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इस कोर्स में AI एजेंट्स बनाने की मूल बातें शामिल हैं। हर पाठ एक अलग विषय को कवर करता है, तो आप जहां चाहें वहां से शुरू कर सकते हैं!
इस कोर्स में बहुभाषी समर्थन उपलब्ध है। हमारे उपलब्ध भाषाओं पर जाएं।
यदि आप पहली बार जनरेटिव AI मॉडल्स के साथ काम कर रहे हैं, तो हमारे शुरुआती लोगों के लिए जनरेटिव AI कोर्स को देखें, जिसमें GenAI के साथ काम करने के 21 पाठ शामिल हैं।
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यदि आप कहीं अटक जाते हैं या AI एजेंट्स बनाने के बारे में कोई सवाल है, तो हमारे Azure AI Foundry Community Discord में समर्पित डिस्कॉर्ड चैनल में शामिल हों।
इस कोर्स के प्रत्येक पाठ में कोड उदाहरण शामिल हैं, जो code_samples फ़ोल्डर में पाए जा सकते हैं। आप इस रिपॉजिटरी को फोर्क करें ताकि अपनी खुद की कॉपी बना सकें।
इन अभ्यासों में कोड उदाहरण Azure AI Foundry और GitHub Model Catalogs का उपयोग करते हैं:
इस कोर्स में Microsoft के निम्नलिखित AI एजेंट फ्रेमवर्क और सेवाओं का उपयोग किया गया है:
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क्या आपके पास सुझाव हैं या आपने वर्तनी या कोड में त्रुटियां पाई हैं? एक मुद्दा उठाएं या एक पुल रिक्वेस्ट बनाएं।
| पाठ | पाठ और कोड | वीडियो | अतिरिक्त सीखने |
|---|---|---|---|
| AI एजेंट्स और उनके उपयोग मामलों का परिचय | लिंक | वीडियो | लिंक |
| AI एजेंटिक फ्रेमवर्क्स का अन्वेषण | लिंक | वीडियो | लिंक |
| AI एजेंटिक डिज़ाइन पैटर्न को समझना | लिंक | वीडियो | लिंक |
| टूल उपयोग डिज़ाइन पैटर्न | लिंक | वीडियो | लिंक |
| एजेंटिक RAG | लिंक | वीडियो | लिंक |
| भरोसेमंद AI एजेंट्स बनाना | लिंक | वीडियो | लिंक |
| योजना डिज़ाइन पैटर्न | लिंक | वीडियो | लिंक |
| मल्टी-एजेंट डिज़ाइन पैटर्न | लिंक | वीडियो | लिंक |
| मेटाकॉग्निशन डिज़ाइन पैटर्न | लिंक | वीडियो | लिंक |
| उत्पादन में एआई एजेंट्स | लिंक | वीडियो | लिंक |
| एजेंटिक प्रोटोकॉल्स का उपयोग (MCP, A2A और NLWeb) | लिंक | वीडियो | लिंक |
| एआई एजेंट्स के लिए संदर्भ इंजीनियरिंग | लिंक | वीडियो | लिंक |
| एजेंटिक मेमोरी प्रबंधन | लिंक | वीडियो | |
| माइक्रोसॉफ्ट एजेंट फ्रेमवर्क का अन्वेषण | लिंक | ||
| कंप्यूटर उपयोग एजेंट्स (CUA) बनाना | जल्द आ रहा है | ||
| स्केलेबल एजेंट्स को तैनात करना | जल्द आ रहा है | ||
| स्थानीय एआई एजेंट्स बनाना | जल्द आ रहा है | ||
| एआई एजेंट्स को सुरक्षित करना | जल्द आ रहा है |
हमारी टीम अन्य पाठ्यक्रम भी तैयार करती है! देखें:
शिवम गोयल को एजेंटिक RAG कोड नमूनों को प्रस्तुत करने के लिए धन्यवाद।
यह प्रोजेक्ट योगदान और सुझावों का स्वागत करता है। अधिकांश योगदानों के लिए आपको एक Contributor License Agreement (CLA) पर सहमति देनी होगी, जिसमें यह घोषित किया जाएगा कि आपके पास अधिकार हैं और आप हमें अपने योगदान का उपयोग करने का अधिकार देते हैं। अधिक जानकारी के लिए, https://cla.opensource.microsoft.com पर जाएं।
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