-টিউনিং নির্দিষ্ট ডোমেন বা ব্যবহারের ক্ষেত্রে মডেলের কর্মক্ষমতা উন্নত করতে পারে।

এই শিল্প পন্থাগুলি সম্মিলিতভাবে লক্ষ্য করে কার্যকর টেক্সট-টু-ইমেজ প্রম্পট তৈরির প্রক্রিয়াকে আরও অ্যাক্সেসযোগ্য, ব্যবহারকারী-বান্ধব এবং দক্ষ করে তোলা, শেষ পর্যন্ত বিস্তৃত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য টেক্সট-টু-ইমেজ জেনারেশন মডেলগুলির ব্যবহারযোগ্যতা এবং বহুমুখিতা বৃদ্ধি করে।

প্রম্পট ডিজাইনের জন্য RAG ব্যবহার করা

এই বিভাগে, আমরা কীভাবে RAG কৌশলগুলি প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিংয়ে গেম চেঞ্জার হিসাবে কাজ করতে পারে, এই বিদ্যমান পদ্ধতির সাথে সামঞ্জস্য রেখে কাজ করতে পারে তা নিয়ে আলোচনা করি। প্রক্রিয়ার মধ্যে নির্বিঘ্নে RAG-কে একীভূত করার মাধ্যমে, আমরা প্রম্পট ডিজাইনের দক্ষতাকে স্ট্রিমলাইন এবং উন্নত করতে পারি।

একটি প্রম্পট ডাটাবেসে শব্দার্থিক অনুসন্ধান

এমন একটি কোম্পানির কল্পনা করুন যেটি তার প্রম্পট লাইব্রেরিতে প্রম্পটগুলির একটি বিশাল ভান্ডার জমা করেছে বা প্রচুর পরিমাণে প্রম্পট টেমপ্লেট তৈরি করেছে, প্রতিটি নির্দিষ্ট ব্যবহারের ক্ষেত্রে এবং উদ্দেশ্যগুলির জন্য ডিজাইন করা হয়েছে৷ ঐতিহ্যগতভাবে, ব্যবহারকারীরা তাদের টেক্সট-টু-ইমেজ প্রম্পটগুলির জন্য অনুপ্রেরণা খুঁজছেন তারা ম্যানুয়ালি এই লাইব্রেরিগুলির মাধ্যমে ব্রাউজ করবেন, প্রায়শই বিকল্পগুলির বিস্তৃত তালিকার মাধ্যমে অনুসন্ধান করবেন। এই প্রক্রিয়াটি সময়সাপেক্ষ এবং অকার্যকর হতে পারে। টেক্সট এমবেডিং মডেল ব্যবহার করে প্রম্পট লাইব্রেরি থেকে প্রম্পট এম্বেড করে, কোম্পানিগুলি একটি শব্দার্থিক অনুসন্ধান ইঞ্জিন তৈরি করতে পারে। এখানে কিভাবে এটা কাজ করে:

• এমবেডিং প্রম্পট - কোম্পানি তার লাইব্রেরির প্রতিটি প্রম্পটকে একটি সংখ্যাসূচক উপস্থাপনায় রূপান্তর করতে পাঠ্য এম্বেডিং ব্যবহার করে। এই এমবেডিংগুলি প্রম্পটের শব্দার্থিক অর্থ এবং প্রসঙ্গ ক্যাপচার করে।
• ব্যবহারকারীর প্রশ্ন - যখন ব্যবহারকারীরা তাদের নিজস্ব প্রম্পট প্রদান করে বা তাদের পছন্দসই চিত্র বর্ণনা করে, তখন সিস্টেমটি তাদের ইনপুট বিশ্লেষণ এবং এম্বেড করতে পারে।
• শব্দার্থ সন্ধান - এম্বেডিং ব্যবহার করে, সিস্টেমটি একটি শব্দার্থিক অনুসন্ধান করে। এটি প্রম্পট লাইব্রেরিতে ব্যবহারকারীর ইনপুট এবং ঐতিহাসিক ডেটা উভয় বিবেচনা করে ব্যবহারকারীর প্রশ্নের উপর ভিত্তি করে লাইব্রেরি থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক প্রম্পট পুনরুদ্ধার করে।

