Generative AI Crash course With Langchain in 3 hours- Krish Naik Hindi

हेलो ऑल माय नेम इज कृष्ण नायक एंड वेलकम टू कृष्णाक हिंदी YouTube चैनल। सो गाइस 2026 का शुरुआत मैं एक अमेजिंग क्रैश कोर्स से स्टार्ट करना चाहूंगा। दिस इज रिलेटेड टू जनरेटिव एआई एंड हाउ टू बिल्ड एआई एजेंट्स विद द हेल्प ऑफ लैंडचेन। तो ये एक अमेजिंग क्रैश कोर्स है। एक कंप्लीट वन शॉर्ट वीडियो है जो कि 3. घंटे का हो सकता है। ठीक है? और यहां पे हम लोग सारे चीज डिस्कशन करेंगे विद रिस्पेक्ट टू द रीसेंट वर्जन ऑफ लचे। आपको एक आईडिया देना चाहता हूं कि क्या-क्या टॉपिक्स ये कवर करने वाले हैं हम लोग। ठीक है? तो यहां पे आप देखेंगे हम लैंगचे ओवरव्यू के बारे में समझेंगे। हम लोग एजेंट्स कैसे बनाते हैं? मॉडल इंटीग्रेशन कैसे करते हैं? व्हाट आर द डिफरेंट टाइप्स ऑफ मैसेजेस, हाउ टू क्रिएट टूल्स, शॉर्ट टर्म मेमोरी कैसे इंप्लीमेंट करेंगे? स्ट्रीमिंग कैसे करते हैं? स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट कैसे करते हैं? और फाइनली हम लोग मिडिल वेयर के बारे में भी डिस्कशन करने वाले हैं। तो ये सारे टॉपिक्स कवर होंगे। और जैसे मैंने आपको पहले भी बताया है कि 2026 में मैं हिंदी चैनल में भी काफी एक्टिव होने वाला हूं। और मेरा मेन एम है दोनों हिंदी और इंग्लिश चैनल में सिर्फ वन शॉट क्रैश कोर्स लाने का जहां पर आप देख पाएंगे कि हर एक वीडियोस दो से तीन घंटे का होगा और इससे क्या होगा ना कि आप एफिशिएंटली भी पढ़ पाएंगे क्योंकि एट वन टाइम अगर आप एम ले रहे हैं कि एक वीडियो मेरे को कंप्लीट करना है तो वो सारे वीडियोस आप कंप्लीट कर पाएंगे बहुत ही ईजी तरीके से और जो भी मैं यहां पे वीडियोस बनाने वाला हूं यह काफी इंपॉर्टेंट होगा आपके इंटरव्यू के पॉइंट ऑफ व्यू से क्योंकि जो भी मैं करवा रहा हूं मेक श्योर करूंगा कि अगर आप इतना ही फॉलो करें तो कोई भी जनरेटिव या एजेंट के या इंटरव्यूज आप लोग क्रैक कर पाएं। तो पहले हम लोग चलेंगे लंग चेन के थ्रू बाद में आगे जो क्रैश कोर्स लाने वाला हूं वो होगा लंग ग्राफ में डीप एजेंट्स के बारे में रैक के बारे में। उसके बाद हम लोग यह भी देखेंगे वेक्टर डेटाबेसिस, वेक्टर स्टोर्स। ये सारी चीजों के बारे में हम लोग डिस्कशन करेंगे। और बस आपका एक हेल्प चाहिए। ज्यादा से ज्यादा इस चैनल को सपोर्ट करिएगा। आपने काफी ज्यादा प्यार हम लोगों को इंग्लिश चैनल में किया हुआ है डेफिनेटली। बट मैं मेक श्योर करूंगा कि 2026 का मेरा एक ऐ होना चाहिए कि एटलीस्ट हम लोग 500 के 600 के सब्सक्राइबर्स हिंदी चैनल में भी अटेंड करें। सो दैट मैं बहुत ही अमेजिंग वीडियोस आप लोगों के ला पाऊं। ठीक है? मेरी टीम बहुत ही डेफिनेटली हार्ड काम कर रही है इन सब चीजों में जहां पे हम लोग आपको सबसे बेस्ट कंटेंट ला पाएं। और ये सारे रिकॉर्डिंग्स जो भी क्रैश कोर्स के होंगे वो मैं स्पेसिफिकली करूंगा। मैं मेरे टीम के मदद से डेफिनेटली लॉट ऑफ़ मटेरियल्स कंटेंट बनाता हूं। बट मैं मेक श्योर करूंगा जो भी एक्सप्लेनेशन हम लोग स्टार्टिंग बेसिक से करें वह सारा चीज कवर मैं करूं। ठीक है? तो प्लीज मेक श्योर करिएगा। पूरा वीडियो एंड तक देखिएगा। काफी अमेजिंग क्रैश कोर्स है। लाइक करिएगा। 1000 से 1000 लाइक्स मेरे को चाहिए बहुत ही जल्दी से। सो दैट मैं आगे वाले क्रैश कोर्स तैयारी स्टार्ट कर दूं। ठीक है? तो नेक्स्ट क्रैश कोर्स होगा लंग ग्राफ के बारे में। उसके बाद डीप एजेंट्स के बारे में। उसके बाद हम लोग वेक्टर डेटाबेस ये सारे चीजों के बारे में भी करेंगे। सो गो अहेड, एंजॉय दिस पर्टिकुलर लेक्चर और डेफिनेटली कुछ कमेंट कर दीजिएगा। प्यारा सा कमेंट आपका जरूरत है। थैंक यू। हेलो गाइस। तो हम लोग अपना जनरेटिव एआई सीरीज

कंटिन्यू करने वाले हैं। अब ये सीरीज एक ऐसा सीरीज बनाना चाहता हूं मैं जो कंप्लीटली बेसिक से हो। कोई भी अ कोई भी स्टूडेंट हो या प्रोफेशनल हो अगर उनको बेसिक पाइथन पता हो तो वो लोग आराम से इंप्लीमेंट कर पाएं। ठीक है? तो पहली बात तो यहां पर मैंने एक फोल्डर बनाया है लंगचेन हिंदी तो ये मेरा प्रोजेक्ट वर्कस्पेस होगा। अब इस प्रोजेक्ट वर्कस्पेस में हम लोग फर्स्ट ऑफ ऑल है ना ये वर्क वर्कस्पेस को लोड करेंगे और यहां पे जो आईडी यूज करने वाले हैं हम लोग वो है वी वो है Google एंटीगravity एक अमेजिंग आईडी है जेनेटिक आईडी जो Google ने लाया हुआ है तो अगर आप जाके सिर्फ सर्च करेंगे Google एंटीगravitि ठीक है तो यह Google एंटीगravity आप डाउनलोड कर सकते हैं काफी अमेजिंग आईडी है मैं आजकल सारा डेवलपमेंट के लिए यही यूज़ कर रहा हूं तो आप डाउनलोड फॉर Windows कर लीजिए। exc फाइल डाउनलोड होगा और आप उसके हिसाब से इंस्टॉल कर लीजिएगा। तो exc फाइल तो बहुत ही आराम से इंस्टॉल कर सकते हैं Windows में। Mac में कोई और वर्जन में आई मीन कोई और एक्सटेंशन में आएगा जहां पे आप Mac में भी इंस्टॉल कर सकते हैं। अब मैं Google एंटीगravit को खोल लेता हूं। तो यहां पर मेरा एंटीगravit अगर आप सर्च करेंगे तो देखिएगा आपका एक आईडी ही खुल जाएगा। ठीक है? जैसे मैंने बताया यह आईडी काफी अच्छा आईडी है। एजेंटिक आईडी है। तो इसीलिए मैं जैसे बोला कि आपको कि मैं सब कुछ कंप्लीटली बेसिक से करना चाहता हूं और नए-नए टूल्स के साथ, नए-नए टेक्निक्स के साथ उसको सारा आपको दिखाना चाहता हूं। ठीक है ना? तो, उससे क्या होगा कि आप हमेशा अप टू डेट रहेंगे। जो भी हमारे रीसेंट ट्रेंड्स हो रहे हैं। और अभी के लिए जो रीसेंट ट्रेंड चल रहा है, वह है एंटी ग्रेविटी। ठीक है? तो अ मैंने उसको रिस्टार्ट कर दिया है। देखते हैं खुल जाएगा कि नहीं। तो ये रहा मेरा Google एंटी गraविटी। अब यहां पर वो फर्स्ट थिंग जो मेरे को बोल रहा है कि ठीक है भाई आप अपना प्रोजेक्ट फोल्डर ओपन कर लीजिए। ठीक