Basic

লাংচেইন (LangChain) শিক্ষা সিলেবাস

মডিউল ১: ফান্ডামেন্টালস – এনভায়রনমেন্ট সেটআপ এবং লাংচেইন বেসিকস

সপ্তাহ ১-২: পরিচিতি এবং সেটআপ

• টিউটোরিয়াল ১.১: লাংচেইন কি এবং কেন ব্যবহার করবেন
• লাংচেইন-এর ইতিহাস এবং উদ্দেশ্য
• LLM অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্টের চ্যালেঞ্জ
• লাংচেইন কিভাবে এই চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করে
• লাংচেইন-এর মূল সুবিধা এবং বৈশিষ্ট্য
• টিউটোরিয়াল ১.২: ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপ
• Python এবং pip ইনস্টলেশন
• ভার্চুয়াল এনভায়রনমেন্ট তৈরি (venv/conda)
• লাংচেইন ইনস্টলেশন এবং ডিপেন্ডেন্সি
• IDE সেটআপ এবং কনফিগারেশন
• টিউটোরিয়াল ১.৩: LLM API সেটআপ এবং কনফিগারেশন
• OpenAI, Hugging Face, এবং অন্যান্য LLM প্রোভাইডার
• API কি পাওয়া এবং কনফিগার করা
• এনভায়রনমেন্ট ভেরিয়েবল সেটআপ
• API কল টেস্টিং এবং ট্রাবলশুটিং
• টিউটোরিয়াল ১.৪: প্রথম লাংচেইন অ্যাপ্লিকেশন
• বেসিক LLM ইন্টারফেসিং
• সিম্পল প্রম্পট তৈরি করা
• LLM রেসপন্স পার্স করা
• প্র্যাকটিকাল এক্সারসাইজ: সিম্পল Q&A সিস্টেম

সপ্তাহ ৩: লাংচেইন আর্কিটেকচার

• টিউটোরিয়াল ১.৫: লাংচেইন আর্কিটেকচার ওভারভিউ
• কম্পোনেন্ট-বেসড আর্কিটেকচার
• মডিউলারিটি এবং এক্সটেনসিবিলিটি
• লাংচেইন পাইপলাইন
• ডিবাগিং এবং লগিং
• টিউটোরিয়াল ১.৬: লাংচেইন ভার্সন এবং আপডেট
• ভার্সন হিস্টোরি এবং চেঞ্জলগ
• ভার্সন কম্প্যাটিবিলিটি
• আপগ্রেড বেস্ট প্র্যাকটিস
• ডিপ্রিকেটেড ফিচার এবং মাইগ্রেশন

মডিউল ২: কোর কম্পোনেন্টস – মডেল, প্রম্পট, চেইন, মেমরি, এবং টুলস

সপ্তাহ ৪-৫: মডেল এবং প্রম্পট

• টিউটোরিয়াল ২.১: মডেল ইন্টিগ্রেশন
• LLM vs ChatModel ক্লাস
• বিভিন্ন মডেল প্রোভাইডার (OpenAI, Anthropic, Hugging Face)
• মডেল প্যারামিটার (temperature, max_tokens, ইত্যাদি)
• মডেল সিলেকশন গাইডলাইন
• টিউটোরিয়াল ২.২: প্রম্পট ইঞ্জিনিয়ারিং
• প্রম্পট টেমপ্লেট এবং ফরম্যাটিং
• ভেরিয়েবল সাবস্টিটিউশন
• ফিউ-শট এবং জিরো-শট প্রম্পটিং
• প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন টেকনিক
• টিউটোরিয়াল ২.৩: আউটপুট পার্সার
• স্ট্রাকচারড আউটপুট
• JSON, CSV, এবং অন্যান্য ফরম্যাট পার্সিং
• কাস্টম পার্সার তৈরি করা
• এরর হ্যান্ডলিং এবং ফলব্যাক