তাদের প্রম্পট লাইব্রেরিতে শব্দার্থিক অনুসন্ধান প্রয়োগ করে, কোম্পানিগুলি তাদের কর্মীদের অনায়াসে প্রম্পটের বিশাল আধার অ্যাক্সেস করার ক্ষমতা দেয়। এই পদ্ধতিটি শুধুমাত্র দ্রুত সৃষ্টিকে ত্বরান্বিত করে না বরং টেক্সট-টু-ইমেজ প্রজন্মের মধ্যে সৃজনশীলতা এবং ধারাবাহিকতাকে উৎসাহিত করে।

শব্দার্থিক অনুসন্ধান থেকে প্রম্পট জেনারেশন

যদিও শব্দার্থিক অনুসন্ধান প্রাসঙ্গিক প্রম্পট খোঁজার প্রক্রিয়াকে স্ট্রীমলাইন করে, RAG অপ্টিমাইজড প্রম্পট তৈরি করতে এই অনুসন্ধান ফলাফলগুলি ব্যবহার করে এটিকে আরও এক ধাপ এগিয়ে নেয়। এখানে কিভাবে এটা কাজ করে:

• শব্দার্থিক অনুসন্ধান ফলাফল – লাইব্রেরি থেকে সবচেয়ে প্রাসঙ্গিক প্রম্পটগুলি পুনরুদ্ধার করার পরে, সিস্টেম ব্যবহারকারীর মূল ইনপুটের পাশাপাশি ব্যবহারকারীর কাছে এই প্রম্পটগুলি উপস্থাপন করে।
• পাঠ্য প্রজন্মের মডেল - ব্যবহারকারী অনুসন্ধান ফলাফল থেকে একটি প্রম্পট নির্বাচন করতে পারে বা তাদের পছন্দগুলির উপর আরও প্রসঙ্গ সরবরাহ করতে পারে। সিস্টেমটি একটি LLM-এ নির্বাচিত প্রম্পট এবং ব্যবহারকারীর ইনপুট উভয়ই ফিড করে।
• অপ্টিমাইজড প্রম্পট – এলএলএম, ভাষার সূক্ষ্মতা বোঝার সাথে, একটি অপ্টিমাইজড প্রম্পট তৈরি করে যা নির্বাচিত প্রম্পট এবং ব্যবহারকারীর ইনপুট থেকে উপাদানগুলিকে একত্রিত করে। এই নতুন প্রম্পটটি ব্যবহারকারীর প্রয়োজনীয়তা অনুসারে তৈরি করা হয়েছে এবং পছন্দসই চিত্র আউটপুট দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।

শব্দার্থিক অনুসন্ধান এবং প্রম্পট জেনারেশনের সংমিশ্রণ শুধুমাত্র প্রম্পট খোঁজার প্রক্রিয়াটিকেই সহজ করে না বরং উত্পন্ন প্রম্পটগুলি অত্যন্ত প্রাসঙ্গিক এবং কার্যকর তা নিশ্চিত করে। এটি আপনাকে আপনার প্রম্পটগুলিকে সূক্ষ্ম-টিউন এবং কাস্টমাইজ করার ক্ষমতা দেয়, শেষ পর্যন্ত উন্নত টেক্সট-টু-ইমেজ জেনারেশন ফলাফলের দিকে পরিচালিত করে। শব্দার্থিক অনুসন্ধান এবং প্রম্পট জেনারেশন থেকে প্রম্পট ব্যবহার করে স্ট্যাবল ডিফিউশন এক্সএল থেকে তৈরি করা চিত্রগুলির উদাহরণ নিচে দেওয়া হল।