है? तो यहां पे मैंने lgin हिंदी फोल्डर खोल लिया है। मैं इसको कॉपी कर लेता हूं और यहां पे ओपन फोल्डर कर देता हूं। और वही फोल्डर लोकेशन में जाके मैं उसको सेलेक्ट फोल्डर करके ओपन कर देता हूं। ठीक है? तो ये मेरा लंगचेन हिंदी फोल्डर ओपन हो गया है। ठीक है? और यहां पे मेरा ये देखिए आप मैं इसको थोड़ा ज़ूम इन कर लेता हूं। यहां पे अ कभी भी याद रखिएगा कोई भी एजेंटिक आईडीज होते हैं ना तो उसमें आपको राइट साइड में आपको एक स्पेसिफिक एजेंट मिलेगा। जहां पर आप वेरियस मॉडल्स एजेंट्स को यूज करके अपने प्रोजेक्ट में वाइप कोडिंग टेक्निक्स या जहां भी कोई भी प्रोजेक्ट का हेल्प चाहिए होता है आपको कोड नहीं समझ में आ रहा है आप वो एजेंट से पूछ सकते हैं। ठीक है? तो अभी के लिए हम लोग ये यूज़ नहीं करेंगे। ठीक है? तो ये मेरा प्रोजेक्ट वर्कस्पेस हो गया। अब मेरा जो नेक्स्ट स्टेप होगा वो होगा कि भाई मेरे को एक वर्चुअल एनवायरमेंट बनाना है। ठीक है? अब वर्चुअल एनवायरमेंट क्यों बनाते हैं? देखिए ये जो सीरीज है ये हम लोग यूज कर रहे हैं लशि का रीसेंट वर्जन वो है वर्जन V1 ठीक है आगे वर्जन टू भी आ सकता है आगे वर्जन थ्री बट हमेशा हम लोगों को कोशिश करना है कि विद रिस्पेक्ट टू वर्जनंस क्या-क्या चेंजेस आए हैं और उसके हिसाब से अपना कोड लिखें। ठीक है? तो उसके लिए हम लोग क्या करेंगे? सिंस ये वर्जनंस कंटीन्यूअसली चेंज होते रहेगा। हम लोगों को एक वर्चुअल एनवायरमेंट बनाना पड़ेगा। अब उस वर्चुअल एनवायरमेंट के लिए हम लोग यूज़ करेंगे यूवी पैकेज मैनेजर। ठीक है? अब ये यूवी पैकेज मैनेजर क्या है? तो अगर आप ये यूवी में जाके जस्ट इसका इंट्रोडक्शन पढ़ेंगे इट इज़ एन एक्सट्रीमली फास्ट पाइथन पैकेज एंड प्रोजेक्ट मैनेजर इन रिटन इन रस्ट। अब ये रस्ट से लिखा हुआ है। रस्ट एक बहुत ही फास्ट प्रोग्रामिंग लैंग्वेज है। तो अ हम लोग मतलब ये पूरा पैकेज रस्ट से लिखा हुआ है। तो इसीलिए इसका अगर हम लोग ये स्पेसिफिकली यूज़ कर रहे हैं अपने Python प्रोजेक्ट्स को मैनेज करने के लिए काफी एफिशिएंटली हम लोग मैनेज कर सकते हैं। और ये कंपैरिजन भी आप देख सकते हैं। आप शायद आपने कंडा भी यूज़ किया होगा। पिप भी इंस्टॉल पिप पूरा का पूरा पैकेज मैनेजर्स को आई मीन पूरे प्रोजेक्ट मैनेज प्रोजेक्ट को मैनेज करने के लिए। यहां पे हम लोग स्पेसिफिकली यूवी करेंगे। और यहां पे आप देख सकते हैं विद रिस्पेक्ट टू स्पीड यूवी इज़ द फास्टेस्ट 0. 06 सेकंड्स अ लेता है बेसिकली। ठीक है? तो ये एक सिंगल टूल है टू रिप्लेस पिप, पिप टूल्स, पिपक्स, पोएट्री, पाई ईएनवी, ट्वाइन, वर्चुअल ईएनवी एंड मेनी मोर। इट इज़ 10 टू 100 टाइम्स फास्टर देन पिप। ठीक है? इट प्रोवाइड्स कॉम्प्रिहेंसिव प्रोजेक्ट मैनेजर विद यूनिवर्सल लॉक फाइल, रन स्स्क्रिप्ट्स, इनलाइन डिपेंडेंसी, मेटा डेटा। तो, आप यहां पे सब कुछ देख सकते हैं। और ये सबसे बेस्ट बात क्या है? ये सबको सपोर्ट करता है। Windows हो, Linux हो, Mac OS हो। ठीक है? तो यहां पे इसका इंस्ट्रक्शन दिया हुआ है इंस्टॉलेशन का। बट मैं आपको स्टेप बाय स्टेप सारे इंस्ट्रक्शंस भी बता दूंगा कि कैसे आप जा के ये सारा चीजें कर सकते हैं। ठीक है? तो पहली बात तो यहां पे आपको इंस्टॉलेशन दिया हुआ है Mac OS और Linux का। में काफी सिंपल है। आप टर्मिनल में जाके आप ये बस ये एग्जीक्यूट कर दीजिए। ये वाला कर्ल कमांड और ये अपने आप ये UV को इंस्टॉल कर देगा। अगर आप Windows में हैं तो आपको पावर शेल में यह एग्जीक्यूट करना पड़ेगा। तो चलिए मैं आपको दिखाता हूं। तो मैंने यहां पर मेरा आईडी खोल लिया है। आप अपना टर्मिनल खोल लीजिए। ठीक है? ये सेम वीएस कोड जैसा आईडी ही है। ठीक है? सेम इंस्ट्रक्शन सब कुछ सेम ही है। तो यहां पे मैंने मेरा टर्मिनल खोल लिया। यहां पावर शेल है बाय डिफॉल्ट। तो पावर शेलफ में आपको ये वाला कमांड कॉपी करके यहां एग्जीक्यूट कर देना है। ठीक है? तो जैसे आप एग्जीक्यूट कर देंगे तो वो यूवी पैकेज को इंस्टॉल कर देगा। ठीक है? अब मैंने ऑलरेडी इंस्टॉल किया है तो मैं यह वाला स्टेप नहीं करने वाला हूं। ठीक है? मैं यह नेक्स्ट स्टेप करूंगा क्योंकि मैंने वो ऑलरेडी इंस्टॉलेशन कर लिया है। बट अगर आपको करना है आप बस ये कॉपी कर लीजिए और यहां जाके पेस्ट कर दीजिएगा। राइट क्लिक कर दीजिएगा पेस्ट हो जाएगा। चलिए अब इतना इंस्टॉलेशन के बाद मैं अपना कमांड प्र्प्ट खोलता हूं। अब जैसे मैंने आपको बताया ये प्रोजेक्ट वर्कस्पेस में हमको अपना वर्चुअल एनवायरमेंट बनाना है। ठीक है? अब वर्चुअल एनवायरमेंट बनाने से पहले पहला स्टेप जो मैं करना चाहूंगा वो है ये वर्कस्पेस को मैं इनिशियलाइज करना चाहूंगा राइट विद द हेल्प ऑफ यूवी पैकेज तो उसको इनिशियलाइज करने के लिए क्या करना पड़ेगा हम लोग लिखेंगे यूवी इनट ठीक है तो ये एक कमांड है जिसको हम लोग बोलते हैं यूवी इनट और ये यूवी इनट कमांड से ये जो वर्कस्पेस है ये इनिशियलाइज हो जाएगा और टर्म मैं एग्जीक्यूट कर देता हूं तो यहां पे आप देखिए बाय डिफॉल्ट जैसे मैंने यूवी इनट लिखा ये सारे इनिश इनिशियलाइज़ हो गए। ठीक है? यहां पे आपको बाय डिफ़ॉल्ट Python वर्जन वाला फाइल मिलता है। तो ये Python वर्जन में हम लोग Python 3. 13 यूज़ कर रहे हैं। ये एक बेसिक स्केलिटन मेन डॉटpy फाइल है। py project. 2m2ML ये फाइल बेसिकली सारा इंफॉर्मेशनेशन देता है प्रोजेक्ट्स का कि बेसिक-बेसिक इनेशन आप यहां पे डिस्क्रिप्शन डाल सकते हैं। वर्जन डाल सकते हैं। और डिपेंडेंसीज़ कौन-कौन से लाइब्रेरीज़ आपको चाहिए। आप वो लाइब्रेरीज़ जैसे इंस्टॉल करेंगे यहां ऑटोमेटिकली अपडेट होगा। मैं वो भी दिखा देता हूं कैसे होगा। ठीक है? तो ये आपका फर्स्ट स्टेप जहां पे आपने इसको एक यूवी प्रोजेक्ट जैसा इनिशियलाइज कर दिया है। अब नेक्स्ट स्टेप जो होगा आपका वर्चुअल एनवायरमेंट बनाने वाला होगा। तो मैं यहां पे जाके लिख देता हूं यूवी वी एनवी। अब जैसे ही यूवी एनवी लिखेंगे देखिए ये वीए एनवी क्या है? ये बेसिकली अपना वर्चुअल एनवायरमेंट का नाम है। बाय डिफॉल्ट Python का जो बेसिक वर्जन है थ्री Python वर्जन 3. 