সপ্তাহ ৬-৭: চেইন এবং মেমরি

• টিউটোরিয়াল ২.৪: চেইন কনসেপ্ট
• চেইন কি এবং কেন ব্যবহার করবেন
• সিম্পল LLM চেইন
• সিকোয়েন্শিয়াল চেইন
• ট্রান্সফরমেশন চেইন
• রাউটার চেইন
• টিউটোরিয়াল ২.৫: কাস্টম চেইন
• কাস্টম চেইন তৈরি করা
• চেইন কম্পোজিশন
• চেইন ডিবাগিং
• পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন
• টিউটোরিয়াল ২.৬: মেমরি কম্পোনেন্ট
• মেমরি কি এবং কেন প্রয়োজন
• কনভার্সেশন বাফার মেমরি
• সামারি মেমরি
• এন্টিটি মেমরি
• কাস্টম মেমরি ইমপ্লিমেন্টেশন

সপ্তাহ ৮: টুল এবং ডকুমেন্ট লোডার

• টিউটোরিয়াল ২.৭: টুল ইন্টিগ্রেশন
• টুল কনসেপ্ট এবং ইন্টিগ্রেশন
• বিল্ট-ইন টুল (সার্চ, ক্যালকুলেটর, ইত্যাদি)
• কাস্টম টুল তৈরি করা
• টুল চেইনিং এবং কম্পোজিশন
• টিউটোরিয়াল ২.৮: ডকুমেন্ট লোডার এবং ইন্ডেক্সিং
• ডকুমেন্ট লোডার টাইপ (PDF, HTML, CSV, ইত্যাদি)
• টেক্সট স্প্লিটিং স্ট্র্যাটেজি
• ইন্ডেক্সিং কনসেপ্ট
• ভেক্টর স্টোর ইন্টিগ্রেশন
• রিট্রিভার এবং রিট্রিভাল স্ট্র্যাটেজি

মডিউল ৩: অ্যাপ্লিকেশন বিল্ডিং – চ্যাটবট, Q&A সিস্টেম, এবং এজেন্ট-বেসড অ্যাপ্লিকেশন

সপ্তাহ ৯-১০: কনভার্সেশনাল অ্যাপ্লিকেশন

• টিউটোরিয়াল ৩.১: চ্যাটবট আর্কিটেকচার
• চ্যাটবট কম্পোনেন্ট
• কনভার্সেশন হিস্টোরি ম্যানেজমেন্ট
• কনটেক্সট উইন্ডো অপ্টিমাইজেশন
• পার্সোনালিটি এবং টোন কন্ট্রোল
• টিউটোরিয়াল ৩.২: চ্যাটবট ইমপ্লিমেন্টেশন
• সিম্পল চ্যাটবট তৈরি করা
• মাল্টি-টার্ন কনভার্সেশন
• ইউজার ইনপুট ভ্যালিডেশন
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: কাস্টমার সাপোর্ট চ্যাটবট

সপ্তাহ ১১-১২: ডকুমেন্ট Q&A সিস্টেম

• টিউটোরিয়াল ৩.৩: ডকুমেন্ট Q&A আর্কিটেকচার
• ডকুমেন্ট লোডিং এবং প্রিপ্রসেসিং
• চাঙ্কিং এবং ইন্ডেক্সিং স্ট্র্যাটেজি
• সিমিলারিটি সার্চ এবং রিট্রিভাল
• কনটেক্সট-অ্যাওয়ার Q&A
• টিউটোরিয়াল ৩.৪: ডকুমেন্ট Q&A ইমপ্লিমেন্টেশন
• সিঙ্গেল ডকুমেন্ট Q&A
• মাল্টি-ডকুমেন্ট Q&A
• সোর্স সাইটেশন এবং রেফারেন্সিং
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: ডকুমেন্ট Q&A সিস্টেম