মূল প্রম্পট	শব্দার্থিক অনুসন্ধান থেকে প্রম্পট	এলএলএম দ্বারা অপ্টিমাইজড প্রম্পট
একটি ছোট কুকুরের একটি কার্টুন	রাতের খাবার টেবিলে একটি স্যান্ডউইচ থাকার একটি কুকুরের সুন্দর কার্টুন একটি পাঙ্ক কুকুরের একটি কার্টুন চিত্র, এনিমে শৈলী, সাদা পটভূমি একটি ছেলের কার্টুন এবং তার কুকুর বনের গলিতে হাঁটছে	অ্যানিমেশন শৈলীতে একটি ছেলে তার কিউট পোষা কুকুরের সাথে বনের গলিতে হাত মিলিয়ে আনন্দে হাঁটার একটি কার্টুন দৃশ্য।

বিভিন্ন শিল্প জুড়ে RAG-ভিত্তিক প্রম্পট ডিজাইন অ্যাপ্লিকেশন

আমরা আমাদের প্রস্তাবিত RAG আর্কিটেকচারের প্রয়োগটি অন্বেষণ করার আগে, আসুন এমন একটি শিল্প দিয়ে শুরু করি যেখানে একটি চিত্র প্রজন্মের মডেল সবচেয়ে প্রযোজ্য। AdTech-এ, গতি এবং সৃজনশীলতা গুরুত্বপূর্ণ। RAG-ভিত্তিক প্রম্পট জেনারেশন একটি বিজ্ঞাপন প্রচারের জন্য দ্রুত অনেক ছবি তৈরি করার জন্য প্রম্পট পরামর্শ তৈরি করে তাৎক্ষণিক মূল্য যোগ করতে পারে। মানবিক সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা প্রচারণার জন্য প্রার্থীর ছবি নির্বাচন করতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে তৈরি চিত্রগুলির মাধ্যমে যেতে পারেন। এই বৈশিষ্ট্যটি একটি স্বতন্ত্র অ্যাপ্লিকেশন হতে পারে বা বর্তমানে উপলব্ধ জনপ্রিয় সফ্টওয়্যার সরঞ্জাম এবং প্ল্যাটফর্মগুলিতে এমবেড করা হতে পারে।

আরেকটি শিল্প যেখানে স্থিতিশীল ডিফিউশন মডেল উত্পাদনশীলতা বাড়াতে পারে তা হল মিডিয়া এবং বিনোদন। RAG আর্কিটেকচার অবতার তৈরির ক্ষেত্রে সাহায্য করতে পারে, উদাহরণস্বরূপ। একটি সাধারণ প্রম্পট থেকে শুরু করে, RAG অবতার ধারণাগুলিতে আরও অনেক বেশি রঙ এবং বৈশিষ্ট্য যোগ করতে পারে। এটি অনেক প্রার্থীর প্রম্পট তৈরি করতে পারে এবং আরও সৃজনশীল ধারণা প্রদান করতে পারে। এই উত্পন্ন চিত্রগুলি থেকে, আপনি প্রদত্ত অ্যাপ্লিকেশনের জন্য নিখুঁত ফিট খুঁজে পেতে পারেন। এটি স্বয়ংক্রিয়ভাবে অনেক প্রম্পট পরামর্শ তৈরি করে উত্পাদনশীলতা বাড়ায়। এটি যে বৈচিত্র্য নিয়ে আসতে পারে তা হল সমাধানের তাৎক্ষণিক সুবিধা।

সমাধান ওভারভিউ

AWS-এ প্রম্পট ডিজাইনের জন্য গ্রাহকদের নিজস্ব RAG-ভিত্তিক AI সহকারী তৈরি করার ক্ষমতা দেওয়া আধুনিক প্রযুক্তির বহুমুখীতার প্রমাণ। AWS এই প্রচেষ্টাকে সহজতর করার জন্য প্রচুর বিকল্প এবং পরিষেবা সরবরাহ করে। নিম্নলিখিত রেফারেন্স আর্কিটেকচার ডায়াগ্রামটি AWS-এ প্রম্পট ডিজাইনের জন্য একটি RAG অ্যাপ্লিকেশনকে চিত্রিত করে।

যখন আপনার AI সহকারীর জন্য সঠিক LLM নির্বাচন করার কথা আসে, তখন AWS আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজনীয়তাগুলি পূরণ করতে পছন্দের একটি বর্ণালী অফার করে৷