13 वो वर्जन से क्रिएट होगा। अगर आपको दूसरा वर्जन देना है तो यहां जाके आप 3. 12 दे सकते हैं, 3. 10 दे सकते हैं, 3. 17 दे सकते हैं। बट जैसे मैंने बताया कि हम लोग रीसेंट वर्जन के साथ काम करेंगे। तो इसलिए मैंने लिख दिया यूवी एनवी और जैसे एग्जीक्यूट किया तो आप यहां पे देख सकते हैं कि एक वर्चुअल एनवायरमेंट क्रिएट हो गया है VNV फाइल का। ठीक है? और ये बाय डिफ़ॉल्ट कौन सा Python वर्जन ले रहा है? 3. 13. 2। ठीक है? अब जो भी पैकेजेस होंगे आपके अगर लेट्स से कि आपको nपा इंस्टॉल करना है, पंडाज़ इंस्टॉल करना है तो आपको ये वर्चुअल एनवायरमेंट में ही इंस्टॉल करना पड़ेगा। ठीक है? सो दैट आप एक डिस्टिंग्विशिंग को अभी मल्टीपल पैरेलल प्रोजेक्ट्स में काम कर रहे हैं तो उस स्पेसिफिक वर्चुअल एनवायरमेंट क्रिएट करिए जो उस पर्टिकुलर प्रोजेक्ट के लिए इंपॉर्टेंट हो। जहां पे वही स्पेसिफिक पैकेजेस यूज़ हो। ठीक है? तो यहां पे हम लोगों ने अपना वर्चुअल एनवायरमेंट बना दिया। अब ये वर्चुअल एनवायरमेंट में बाय डिफ़ॉल्ट ये सारे फोल्डर्स हैं। अब अगर मेरे को एक्टिवेट करना है ये वर्चुअल एनवायरमेंट तो बहुत ही सिंपल है। आप देखिए यहां पे कमांड दिया हुआ है एक्टिवेट विद दिस पर्टिकुलर कमांड। तो मैं ये कॉपी करूंगा, पेस्ट करूंगा यहां पे और ये अपने आप एक्टिवेट हो जाएगा। ठीक है? तो लंग चेन हिंदी यहां पे दिख रहा है। ये बेसिकली यही वर्चुअल एनवायरमेंट के बारे में बोल रहा है क्योंकि मैंने ये कमांड दे के इसको एक्टिवेट करवा दिया है। ठीक है? बहुत ही सिंपल सा चीज है। अब मैं क्लियर स्क्रीन कर देता हूं। अब नेक्स्ट स्टेप ये होगा कि मेरे को डेफिनेटली एक और फाइल बनाना पड़ेगा जिसको हम लोग बोलेंगे रिक्वायरमेंट्स डॉट txt अब रिक्वायरमेंट में क्या-क्या हो सकता है? ठीक है? मैं इसको फिर से रिनेम कर देता हूं। थोड़ा स्पेलिंग मिस्टेक कर दिया हूं। रिक्वायरमेंट्स अब ये वाले फाइल में मैं वो सारे पैकेजेस लिखूंगा जिसको मेरे को जरूरत है जो जोज मैं अपना वर्चुअल एनवायरमेंट में इंस्टॉल करना है मुझे। ठीक है? तो यहां पे मैं क्या कर रहा हूं? यहां बेसिकली मैं सारे जोज मेरे को रिक्वायरमेंट में लाइब्रेरीज़ की जरूरत है, मैं वो यहां इंस्टॉल करूंगा। तो लेट्स से कि मेरे को लशन की जरूरत है। तो मैं लश डाल दिया। मेरे को लेट्स से कि लैंग्राफ की जरूरत है तो मैंने लंग ग्राफ डाल दिया। ठीक है? अ जो भी रीसेंट वर्जन का लंगचेन कम्युनिटी है अ वो वाला मैंने लाइब्रेरी यहां पे डाल दिया। मेरे को लचन डैश ओपन आई भी यूज़ करना है क्योंकि ओपन आई के कीज़ के साथ हम लोग खेलेंगे। तो वो भी हम लोगों ने डाल दिया। अब यहां पे लचन डैश लेट्स से मेरे को ग्रॉग भी यूज़ करना है। तो मैंने वो वाला डाल दिया। उसके अलावा python सो दैट हम लोग अपना एनवायरमेंट वेरिएबल्स को लोड कर पाए वो भी हम लोग ने डाल दिया और उसके अलावा मैं एक और डालना चाहूंगा वो है अपना लाइब्रेरी लंगचेन Google जेने आई क्योंकि मैं आपको इस स्पेसिफिक सीरीज में बहुत ही अलग-अलग मॉडल्स एलएलएम्स के साथ दिखाना चाहता हूं मल्टीपल एग्जांपल्स ठीक है ना तो लेट्स से कि अभी के लिए मैंने ये सारे लाइब्रेरीज मेरे को इंस्टॉल करने हैं अपने वर्चुअल एनवायरमेंट में तो मैंने ये सारा रिक्वायरमेंट और txt में अपडेट कर दिया अब आपको याद होगा अगर आप कंडा पिप यूज़ करते हैं तो पिप में क्या होता है? पिप इंस्टॉल - आर रिक्वायरमेंट राइट ऐसे हम लोग लिखते हैं। ठीक है? इसका मतलब क्या है? कि हम लोग रिक्वायरमेंट को रीड कर रहे हैं और उसके जो भी लाइब्रेरीज हम लोगों को मिल रहा है हम लोग इंस्टॉल कर रहे हैं पिप के थ्रू। अगर वही सेम चीज हमको यूवी से करना है तो हम लोग लिखते हैं यूवी ऐड लाइब्रेरी का नाम। ठीक है? लाइब्रेरी नेम। यूवी ऐड लाइब्रेरी नेम। बट अभी यहां हम लोग इंडिपेंडेंट लाइब्रेरीज़ को ये इंस्टॉल तो नहीं कर रहे हैं। हम लोग -R करके रिक्वायरमेंट्स का सारा चीज इंस्टॉल कर रहे हैं। तो जैसे अब आपको लोग ये लिखेंगे uv ऐड -R रिक्वायरमेंट तो देखिए कितना फटाफट सारा इंस्टॉलेशन होने लग जाता है। ठीक है? देखिए और ये काफी ज्यादा फास्ट है पिप से। पिप से बहुत ही टाइम लग जाता है गाइस। मैं इतने सारे लाइब्रेरीज़ इंस्टॉल करने की कोशिश करूंगा ना पिप से तो एटलीस्ट मेरे को 3 से 4 मिनट लग जाएगा। ये देखिए ऑटोमेटिकली सारा इंस्टॉलेशन हो गया है। व्हिच इज़ क्वाइट अमेजिंग। ठीक है? अब जैसे ही ये इंस्टॉल होता है अब जाके आप ये पाई प्रोजेक्ट डॉट 2ml फाइल देखिए टॉमल फाइल। तो यहां पे आपका लचेन 1. 2. 0 इंस्टॉल हो गया है। जो भी है ये रीसेंट वर्जन ऑफ द लाइब्रेरीज़ है। ठीक है? हमेशा याद रखिए क्योंकि आगे लश 2. 0 भी आ सकता है। ठीक है? तो आप जो भी मैंने यहां पर कोई वर्जन नहीं डाला है रिक्वायरमेंट में। मैंने बोला है कि भाई मेरे को अपडेटेड वर्जन दे जो भी है। और अभी के टाइम में ये सारे रीसेंट अपडेटेड वर्जन है ऑन लंग चेन लंग ग्राफ जो भी आपको दिख रहा है यहां पे। ठीक है? और जैसा मेरा प्लान है ये पूरा जनरेट वीआई सीरीज जो भी होगा मैं रीसेंट लैंगचेन के वर्जन में बनाऊंगा। आगे जो भी अपडेट्स आता है उसके स्पेसिफिकली मैं अपडेट करते जाऊंगा आप लोगों को। ठीक है? तो यह सारे इंस्टॉलेशन हो गए मेरे। ठीक है? अब मैं क्या करने वाला हूं? यहां पर एक फोल्डर बना दूंगा अपडेटेड। और मैं यहां बना सकता हूं समथिंग लाइक जनरेटिव एआई। ठीक है? फोल्डर। और ये फोल्डर के अंदर मेरा सारा का सारा जो भी अभी मैं सीरीज में जितने भी फाइल्स बनाऊंगा, जितने भी टूल्स बनाऊंगा, जितने भी एग्जांपल्स आपको दिखाऊंगा, ये सब मैं इसके अंदर दिखाने वाला हूं। ठीक है? तो आई होप आप लोगों को यहां तक तो समझ में आ गया हो। है ना? तो जो हमारा फर्स्ट टास्क होगा हम लोग लैंगचे इंट्रोडक्शन के बारे में देखेंगे। हम लोग जनरेटिव एआई सिंपल जनरेटिव एआई एप्लीकेशनेशंस कैसे बनाते हैं वो देखेंगे। बाद में हम लोग समझेंगे कि एजेंट्स कैसा बनाते हैं। उसके बाद एडवांस एजेंट्स कैसा बनाते हैं? एजेंटिक एआई एप्लीकेशनेशंस कैसा बनाते हैं लंगचेन से। और उसके अलावा अगर मेरे को समझे कोई टूल्स बनाना है, कोई मैसेजेस टाइप्स बनाने हैं, स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट बनाना है, एक और अमेजिंग कांसेप्ट्स आया हुआ है लंगचेन में