সপ্তাহ ১৩-১৪: এজেন্ট-বেসড অ্যাপ্লিকেশন

• টিউটোরিয়াল ৩.৫: এজেন্ট কনসেপ্ট
• এজেন্ট কি এবং কিভাবে কাজ করে
• ReAct এজেন্ট
• OpenAI ফাংশন কলিং
• এজেন্ট এক্সিকিউটর এবং কন্ট্রোল
• টিউটোরিয়াল ৩.৬: এজেন্ট ইমপ্লিমেন্টেশন
• এজেন্ট আর্কিটেকচার ডিজাইন
• টুল সিলেকশন এবং ইন্টিগ্রেশন
• মাল্টি-এজেন্ট সিস্টেম
• এজেন্ট সুপারভিশন এবং মনিটরিং
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: রিসার্চ এসিস্ট্যান্ট এজেন্ট

মডিউল ৪: অ্যাডভান্সড টেকনিক – RAG, ফাইন-টিউনিং, এবং ইভ্যালুয়েশন

সপ্তাহ ১৫-১৬: RAG (রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন)

• টিউটোরিয়াল ৪.১: RAG ফান্ডামেন্টালস
• RAG আর্কিটেকচার এবং ওয়ার্কফ্লো
• এমবেডিং মডেল সিলেকশন
• ভেক্টর ডাটাবেস ইন্টিগ্রেশন
• কনটেক্সট উইন্ডো ম্যানেজমেন্ট
• টিউটোরিয়াল ৪.২: অ্যাডভান্সড RAG টেকনিক
• অ্যাডভান্সড রিট্রিভাল স্ট্র্যাটেজি
• কনটেক্সট কম্প্রেশন এবং ফিল্টারিং
• হাইব্রিড সার্চ (কিওয়ার্ড + সিমান্টিক)
• RAG ইভ্যালুয়েশন এবং ইম্প্রুভমেন্ট
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: RAG-বেসড নলেজ বেস

সপ্তাহ ১৭-১৮: ফাইন-টিউনিং এবং কাস্টম মডেল

• টিউটোরিয়াল ৪.৩: ফাইন-টিউনিং ফান্ডামেন্টালস
• ফাইন-টিউনিং vs RAG
• ডাটা প্রিপারেশন ফর ফাইন-টিউনিং
• ফাইন-টিউনিং ওয়ার্কফ্লো
• ফাইন-টিউনিং ইভ্যালুয়েশন
• টিউটোরিয়াল ৪.৪: ফাইন-টিউনিং ইমপ্লিমেন্টেশন
• OpenAI ফাইন-টিউনিং API
• হাগিং ফেস মডেল ফাইন-টিউনিং
• কাস্টম মডেল ইন্টিগ্রেশন
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: ডোমেইন-স্পেসিফিক মডেল

সপ্তাহ ১৯-২০: ইভ্যালুয়েশন এবং LCEL

• টিউটোরিয়াল ৪.৫: LLM আউটপুট ইভ্যালুয়েশন
• ইভ্যালুয়েশন ফ্রেমওয়ার্ক
• মেট্রিক্স এবং বেঞ্চমার্ক
• হিউম্যান-ইন-দ্য-লুপ ইভ্যালুয়েশন
• ইভ্যালুয়েশন ডাটাসেট তৈরি করা
• টিউটোরিয়াল ৪.৬: লাংচেইন এক্সপ্রেশন ল্যাঙ্গুয়েজ (LCEL)
• LCEL ইন্ট্রোডাকশন এবং সিনট্যাক্স
• রানটাইম কম্পোনেন্ট
• কম্পোজেবল ইন্টারফেস
• স্ট্রিমিং সাপোর্ট
• ডিবাগিং এবং ট্রেসিং

মডিউল ৫: ডেপ্লয়মেন্ট – ডাটাবেস ইন্টিগ্রেশন, ওয়েব ফ্রেমওয়ার্ক, এবং ক্লাউড ডেপ্লয়মেন্ট