প্রথমত, আপনি ডেডিকেটেড দৃষ্টান্তগুলি ব্যবহার করে সেজমেকার জাম্পস্টার্টের মাধ্যমে উপলব্ধ এলএলএম বেছে নিতে পারেন। এই দৃষ্টান্তগুলি Falcon, Llama 2, Bloom Z, এবং Flan-T5 সহ বিভিন্ন মডেলকে সমর্থন করে, অথবা আপনি AI2 ল্যাবগুলি থেকে Cohere's Command এবং Multilingual Embedding, বা Jurassic-21-এর মতো মালিকানাধীন মডেলগুলি অন্বেষণ করতে পারেন৷

আপনি যদি আরও সরলীকৃত পদ্ধতি পছন্দ করেন, AWS LLM চালু করে আমাজন বেডরক, যেমন মডেল সমন্বিত আমাজন টাইটান এবং নৃতাত্ত্বিক ক্লদ। এই মডেলগুলি সহজবোধ্য API কলগুলির মাধ্যমে সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য, যা আপনাকে তাদের শক্তি অনায়াসে ব্যবহার করতে দেয়৷ বিকল্পগুলির নমনীয়তা এবং বৈচিত্র্য নিশ্চিত করে যে আপনার কাছে LLM বেছে নেওয়ার স্বাধীনতা রয়েছে যা আপনার প্রম্পট ডিজাইনের লক্ষ্যগুলির সাথে সর্বোত্তমভাবে সারিবদ্ধ হয়, আপনি খোলা পাত্রে বা মালিকানাধীন মডেলগুলির শক্তিশালী ক্ষমতাগুলির সাথে একটি উদ্ভাবন খুঁজছেন।

যখন প্রয়োজনীয় ভেক্টর ডাটাবেস তৈরির কথা আসে, তখন AWS তাদের নেটিভ পরিষেবাগুলির মাধ্যমে অনেকগুলি বিকল্প সরবরাহ করে। আপনি বেছে নিতে পারেন আমাজন ওপেন সার্চ সার্ভিস, অ্যামাজন অরোরা, বা PostgreSQL-এর জন্য Amazon Relational Database Service (Amazon RDS), প্রতিটি অফার শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য আপনার নির্দিষ্ট প্রয়োজন অনুসারে. বিকল্পভাবে, আপনি AWS অংশীদারদের থেকে পণ্য অন্বেষণ করতে পারেন যেমন Pinecone, Weaviate, Elastic, Milvus, or Chroma, যা কার্যকর ভেক্টর স্টোরেজ এবং পুনরুদ্ধারের জন্য বিশেষ সমাধান প্রদান করে।

প্রম্পট ডিজাইনের জন্য একটি RAG-ভিত্তিক AI সহকারী নির্মাণ শুরু করতে আপনাকে সাহায্য করার জন্য, আমরা আমাদের মধ্যে একটি ব্যাপক প্রদর্শনী একসাথে রেখেছি GitHub ভান্ডার এই প্রদর্শন নিম্নলিখিত সংস্থান ব্যবহার করে:

• ইমেজ জেনারেশন: অ্যামাজন বেডরকে স্টেবল ডিফিউশন এক্সএল
• টেক্সট এম্বেডিং: অ্যামাজন বেডরকে অ্যামাজন টাইটান
• পাঠ্য প্রজন্ম: আমাজন বেডরকে ক্লদ 2
• ভেক্টর ডাটাবেস: FAISS, দক্ষ মিল অনুসন্ধানের জন্য একটি ওপেন সোর্স লাইব্রেরি
• প্রম্পট লাইব্রেরি: থেকে প্রম্পট উদাহরণ ডিফিউশনডিবি, টেক্সট-টু-ইমেজ জেনারেটিভ মডেলের জন্য প্রথম বড় আকারের প্রম্পট গ্যালারি ডেটাসেট

উপরন্তু, আমরা LLM বাস্তবায়নের জন্য LangChain এবং ওয়েব অ্যাপ্লিকেশন কম্পোনেন্টের জন্য Streamit অন্তর্ভুক্ত করেছি, একটি নির্বিঘ্ন এবং ব্যবহারকারী-বান্ধব অভিজ্ঞতা প্রদান করে।