जिससे व्हिच इज़ कॉल्ड एज मिडिल वे। अगर मेरे को उसके साथ खेलना है तो कैसे हम लोग उसको कोडिंग कर सकते हैं लंगचेन के थ्रू वो सारी चीजों के बारे में हम लोग बात करेंगे। ठीक है? तो लेट्स कंटिन्यू एंड कंटिन्यू द डिस्कशन। तो गाइज़ अभी तक हम लोगों ने एक वर्चुअल एनवायरमेंट बना दिया है। फोल्डर भी बना दिया है जनरेटिव एआई का और जिसमें हम लोग सारे जो सीरीज ऑफ लेसंस है इस जनरेटिव एआई सीरीज में हम लोग वो सारा चीज कवर करेंगे। अब जो हमारा नेक्स्ट स्टेप होगा वो होगा एपीआई कीज़ बनाने का। देखिए यह एक जनरेटिव एआई सीरीज है। हम लोग यहां पर एक जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बनाएंगे। हम लोग एजेंटिक एआई एप्लीकेशन बनाएंगे। और वो सबको बनाने के लिए डेफिनेटली आपको एलएलएम मॉडल्स यूज़ करना पड़ेगा। राइट? अब ये एलएलएम मॉडल्स अगर आपको यूज़ करना है तो कौन सा एलएलएम मॉडल्स यूज़ करेंगे। राइट? वो भी हम लोग को समझना पड़ेगा। कैसे उसके एपीआई कीज़ बनते हैं और कैसे हम लोग उसको कोड में इंटीग्रेट करते हैं। तो वो सारा चीज अब हम लोग डिस्कशन करने वाले हैं। तो पहला चीज क्या करने वाला हूं मैं? मैं तीन इंपॉर्टेंट एपीआई कीज़ लूंगा। एक है ओपनिया एपीआई की तो मैं उसको सर्च कर लेता हूं। एक है ग्रॉक एपीआई की। ठीक है? ये वाले ग्रॉक के साथ मैं काम करूंगा। यहां पे बहुत सारे ओपन सोर्स मॉडल्स डिप्लॉयड है ऑलरेडी। और तीसरा जो है वो होगा हमारा Google एपीआई की। ठीक है? Google नहीं तो मैं ऐसे लिखूंगा जेमिनी मॉडल्स एपीआई की। ठीक है? तो ये सारे चीज हम लोग यूज़ करेंगे। अब ओपन एआई क्यों मैं यूज़ कर रहा हूं? क्योंकि इट इज़ वन ऑफ़ द मोस्ट यूज्ड इन मेनी ऑफ़ द बिज़नेस यूज़ केसेस। हम लोग ओपन एआई का एपीआई की यूज़ करते हैं। ठीक है? तो पहली बात तो मैं इसको क्विकली क्लिक करता हूं। ठीक है? और यहां पे मैं लॉग इन कर लेता हूं। ऑलरेडी मेरे पास अह यहां पर ऑप्शन आ रहा है एपीआई प्लेटफ़ॉर्म का। तो एपीआई प्लेटफार्म में मैं लॉग इन करने वाला हूं। अब जैसे मैं लॉग इन करूंगा मैं Google से लॉग इन कर लेता हूं क्योंकि मेरा अकाउंट है ऑलरेडी उसमें। ठीक है? तो Google से एक बार लॉग इन करने के बाद मैं इसके लॉग इन पेज में चले गया। ठीक है? तो ये है अपना ओपन एआई प्लेटफार्म। यहां पे आप अलग-अलग मॉडल्स यूज़ कर सकते हैं। फ्रॉम GPT 5. 2, 5 मिनी, 5 नैनो, 4. 1 अगर आपको एंबेडिंग मॉडल्स यूज़ करना है, इमेज जनरेशन मॉडल यूज़ करना है, कौन सा भी मॉडल्स है। राइट? और यहां पे आपको डेफिनेटली कुछ चार्जेस लगेंगे एपीआई की का। राइट? तो मेरा क्या कहना है कि आप $5 तो मिनिमम डालिएगा क्योंकि जो भी हम लोग यहां पे डिस्कशन करने वाले हैं वो $5 में हमारा काम हो जाने वाला है। ठीक है? तो आप वो चीज लोड कर सकते हैं। यहां पे $5 अपने हिसाब से डाल सकते हैं। अगर आप लोगों के पास पैसा नहीं है तो मैं सजेस्ट करूंगा आप ओपन एआई मत यूज़ करिए। आप Google Gok का एपीआई की यूज़ कर लीजिए क्योंकि ये आपको फ्री देता है। तो यहां ओपन एआई एपीआई की में जाने के बाद मैं डैशबोर्ड में क्लिक किया। अब डैशबोर्ड में क्लिक करने के बाद मेरे पास बहुत सारे यहां ऑप्शंस आ रहे हैं। देखिए लेफ्ट साइड में। ठीक है? यहां एपीआई की का यूसेज का। अगर आप मेरे पास देखेंगे तो अगर मैं यूसेज में क्लिक करूं तो यहां पर देखिए टोटल स्पेंड कितना रिक्वेस्ट हुआ है वो सारा चीज दिखाता है। अभी टोटल स्पेंड इन वन डे इतना मतलब दिसंबर 9 टू 24th इतना मेरा डॉलर्स चले गए हैं जैसे। ठीक है? और मेरा बजट क्या होता है? $20 मैक्सिमम का मैंने टोटल टोकंस कितना यूज़ किया है वो सारा चीज आपको इंफॉर्मेशनेशन यहां पे दिख जाएगा। ठीक है? और कभी भी अगर आपको और पैसा डालना है तो आप बेसिकली क्या कर सकते हैं? यहां पर सर्च कर सकते हैं ओपन एआई पेमेंट राइट तो यहां पर जब पेमेंट मेथड्स देखेंगे आप ठीक है तो यहां पे आपको दिख जाएगा ठीक है बिलिंग तो यहां पे देखिए मेरा कार्ड वहां पर डाला है मेरे पास $2 है यहां पे तो बेसिकली क्या है मैं ये $2 यूज़ कर सकता हूं और मेरे ये स्पेसिफिक सीरीज के लिए बहुत सफिशिएंट है क्योंकि बहुत सारे अलग-अलग ओपन आई मॉडल्स यूज़ करने वाला हूं जो काफी ज्यादा सस्ता होगा हमारे लिए। ठीक है? तो यहां पर अगर आप जाते हैं। ठीक है? उसके बाद आप क्या करिएगा? क्लिक करिएगा एपीआई की में। क्योंकि हमारा मेन एम है एपीआई कीज़ कैसा बनाते हैं? तो यहां पे आप देखिए बहुत सारे एपीआई कीज़ हम लोग ने ऑलरेडी बनाया हुआ है। मेरे बहुत सारे प्रोडक्ट्स हैं जहां पे हम लोग ये एपीआई कीज़ यूज़ करते हैं। हम लोग क्या करेंगे? एक नया एपीआई की बनाएंगे। यहां एपीआई की का नाम आप कुछ भी लिख सकते हो। जैसे लैंडचे अपडेटेड। ठीक है? और आप क्रिएट सीक्रेट की कर दीजिए। परमिशंस ऑल रखिएगा। दीजिएगा। अब जैसे क्रिएट सीक्रेट की करेंगे आप तो आपको एक ऐसा की आएगा जो स्टार्ट होगा एसके से। ठीक है? एसके डैश डैश ऐसा एक की स्पेसिफिकली आएगा। अब वो की लेके आपको क्या करना