সপ্তাহ ২১-২২: ডাটাবেস ইন্টিগ্রেশন

• টিউটোরিয়াল ৫.১: রিলেশনাল ডাটাবেস ইন্টিগ্রেশন
• SQL ডাটাবেস কানেকশন (PostgreSQL, MySQL)
• ডাটাবেস কোয়েরি জেনারেশন
• ডাটা প্রিপ্রসেসিং এবং ট্রান্সফরমেশন
• ডাটাবেস-বেসড Q&A
• টিউটোরিয়াল ৫.২: ভেক্টর ডাটাবেস ইন্টিগ্রেশন
• ভেক্টর ডাটাবেস (Pinecone, Weaviate, Chroma)
• এমবেডিং স্টোরেজ এবং রিট্রিভাল
• ভেক্টর ডাটাবেস অপ্টিমাইজেশন
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: ডাটাবেস-বেসড Q&A সিস্টেম

সপ্তাহ ২৩-২৪: ওয়েব ফ্রেমওয়ার্ক ইন্টিগ্রেশন

• টিউটোরিয়াল ৫.৩: ব্যাকএন্ড ইন্টিগ্রেশন
• Flask ইন্টিগ্রেশন
• FastAPI ইন্টিগ্রেশন
• Django ইন্টিগ্রেশন
• REST API ডিজাইন
• ওয়েবসকেট ফর রিয়েলটাইম কমিউনিকেশন
• টিউটোরিয়াল ৫.৪: ফ্রন্টএন্ড ইন্টিগ্রেশন
• JavaScript/TypeScript ইন্টিগ্রেশন
• React/Vue/Angular ইন্টিগ্রেশন
• স্ট্রিমিং রেসপন্স হ্যান্ডলিং
• UI/UX ফর AI অ্যাপ্লিকেশন
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: ফুল-স্ট্যাক চ্যাট অ্যাপ্লিকেশন

সপ্তাহ ২৫-২৬: ক্লাউড ডেপ্লয়মেন্ট

• টিউটোরিয়াল ৫.৫: ক্লাউড সার্ভিস ডেপ্লয়মেন্ট
• AWS ডেপ্লয়মেন্ট (Lambda, EC2)
• Google Cloud ডেপ্লয়মেন্ট (Cloud Functions, App Engine)
• Azure ডেপ্লয়মেন্ট (Azure Functions, App Service)
• সার্ভারলেস আর্কিটেকচার
• টিউটোরিয়াল ৫.৬: কন্টেইনারাইজেশন এবং অর্কেস্ট্রেশন
• ডকার কন্টেইনারাইজেশন
• কুবারনেটিস অর্কেস্ট্রেশন
• CI/CD পাইপলাইন
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: ক্লাউড-বেসড AI সার্ভিস

মডিউল ৬: ইন্ডাস্ট্রি অ্যাপ্লিকেশন – বিভিন্ন সেক্টরের জন্য স্পেশালাইজড সলিউশন

সপ্তাহ ২৭-২৮: কনটেন্ট জেনারেশন এবং ডাটা অ্যানালিসিস

• টিউটোরিয়াল ৬.১: কনটেন্ট জেনারেশন
• ব্লগ পোস্ট এবং আর্টিকেল জেনারেশন
• মার্কেটিং কপি জেনারেশন
• SEO কনটেন্ট অপ্টিমাইজেশন
• মাল্টিমিডিয়া কনটেন্ট ডেসক্রিপশন
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: অটোমেটেড কনটেন্ট ক্রিয়েটর
• টিউটোরিয়াল ৬.২: ডাটা অ্যানালিসিস এবং ইনসাইট জেনারেশন
• ডাটা এক্সপ্লোরেশন এবং সামারাইজেশন
• ট্রেন্ড অ্যানালিসিস
• অটোমেটেড রিপোর্ট জেনারেশন
• ডাটা ভিজুয়ালাইজেশন সাজেশন
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: বিজনেস ইন্টেলিজেন্স অ্যাসিস্ট্যান্ট