পূর্বশর্ত

এই ডেমো অ্যাপ্লিকেশন চালানোর জন্য আপনার নিম্নলিখিতগুলি থাকতে হবে:

• একটি AWS অ্যাকাউন্ট
• কিভাবে নেভিগেট করতে হয় তার প্রাথমিক ধারণা অ্যামাজন সেজমেকার স্টুডিও
• কিভাবে থেকে একটি রেপো ডাউনলোড করতে হয় তার প্রাথমিক ধারণা GitHub
• একটি টার্মিনালে একটি কমান্ড চালানোর প্রাথমিক জ্ঞান

ডেমো অ্যাপ্লিকেশন চালান

আপনি থেকে নির্দেশাবলী সহ সমস্ত প্রয়োজনীয় কোড ডাউনলোড করতে পারেন GitHub রেপো অ্যাপ্লিকেশনটি স্থাপন করার পরে, আপনি নিম্নলিখিত স্ক্রিনশটের মতো একটি পৃষ্ঠা দেখতে পাবেন।

এই প্রদর্শনের মাধ্যমে, আমরা বাস্তবায়নের প্রক্রিয়াটিকে অ্যাক্সেসযোগ্য এবং বোধগম্য করে তোলার লক্ষ্য রাখি, আপনাকে RAG-এর জগতে আপনার যাত্রা শুরু করার এবং AWS-এ দ্রুত নকশা করার জন্য একটি হ্যান্ডস-অন অভিজ্ঞতা প্রদান করে।

পরিষ্কার কর

আপনি অ্যাপটি চেষ্টা করার পরে, অ্যাপ্লিকেশন বন্ধ করে আপনার সংস্থানগুলি পরিষ্কার করুন৷

উপসংহার

RAG প্রম্পট ডিজাইনের জগতে একটি গেম-পরিবর্তন দৃষ্টান্ত হিসাবে আবির্ভূত হয়েছে, স্থিতিশীল ডিফিউশনের পাঠ্য থেকে চিত্র ক্ষমতাকে পুনরুজ্জীবিত করেছে। বিদ্যমান পদ্ধতির সাথে RAG কৌশলগুলিকে সামঞ্জস্য করে এবং AWS-এর শক্তিশালী সংস্থানগুলি ব্যবহার করে, আমরা সৃজনশীলতা এবং ত্বরান্বিত শিক্ষার একটি পথ উন্মোচন করেছি।

অতিরিক্ত সম্পদের জন্য, নিম্নলিখিত দেখুন:

---

লেখক সম্পর্কে

জেমস ই আমাজন ওয়েব সার্ভিসেসের উদীয়মান প্রযুক্তি দলে একজন সিনিয়র এআই/এমএল পার্টনার সলিউশন আর্কিটেক্ট। তিনি এন্টারপ্রাইজ গ্রাহকদের এবং অংশীদারদের সাথে তাদের ব্যবসার মূল্য অর্জনের জন্য এআই/এমএল অ্যাপ্লিকেশন ডিজাইন, স্থাপন এবং স্কেল করার জন্য কাজ করার বিষয়ে উত্সাহী। কাজের বাইরে, তিনি ফুটবল খেলা, ভ্রমণ এবং তার পরিবারের সাথে সময় কাটাতে উপভোগ করেন।

রুমি ওলসেন AWS পার্টনার প্রোগ্রামের একজন সমাধান স্থপতি। তিনি তার বর্তমান ভূমিকাতে সার্ভারহীন এবং মেশিন লার্নিং সমাধানে বিশেষজ্ঞ, এবং প্রাকৃতিক ভাষা প্রক্রিয়াকরণ প্রযুক্তিতে তার একটি পটভূমি রয়েছে। তিনি তার বেশিরভাগ অবসর সময় তার মেয়ের সাথে উত্তর-পশ্চিম প্রশান্ত মহাসাগরের প্রকৃতি অন্বেষণে ব্যয় করেন।

• 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/improve-your-stable-diffusion-prompts-with-retrieval-augmented-generation/