है? आपको अपडेट करना है एक अपने ही प्रोजेक्ट में। ठीक है? तो मैं आपको दिखा देता हूं कि कैसे आप लोग अपडेट कर सकते हो। तो मैं यहां लंगचेन जो मेरा हमारा वाला प्रोजेक्ट है लंगचेन हिंदी यहां पे जाके एक फाइल बनाऊंगा और ये फाइल होगा रूट फोल्डर में और उसका नाम होगा एनv ठीक है एनv मतलब एनवायरमेंट वे फाइल है मेरा ठीक है यहां पे जो भी हमारे ओपन एआई के एपीआई कीज़ होंगे या ग्रॉक Google के होंगे हम लोग यहां पर डालेंगे। तो मैं यहां पे पेस्ट कर देता हूं। तो ये स्पेसिफिकली मेरा ओपन एआई एपीआई की होगा। आप मत यूज करिएगा क्योंकि ये वीडियो रिकॉर्ड करने के बाद मैं ये एपीआई की डिलीट कर दूंगा। ये स्पेसिफिकली मैं आपके लिए बना रहा हूं। ठीक है? तो ये रहा मेरा ओपन एपीआई की। आप पूरा का पूरा यहां देख सकते हैं और हम लोग इसको स्पेसिफिकली यूज़ कर रहे हैं। ठीक है? तो ये काफी ज्यादा इजीली हो गया। अब ओपन एआई एपीआई की के अलावा मतलब यहां पे आप ओपन एआई के एंबेडिंग मॉडल्स यूज़ कर सकते हैं। ओपन एआई के एलएलएम मॉडल्स यूज़ कर सकते हैं। अब दूसरा अगर आप लोगों के पास पैसे का कंसर्न है तो मैं बोलूंगा आप ओपन एआई मत लीजिएगा। goc एपीआई की सर्च करिएगा और यह कंसोल. com आपको एक वेबसाइट में लेकर जाएगा। यहां पे आप एपीआई कीज़ फ्री में बना सकते हैं। जितने भी और सबसे बेस्ट बात यह है कि यहां पे आपको और बहुत सारे ओपन सोर्स मॉडल्स भी मिल जाते हैं। आपका अगर आपको LMA 3. 1 यूज़ करना है, ग्रॉक का यूज़ करना है, क्वन का मॉडल यूज़ करना है, कैनोली लैप्स का यूज़ करना है, जितने भी ओपन सोर्स मॉडल्स हैं। राइट? वो लोग यहां पर डिप्लॉय कर देते हैं और ये स्पेसिफिकली फॉर सम नंबर ऑफ यूसेज आपको फ्री दे देते हैं। तो अगर आपको ये सीरीज में फॉलो करना है तो ग्रॉक एपीआई की से भी आप पूरा कर सकते हैं। तो अगर आप कंसोल gok. com प्लेग्राउंड में जाइएगा। आप लॉगिन कर लीजिएगा पहले। मैं इसको डार्क बैकग्राउंड में डाल देता हूं। और उसके बाद आप यहां एपीआई कीज़ में जाइएगा और अपना नया एपीआई की बना दीजिएगा। ठीक है? तो यहां क्रिएट एपीआई की करिए। सेम आपको एक एपीआई की मिल जाएगा। जीएसके के साथ स्टार्ट होता है। तो मैंने ऑलरेडी बनाया हुआ है। तो मैं क्या करूंगा? यहां जाके मैं अपडेट कर दूंगा। ठीक है? तो यह मेरा सेकंड एपीआई की हो गया। ग्रॉक अंडरस्कोर एपीआई की। पहला वाला ओपन एंडरस् एपीआई की और ये वाला मेरा एपीआई की का नाम। है ना? तो ये दो एपीआई की हो गए। अब फाइनली जो हम लोग एक और मॉडल यूज़ करने वाले हैं वो है Google जेमिनी मॉडल। तो अगर आप Google जेमिनी मॉडल एपीआई की सर्च करेंगे तो ये देखिए आपका ये AI. google. com में स्टार्ट हो जाएगा। आप यहां क्रिएट अ व्यू और जमिनी एपीआई की पे क्लिक करिएगा। ठीक है? अपने आप वो वाले पेज में लेकर चले जाएगा। एi stud. com और यहां पे आप अपना क्रिएट की कर सकते हैं। तो आप जैसे क्रिएट की करेंगे आप की का नाम लिखिए। प्रोजेक्ट सेलेक्ट करिए। जैसे मैंने ये प्रोजेक्ट सेलेक्ट किया और क्रिएट की कर दीजिए। जैसे आपने की का नाम लिख दिया तो यहां पे वो की बन जाएगा और आप वो कॉपी करके यूज़ कर सकते हैं। यह भी आपको थोड़े यूसेज तक फ्री दे देगा। तो अगर आपको Google एपीआई की भी यूज़ करना है, आप जाके यूज़ कर सकते हैं। ठीक है? तो ये रहा बेसिक फंडामेंटल्स। तो मेरा बेसिकली सारे एपीआई कीज़ जो मैं यूज़ करने वाला हूं, वो यहां पे मैंने वो अपलोड कर दिया है। ठीक है? मतलब मैं यहां पे लिख दिया। अब ये मेरा फाइल में है। मैं इसको क्या करूंगा ना? जभी भी मैं कोडिंग में बेसिकली अपने जुपिटर नोटबुक में या py फाइल में यूज़ करूंगा तो मैं इस सारे एनवायरमेंट वेरिएबल्स को लोड करूंगा। पहले अब क्वेश्चन आता है कैसे लोड करेंगे? तो चलिए मैं यहां पे ना एक और फाइल बना देता हूं। ये फर्स्ट फाइल होगा मेरा इंसाइड दिस फोल्डर और मैं इसका नाम लिख देता हूं लंग चेन इंट्रो। ठीक है? और ये होगा मेरा डॉट आई पीवाई एनबी फाइल। ठीक है? आई पीवाई एनबी मतलब जुपिटर नोटबुक फाइल। हम लोग अपना कोडिंग जुपिटर नोटबुक फाइल में करेंगे। अब ये फाइल तो हम लोगों ने बना लिया है। बट एक बहुत ही इंपॉर्टेंट लाइब्रेरी हम लोगों को इंस्टॉल करना पड़ेगा। क्योंकि हर एक जुपिटर नोटबुक को रन करने के लिए हम लोगों को चाहिए होता है आईपाई कर्नल। ठीक है? एक कर्नल चाहिए होता है। ठीक है? अब कर्नल जुपिटर नोटबुक को रन करता है। तो उसको हम लोग को इंस्टॉल करना है। तो हम लोग यूवी का पैकेज यूज़ करके यूवी ऐड आई पाई कर्नल। ठीक है? तो हम लोग ये वाला पैकेज एडिशनली इंस्टॉल करेंगे। जिसको हम लोग बोलते हैं यूवी ऐड आईपाई कर्नल। मैं रिक्वायरमेंट में इसको अपडेट कर देता हूं। सो दैट ये आप कभी भी जुपिटर नोटबुक यूज़ करेंगे तो आप इसको बेसिकली यूज़ कर सकते हैं। अब अगर मैं रिक्वायरमेंट में ऐड कर दिया तो मैं -r रिक्वायरमेंटXT को इंस्टॉल कर दूंगा। अब ये अपने आप मेरा IPI कर्नल को इंस्टॉल कर देगा। ठीक है? तो देखिएगा यहां पर सारे मेरे हो गए। IPI कर्नल के रिलेटेड जो भी टोकंस हैं मेरे आई मीन जो भी लाइब्रेरीज़ है वो इंस्टॉल हो गए। परफेक्ट। ठीक है? अब मैं जाऊंगा डॉट अ सॉरी लशन इंट्रोडiipynb फाइल अब यहां पर पहली बात तो सिंस मेरा आईपीy एनबी फाइल है पहली बात तो मैं इसको सेलेक्ट कर्नल करूंगा पython एनवायरमेंट और जो भी मेरा वर्चुअल एनवायरमेंट है वो वाले चीजों ठीक है तो देखिए प्रीरक्व्विजिट तो इतना है कि आपको एटलीस्ट पython तो आना चाहिए तभी आप यह सारा चीज कर पाएंगे तो यहां पे अब हम लोग जो यूज़ करने वाले हैं लंग चेन वर्जन V1 ठीक है वर्जन V1 और फर्स्ट ऑफ ऑल हम लोग स्टार्ट करेंगे अपने जनरेटिव एआई एप्लीकेशनेशंस के साथ कि कैसे जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बनाते हैं। कैसे हम लोग ये करते हैं। हम लोग ये भी बात करेंगे कि कैसे हम लोग अपना एजेंट्स बनाएंगे। वो सारा चीजों के बारे में हम लोग बात करेंगे। ठीक है? अब पहली बात तो हम लोग चेक कर लेते हैं कि अपने पास कौन सा लंगचेन वर्जन है। तो मैं यहां लिखूंगा इंपोर्टचेन और यहां पे हम लोग प्रिंट कर देंगे लंगचेन वर्जन क्योंकि मैं सीरीज स्टार्ट होने से पहले आपको ये दिखाना चाहता हूं कि कौन से वर्जन के साथ हम लोग काम कर रहे हैं। ठीक है? तो ये कनेक्टिंग टू द कर्नल हो रहा है अभी और ये हमारा वर्जन आ गया 1. 