সপ্তাহ ২৯-৩০: কোড জেনারেশন এবং মাল্টিমোডাল অ্যাপ্লিকেশন

• টিউটোরিয়াল ৬.৩: কোড জেনারেশন এবং অ্যানালিসিস
• কোড জেনারেশন এবং কমপ্লিশন
• কোড এক্সপ্লেনেশন এবং ডকুমেন্টেশন
• কোড রিভিউ এবং সাজেশন
• বাগ ফিক্সিং এবং ডিবাগিং
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: AI কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট
• টিউটোরিয়াল ৬.৪: মাল্টিমোডাল অ্যাপ্লিকেশন
• ইমেজ এবং টেক্সট ইন্টিগ্রেশন
• ইমেজ অ্যানালিসিস এবং ক্যাপশনিং
• ডকুমেন্ট OCR এবং অ্যানালিসিস
• ভিডিও কনটেন্ট অ্যানালিসিস
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: মাল্টিমোডাল কনটেন্ট অ্যানালাইজার

সপ্তাহ ৩১-৩২: ভার্টিকাল-স্পেসিফিক সলিউশন

• টিউটোরিয়াল ৬.৫: ইন্ডাস্ট্রি-স্পেসিফিক অ্যাপ্লিকেশন
• হেলথকেয়ার (মেডিকেল ডাটা অ্যানালিসিস, পেশেন্ট সাপোর্ট)
• লিগাল (লিগাল ডকুমেন্ট অ্যানালিসিস, কেস রিসার্চ)
• ফাইন্যান্স (ফাইন্যান্সিয়াল অ্যানালিসিস, ইনভেস্টমেন্ট রিসার্চ)
• এডুকেশন (পার্সোনালাইজড লার্নিং, কনটেন্ট জেনারেশন)
• ই-কমার্স (প্রোডাক্ট রেকমেন্ডেশন, কাস্টমার সাপোর্ট)
• টিউটোরিয়াল ৬.৬: ইন্ডাস্ট্রি কেস স্টাডি
• রিয়েল-ওয়ার্ল্ড ইমপ্লিমেন্টেশন
• চ্যালেঞ্জ এবং সলিউশন
• ROI এবং বিজনেস ইম্প্যাক্ট
• স্কেলিং এবং মেইনটেনেন্স
• প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট: ইন্ডাস্ট্রি-স্পেসিফিক সলিউশন

মডিউল ৭: প্রোডাকশন বেস্ট প্র্যাকটিস – স্কেলিং, সিকিউরিটি, এবং মেইনটেনেন্স

সপ্তাহ ৩৩-৩৪: পারফরম্যান্স এবং স্কেলেবিলিটি

• টিউটোরিয়াল ৭.১: পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন
• কোয়েরি অপ্টিমাইজেশন
• ক্যাশিং স্ট্র্যাটেজি
• ব্যাচ প্রসেসিং
• অ্যাসিঙ্ক্রোনাস প্রসেসিং
• কস্ট-পারফরম্যান্স ট্রেডঅফ
• টিউটোরিয়াল ৭.২: স্কেলেবিলিটি
• হরিজন্টাল এবং ভার্টিকাল স্কেলিং
• লোড ব্যালেন্সিং
• ডিস্ট্রিব্যুটেড সিস্টেম আর্কিটেকচার
• মাইক্রোসার্ভিস আর্কিটেকচার
• কিউ-বেসড প্রসেসিং

সপ্তাহ ৩৫-৩৬: সিকিউরিটি এবং ডেভঅপস

• টিউটোরিয়াল ৭.৩: সিকিউরিটি এবং প্রাইভেসি
• API সিকিউরিটি বেস্ট প্র্যাকটিস
• প্রম্পট ইনজেকশন প্রিভেনশন
• সেনসিটিভ ডাটা হ্যান্ডলিং
• GDPR এবং কমপ্লায়েন্স
• অথেনটিকেশন এবং অথরাইজেশন
• টিউটোরিয়াল ৭.৪: ডেভঅপস এবং CI/CD
• কন্টিনিউয়াস ইন্টিগ্রেশন সেটআপ
• কন্টিনিউয়াস ডেপ্লয়মেন্ট পাইপলাইন
• ইনফ্রাস্ট্রাকচার অ্যাজ কোড
• অটোমেটেড টেস্টিং
• ভার্সন কন্ট্রোল বেস্ট প্র্যাকটিস