2. 0 तो रिसेंटली जो भी इलान का अपडेट होगा वो इस वर्जन में होगा। अब देखिए आगे कौन सा भी वर्जन आ सकता है। मैं आपको एक फंडामेंटल वे से बता रहा हूं। सो दैट आगे का कोई भी वर्जन चेंजेस आ गया ना तो आप उसके हिसाब से कोप कर पाए। ऐसा भी होता है कि आपको ऑटोमेटिकली दिख जाएगा कौन सा डेपरिकेटेड है, कौन सा डेपरिकेटेड नहीं है। ठीक है? अब परफेक्ट। अब इतना हो गया। अब सबसे इंपॉर्टेंट चीज कृष ये एनवायरमेंट वेरिएबल जो भी एपीआई कीज़ है, मैं कैसे इसको लोड करूंगा? ठीक है? अपने कोडिंग एनवायरमेंट में। तो उसके लिए हम लोग इंपोर्ट करेंगे ओएस। और उसके अलावा फ्रॉमenv इंपोर्ट लोड अंडरस् हम लोग ने कर दिया और लोड अंडरस्कोरnv तो जैसे हम लोग ये लिखते हैं ना लोड अंडरस्कोर ये बेसिकली क्या करेगा जो भी अपना एनवायरमेंट वेरिएबल्स है वो सबको लोड करेगा और लेट्स से कि मेरे को ओपन एआई एपीआई की यूज़ करना है तो मैं क्या करूंगा मैं एनवायरमेंट वेरिएबल ओपन एआई एपीआई की का सेट कर दूंगा इधर तो यहां पे मैं लिख देता हूं ओपन एi अंडरस्को एपीआई अंडरस्कोप और यहां पे मैं लिख दूंगा ओs डॉट गेट एनबी और ये होगा अपना ओपन एआई अंडरस्कोर एपीआई अंडरस्कोर की ठीक है तो इस तरीके से क्या होगा कि मैंने अपना ओपन एपीआई ओपन एआई का एपीआई की सेट कर दिया अपने एनवायरमेंट वेरिएबल में और ये इंफॉर्मेशन ये बेसिकली गेट एनवी जो कर रहा है ये वाले फाइल से वो ओपन एपीआई की का वैल्यू निकाल रहा है। ठीक है? तो इस तरीके से आप लोग स्पेसिफिकली अपना जो भी मॉडल्स होते हैं मतलब जो भी अपना एनवायरमेंट वेरिएबल्स होता है वो आप सेट करते हैं। अब फिलवर्क के लिए मैंने ओपन एआई का एपीआई की लोड किया है। अब मैं क्या कर सकता हूं? ये सेम एपीआई की हम लोग यूज़ करके बेसिकली हम लोग अपना मॉडल लोड कर सकते हैं। लिम मॉडल और उसके हिसाब से अपना जनरेटिव एआई और एजेंटिक एआई एप्लीकेशन बना सकते हैं। ठीक है? तो इस स्पेसिफिक सेक्शन में हम लोग ने ये देखा कि कैसे हम लोग अपना एपीआई कीज़ ला सकते हैं। जैसे मैं तीन स्पेसिफिक मॉडल्स यूज़ करने वाला हूं एलएलएम मॉडल्स वो सारा चीज। उसके अलावा हम लोग ने ये भी देखा कि अ कैसे हम लोगों ने हाईपाई कर्नल को अ लोड किया, एग्जीक्यूट किया मतलब इंस्टॉल किया और उसके अलावा हम लोग कैसे अपना ओपन एपीआई की को लोड किए। अगर आपको दूसरा एपीआई की लोड करना है तो सेम ओs gok एपीआई की अपलोड कर दीजिए या Google एपीआई की लोड कर दीजिए वो मैं आपको बाद में बताऊंगा। अब हम लोग समझते हैं कैसे हम लोग एक जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बना सकते हैं यूजिंग एजेंट्स। ठीक है? अब मैं वो आपको दिखाने वाला हूं एजेंट्स। और यहां पे हम लोग कौन सा मॉडल यूज़ करने वाले हैं? ओपन एआई। बाद में मैं आपको दूसरे मॉडल्स का भी दिखा दूंगा। ठीक है? अब वो हम लोग यह चीज स्पेसिफिकली करेंगे इस स्पेसिफिक सेक्शन में। तो आई होप आपको अभी तक यहां तक समझ में आया। तो चलिए कंटिन्यू करते हैं और समझते हैं फर्स्ट ऑफ ऑल व्हाट इज जनरेटिव एआई एप्लीकेशन और कैसे हम लोग एक जनरेटिव एआई एप्लीकेशन यूजिंग एजेंट्स बना सकते हैं। एजेंट्स कैसे बनता है वो सारा चीज देखते हैं। सो गाइज़ हम लोग ये जनरेटिव एआई एप्लीकेशन के बारे में

डिस्कशन कंटिन्यू करेंगे और हम लोग अब ये जानेंगे कि कैसे lgin के थ्रू आप एक सिंपल सा जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बना सकते हो यूजिंग ओपन एi मॉडल्स क्योंकि हम लोग ने अभी तक ओपन एआई एपीआई की इंपोर्ट किया था। अगर आपको GCK या Google जमिनी भी यूज करना है तो वो भी आप इंपोर्ट करके आप बेसिकली एक एलएलएम मॉडल से इंटीग्रेशन कर सकते हैं। बट अ आगे जाने से पहले है ना मैं आपको एक सिंपल अंडरस्टैंडिंग देना चाहता हूं कि जनरेटिव एआई एप्लीकेशन होता क्या है? ठीक है? अब आप लोग वेरियस एलएलएम मॉडल्स यूज़ करते हो। राइट? आप लोग अलग-अलग एलएम जैसे आप ओपन एआई का यूज़ करना चाहो या Google जेमिनी के मॉडल्स GK एंथ्रोपिक के मॉडल्स यूज़ करना चाहो। राइट? तो एलएलएम मॉडल्स क्या होता है? एलएलएम मॉडल्स एक जनरिक चीज हो गया। ठीक है? तो ये लेट्स से कि मेरा एलएलएम मॉडल है। अब इस स्पेसिफिक एलएलएम मॉडल को राइट? अगर आप एक इनपुट देते हैं। राइट? इनपुट क्या होता है? एक क्वेरी। सो लेट्स से मैं एक क्वेश्चन पूछा। व्हाट इज द कैपिटल ऑफ इंडिया? ठीक है? अब जब आप ये क्वेश्चन पूछते हैं व्हाट इज द कैपिटल ऑफ इंडिया? ठीक है? तो एलएलएम ऑलरेडी बहुत ही ह्यूज अमाउंट ऑफ डेटा से ट्रेंड है। राइट? और ये डेटा कहां अवेलेबल है? इंटरनेट से अवेलेबल हो सकता है। कोई कंपनी का डाटा हो सकता है। तो यह सारे डाटा से जब यह एलएलएम मॉडल ट्रेंड होता है तो स्पेसिफिकली आप कोई भी इनपुट देते हैं ना ये एलएलएम मॉडल को तो ये एलएलएम मॉडल आपको आउटपुट दे देगा। राइट? क्योंकि इसको पता है इसको बोलेंगे कि ठीक है? न्यू दिल्ली इज द कैपिटल ऑफ इंडिया। ठीक है? अच्छे से सेंटेंस बना के यह आपको आंसर दे देगा। ठीक है? कैपिटल ऑफ इंडिया। अब यह जो एग्जांपल दिया हूं मैं। ठीक है? लेट्स से कि मेरा दूसरा क्वेश्चन होगा व्हाट और राइट मी ऑन राइट मी एन एस्स ऑन एआई। ठीक है? अब जब ये इनपुट हम लोग ये एलएलएम मॉडल को देते हैं और ये एलएलएम मॉडल कौन सा भी हो सकता है? यह एलएलएम मॉडल शायद आपका ओपन एआई का मॉडल हो सकता है या Google जेमिनी है। जैसे हमारे Google जेमिनी के जितने सारे मॉडल्स हैं जैसे जेमिनी फ्लैश 2. 5 या एंथ्रोपिक के मॉडल्स भी हो सकते हैं। जैसे हो गया आपका Sonet राइट डिफरेंट-डिफरेंट मॉडल्स हो सकते हैं। तो जब मैं यह क्वेश्चन दूंगा राइट मी एन एस्स ऑन एआई राइट तो एलएलएम ऑलरेडी यह सारे डेटा से ट्रेंड है तो एलएलएम क्या करेगा बेस्ड ऑन दिस पर्टिकुलर इनपुट वो एक आउटपुट जनरेट कर पाएगा और यहां पे वो एस्स बना देगा तो इस सिनेरियो में एलएलएम जो हम बोल रहे हैं दिस इज़ नथिंग बट इट इज़ अ लार्ज लैंग्वेज मॉडल ठीक है ये एक लार्ज लैंग्वेज मॉडल है और ये ह्यूज अमाउंट ऑफ डेटा से ट्रेंड है। और जब यह ह्यूज अमाउंट ऑफ डेटा से ट्रेंड है तो आप इसको कोई भी इनपुट देंगे यह आंसर जनरेट कर पाएगा। राइट? तो यहां पे जो आपका आउटपुट हो रहा है वो जनरेट हो रहा है। राइट? ऐसे हो सकता है या कुछ भी नया सेंटेंसेस हो सकता है। कुछ भी आप क्वेश्चन पूछिए, ट्रांसलेशन के क्वेश्चन पूछ लीजिए, समराइजेशन के क्वेश्चन पूछ लीजिए। तो ये बेसिकली क्या कर रहा है? आपका एलएम मॉडल सिंस इट इज़ बीन ट्रेंड विद ह्यूज अमाउंट ऑफ़ डेटा। ये आपको कंटेंट जनरेट करके दे रहा है। इट इज़ जनरेटिंग कंटेंट। और इस काइंड के एक सिंपल एप्लीकेशन को हम लोग जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बोलेंगे। बहुत ही सिंपल तरीके से मैं आपको समझा रहा हूं। अगर मैं ये एप्लीकेशन बना रहा हूं। दैट बेसिकली मींस दिस इज़ नथिंग बट दिस इज़ बेसिकली कॉल्ड एज अ जनरेटिव एआई एप्लीकेशन। ठीक है? तो आपको यहां पर बहुत ही सिंपल तरीके से समझ में आ गया है। ठीक है? और जो आउटपुट होगा ये एलएलएम मॉडल जनरेट करेगा। और क्या जनरेट कर रहा है? कंटेंट जनरेट कर रहा है। राइट? यह एक न्यू कंटेंट है। ठीक है? अगर आपको जनरेटिव एआई के बारे में सिंपल तरीके से समझाऊं। लेट्स से कि मैंने 10 बुक पढ़ा है। ठीक है? 10 बुक्स पढ़े हैं। ठीक है? लेट्स से कि मैंने 10 बुक्स पढ़े हैं। अब आप मेरे को इस बुक के बारे में कोई भी कंटेंट पूछ लीजिए। कोई भी क्वेश्चन पूछ लीजिए। लेट्स से कि मेरे को एक क्वेश्चन आता है। ये बुक्स हैं 10 अबाउट डिफरेंट टाइप्स ऑफ कैट्स। कैट्स का लाइफस्टाइल के बारे में, कैट्स के खाने तरीके के बारे में सारा चीज। ठीक है? मैंने यह बुक पढ़ लिया। अब मेरे को कैट के बारे में आप कुछ भी पूछ लीजिए। ठीक है? कैट के बारे में कुछ भी पूछ लीजिए। व्हाट डस कैट लाइक? तो मैं इसका आपको आउटपुट दे पाऊंगा क्योंकि मैं ये सारे बुक्स पढ़ा हुआ हूं। तो यहां पे मैं क्या कर रहा हूं? मैं एज अ ह्यूमन बीइंग कंटेंट को जनरेट कर रहा हूं। अगर आप मेरे को पूछेंगे व्हाट डस कैट लाइक? मैं बोलूंगा कैट लाइक्स दिस फूड, दैट फूड ड्यूरिंग विंटर्स इट लाइक्स दिस फूड। राइट? तो यह सारा इंफॉर्मेशन मैं बता पाऊंगा सिर्फ कैट्स के बारे में। तो ऐसे ही जो भी एलएलएम मॉडल्स होते हैं ना वो पूरा इंटरनेट के डेटा पर ट्रेंड होते हैं। ह्यूज अमाउंट ऑफ डेटा पे ट्रेंड होते हैं। इसमें जो अ बेस फाउंडेशन मॉडल्स होते हैं अलग-अलग फाउंडेशन मॉडल्स होते हैं। जैसे हो गया ट्रांसफार्मर्स बहुत सारे चीज जो वहां पे हम लोग नहीं जाएंगे क्योंकि अ फिर से मेरे को आपको सुपरवाइज मशीन लर्निंग समझाना पड़ेगा। कैसे होता है? मशीन लर्निंग मॉडल्स कैसे ट्रेन होता है। बट हम लोग यहां फोकस कर रहे हैं जनरेटिव एआई एप्लीकेशन में। ठीक है? तो अब प्रैक्टिकल पॉइंट ऑफ व्यू से अगर हम देखें तो हम लोगों को करना क्या है? हम लोगों को बहुत ही सिंपल तरीके से ये करना है कि कैसे हम लोग ये एलएलएम इंटीग्रेशन करें? राइट? कैसे मैं ओपन एआई के मॉडल्स को इंटीग्रेट करूं? कैसे मैं Google जेमिनी एंथ्रोपिक मॉडल्स को इंटीग्रेट करूं। राइट? तो वो अब हम प्रैक्टिकल वे में देखेंगे। तो यहां पर मैंने यहां पे लिख दिया जनरेटिव एआई एप्लीकेशन यूजिंग एजेंट्स। अभी एजेंट्स के बारे में बात करूंगा। ठीक है? मैं एजेंट्स अभी नहीं सिखाना चाहता हूं आपको। एजेंट्स हम लोग स्टेप बाय स्टेप। ठीक है? तो यहां पर मैं लिख दूंगा ओपन एआई मॉडल्स। लेट्स स्टार्ट विद ओपन एआई मॉडल्स। क्योंकि मैंने ओपन एआई मॉडल्स को इंपोर्ट किया है। एजेंट्स के बारे में अभी मत सोचिए। मैं एजेंट्स का एग्जैक्ट मीनिंग आपको बहुत ही अच्छी तरीके से समझाऊंगा। ठीक है? अब आता है कि ठीक है क्रिश आपने तो ये बता दिया। चलिए अब ये एलएलएम मॉडल आप बताइए मेरे को ओपनिंग आई का कैसे इंटीग्रेट करना है। राइट? जहां पे मैं इनपुट दूं और मेरे को आउटपुट मिले यूजिंग लैं चेन। ठीक है? तो चलिए अभी मैं दिखाता हूं। तो अगर आप लैंग चेन का डॉक्यूमेंटेशन देखेंगे गाइस देखिए काफी ज्यादा इंपॉर्टेंट है। वो आपको हर चीज बता देता है। बट मैं आपको एक सिंपल तरीके से बताता हूं कैसे आप कोई मॉडल को इंटीग्रेट करेंगे। तो यहां पे मैं एक लाइब्रेरी इंपोर्ट करूंगा फ्रॉम लशि डॉट चैट अंडरस्कोर मॉडल्स इंपोर्ट इन इट चैट मॉडल। ठीक है? चैट अंडरस्कोर मॉडल तो मैं ये इंपोर्ट करके देखता हूं। ठीक है? तो ये सही से इंपोर्ट हो रहा है। अब ये इनीट चैट मॉडल क्या होता है कि भाई अगर आपको कोई भी एलएलएम मॉडल इंटीग्रेट करना है जहां पे आपको स्पेसिफिकली चैट रिलेटेड यूज़ किसके लिए यूज़ करना है तो आप ये बेसिकली इंपोर्ट कर सकते हैं। अब नेक्स्ट चीज ये होगा कि मैं मॉडल को कैसे बुलाऊं। ठीक है? मॉडल तो मैं ये इनट चैट मॉडल यूज़ करूंगा। ठीक है? इनिट चैट अंडरस्कोर मॉडल और यहां पे मैं मॉडल का नाम दूंगा। ठीक है? अब देखिए अगर मैं आपको यह चीज दिखाऊं। चलिए मैं थोड़ा ना अभी आपको ब्राउज़र भी खोल देता हूं। ठीक है? मैं यहां पर सर्च करता हूं लैंगचेन इनट चैट इनट चैट मॉडल। ठीक है? तो यहां पे आप देखिए इसका बहुत ही और