সপ্তাহ ৩৭-৩৮: মনিটরিং এবং এথিক্স

• টিউটোরিয়াল ৭.৫: মনিটরিং এবং লগিং
• লগিং ফ্রেমওয়ার্ক সেটআপ
• পারফরম্যান্স মনিটরিং
• এরর ট্র্যাকিং এবং অ্যালার্টিং
• কস্ট মনিটরিং এবং অপ্টিমাইজেশন
• অ্যানালিটিক্স এবং ইউজার ফিডব্যাক
• টিউটোরিয়াল ৭.৬: এথিক্স এবং রেসপন্সিবল AI
• বায়াস ডিটেকশন এবং মিটিগেশন
• কনটেন্ট মডারেশন এবং ফিল্টারিং
• ট্রান্সপারেন্সি এবং এক্সপ্লেনেবিলিটি
• AI গভর্নেন্স ফ্রেমওয়ার্ক
• সাস্টেইনেবিলিটি এবং এনভায়রনমেন্টাল ইম্প্যাক্ট

মডিউল ৮: ক্যাপস্টোন প্রজেক্ট – সম্পূর্ণ AI অ্যাপ্লিকেশন ডেভেলপমেন্ট

সপ্তাহ ৩৯-৪০: ক্যাপস্টোন প্রজেক্ট

• টিউটোরিয়াল ৮.১: প্রজেক্ট প্ল্যানিং
• প্রজেক্ট স্কোপ এবং রিকোয়ারমেন্ট
• আর্কিটেকচার ডিজাইন
• কম্পোনেন্ট সিলেকশন
• ডেভেলপমেন্ট রোডম্যাপ
• টেস্টিং স্ট্র্যাটেজি
• টিউটোরিয়াল ৮.২: প্রজেক্ট ইমপ্লিমেন্টেশন
• ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট সেটআপ
• কোর ফাংশনালিটি ইমপ্লিমেন্টেশন
• ফ্রন্টএন্ড ইন্টিগ্রেশন
• ব্যাকএন্ড সিস্টেম ডেভেলপমেন্ট
• টেস্টিং এবং ডিবাগিং
• টিউটোরিয়াল ৮.৩: প্রজেক্ট ফাইনালাইজেশন এবং প্রেজেন্টেশন
• পারফরম্যান্স অপ্টিমাইজেশন
• ইউজার টেস্টিং এবং ফিডব্যাক
• ডকুমেন্টেশন
• ডেপ্লয়মেন্ট
• প্রজেক্ট প্রেজেন্টেশন এবং ডেমো

সিলেবাস সম্পর্কে নোট

এই সিলেবাসটি ৪০ সপ্তাহের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে, যা প্রায় ১০ মাসের সময়কাল। প্রতি সপ্তাহে ৫-১০ ঘন্টা সময় দিলে আপনি এই সিলেবাস অনুসরণ করতে পারবেন। প্রতিটি মডিউল শেষে একটি প্র্যাকটিকাল প্রজেক্ট রয়েছে, যা আপনাকে শেখা বিষয়গুলি প্র্যাকটিকালি অ্যাপ্লাই করতে সাহায্য করবে।

এই সিলেবাস অনুসরণ করে আপনি লাংচেইন ব্যবহার করে বিভিন্ন ধরনের AI অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করতে সক্ষম হবেন, যা আপনাকে একজন দক্ষ AI ডেভেলপার হিসেবে গড়ে তুলবে।