कभी भी आपको ऐसे ही देखना चाहिए। कभी भी कोई भी इशूज़ आता है आप डायरेक्टली इधर जाके सर्च करिए। अब देखिए यहां पे इनिट चैट मॉडल क्या करता है। ठीक है? अ लेट मी जस्ट शो यू ओवर हियर। द इज़िएस्ट वे टू गेट स्टार्टेड विद अ स्टैंड अलोन मॉडल इन लैंगचेन इज टू यूज़ इन इट चैट मॉडल टू इनिशलाइज वन फ्रॉम अ चैट मॉडल प्रोवाइडर। अब चैट मॉडल प्रोवाइडर अलग-अलग हो सकते हैं। जैसे ओपन आई हो गया, एंथ्रोपिक हो गया, Azure हो गया, Google जेमिनी हो गया, aws बेडक हो गया, हगिंग फेस हो गया। राइट? आपको अलग-अलग मॉडल्स यूज़ करना है। लेट्स से कि मैं ओपन आई से स्टार्ट कर रहा हूं। तो पहली बात तो मैं ये लचे ओपन एi इंस्टॉल किया हूं कि नहीं देखेंगे। ठीक है? तो कैसे देखते हैं आप? आप जाइए लकचेन अह जो हमारे वर्कस्पेस में यहां पर जाके रिक्वायरमेंट्स में देखिए आपका लैं ओपन नहीं आई इंस्टॉल्ड है ऑलरेडी तो मेरे को फिर से इंस्टॉल नहीं करने की जरूरत है। राइट? तो वापस मैं इधर जाता हूं। अब यहां पे क्या है? फर्स्ट ऑफ़ ऑल मेरे को एनवायरमेंट वेरिएबल इनिशियलाइज़ करना है। वो मैंने कर दिया है। अब इनट चैट मॉडल कर रहा हूं और यहां पे मैं मॉडल का नाम दूंगा। अब आपको समझना है कि ओपन एईआई में कौन-कौन से मॉडल हम लोग यूज कर सकते हैं। तो यहां पर मैं जस्ट जाकर सर्च करूंगा ओपन एi मॉडल और मॉडल्स में जाऊंगा तो यहां पे ओपन एईआई के पास बहुत सारे मॉडल्स हैं। ठीक है? आपके पास GPT 5. 2 है, GPT 5 मिनी है, GPT नैनो है, GPT 5. 2 ये सारा चीज 4. 1 है, अलग-अलग मॉडल्स हैं आपको। आपको जो भी मॉडल्स चाहिए जैसे दो टाइप के मॉडल्स आते हैं। एक होता है अह एंबेडिंग मॉडल्स, टेक्स्ट जनरेशन मॉडल्स, अ एक होता है इमेज जनरेशन मॉडल्स। अलग-अलग मॉडल्स आप बेसिकली यूज़ कर सकते हैं। तो आपको लेट्स से कि आपको GPT 5 मिनी यूज़ करना है तो आप इस पे क्लिक करेंगे। ठीक है? GPT मिनी का आप प्राइसिंग देख लीजिए। रीजनिंग बहुत हाई है, स्पीड हाई है, प्राइस बहुत ज्यादा है। इसमें आप इनपुट, बहुत टेक्स्ट और इमेजज़ देख सकते हैं। आपके रिक्वायरमेंट के हिसाब से आप बेसिकली सेलेक्ट कर सकते हैं। राइट? तो वो मॉडल आप यूज करिएगा। बट अभी मेरे केस में मैं इमेज मॉडल तो नहीं यूज़ करूंगा क्योंकि मेरे को एक सिंपल जनरेटिव एप्लीकेशन बनाना है। तो मैं क्या करूंगा? मैं यूज़ करूंगा आपका जीपीटी 4. 1। ठीक है? तो ये मॉडल मैं यूज़ करूंगा और मैं जाके यहां पे दिखा देता हूं कि मॉडल कौन सा है। ठीक है? तो आप जैसे ही इसको एग्जीक्यूट करेंगे तो आप बहुत ही सिंपल तरीके से देखेंगे भाई कि मेरा मॉडल लोड हो जाएगा। अगर आपका ओपन एआई एपीआई की में थोड़ा सा पैसा है, क्रेडिट्स हैं तो ये डेफिनेटली एग्जीक्यूट होना चाहिए। फॉर द फर्स्ट टाइम इट इज़ टेकिंग टाइम। बट यहां पर आप देखिए ये लोड हो गया। अब ये स्पेसिफिक मॉडल के हिसाब से आप कितना मैक्सिमम इनपुट टोकंस दे सकते हैं? आउटपुट टोकंस क्या है? ये सारा इंफॉर्मेशनेशन आपको यहां पे मिल जाएगा। और मॉडल का नाम क्या है? GPT 4. 1 राइट? और अगर आप देखेंगे यहां भी जीपीटी 4. 1 है ऑलरेडी। राइट? यही है स्मार्टेस्ट नॉन रीजनिंग मॉडल। ठीक है? तो यहां पे प्राइस भी देखिए आप थोड़ा सा ठीक-ठाक है, थोड़ा कम है। ठीक है? इससे कम मिलता है तो आप उधर जाके दूसरा यूज़ करिएगा। नोट दैट वी स्टार्टेड रेकमेंडिंग GPT5 फॉर कॉम्प्लेक्स टास्क। तो ये वाला अब देखिए ये वाला सस्ता है तो मेरे को GPT5 बोल रहा है। तो मैं क्या करूंगा? अब जाके मैं इसको अपडेट कर दूंगा GPT5 में। तो यहां पे मैं लिख दूंगा GPT5। क्योंकि ये सस्ता भी है और ये रहा मेरा GPT5 मॉडल लोड हो गया। अब क्वेश्चन आता है क्रिश दिस इज़ परफेक्टली फाइन। चलिए आपने ये एलएलएम मॉडल लोड कर दिया है। ठीक है? ये कौन सा भी प्रोवाइडर से हो सकता है? अलग-अलग है। अब चलिए आप इनपुट दीजिए और आउटपुट निकालिए। सो दैट हम लोग अपना फर्स्ट जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बना देंगे। तो यहां पे मेरा फर्स्ट जनरेटिव एआई एप्लीकेशन अब बन गया है। और इसको अगर मेरे को इनपुट देना है तो मैं बस लिखूंगा मॉडल डॉट इनवोक। तो इनवोक एक ऐसा फंक्शन है जहां पे आप अपना इनपुट दे सकते हैं। जैसे राइट मी एन एस्स ऑन एi ठीक है और मैं इसको जनरेट कर दूंगा। ठीक है? तो यहां पे मेरा क्या आएगा? रिस्पांस आएगा। तो ये रिस्पांस इज़ नथिंग बट दिस इज़ माय आउटपुट। ठीक है? मॉडल डॉट इनवोक जब हम लोग यूज़ कर रहे हैं तो हम लोग बेसिकली इनपुट दे रहे हैं यहां पे। राइट? और बेस्ड ऑन दैट हमको रिस्पांस मिल रहा है। तो यहां पे हम लोग फाइनली रिस्पांस दिखा देते हैं। एंड देन यू विल बी एबल टू सी दैट आई गेट द आउटपुट। ठीक है? तो रिस्पांस देखते हैं। पहली बात तो क्या आता है एंड देन वी विल गो अहेड विथ द नेक्स्ट स्टेप। बट आप यहां पे क्लियरली देख सकते हैं कि मैंने क्या किया? मैंने यहां पे इनपुट दिया। राइट मी एन एस्स ऑन एi और अपने आप मेरे को ये बेसिकली क्या होगा कि यहां पे मैंने क्वेश्चन दे दिया राइट मी एन एस्स ऑन एआई। अब ये क्वेश्चन जाएगा एलएलएम के पास। एलएलएम कौन सा है अपने पास? जीपीटी जीपीटी5 राइट और देन हम लोगों को आउटपुट आएगा। वो आउटपुट कितना भी बड़ा हो बेस्ड ऑन द टोकन साइज लिमिट अ जो हम लोगों को बेसिकली आएगा। तो यह थोड़ा सा टाइम ले रहा है। आई थिंक फॉर द फर्स्ट टाइम इट विल टेक टाइम क्योंकि हम लोग लोड किए हैं और कभी भी यह भी देखिएगा क्योंकि हम लोग डायरेक्टली एपीआई से इंटीग्रेट कर रहे हैं तो थोड़ा सा टाइम ले सकता है। तो गाइस फाइनली आप देख सकते हैं कि आपका रिस्पांस आ गया है। और यह रिस्पांस में बोल रहा है आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इज़ ऑफन डिस्क्राइब्ड एज अ जनरल पर्पस टेक्नोलॉजी अ सेट ऑफ़ मेथड्स एंड मशीनंस दैट लाइक इलेक्ट्रिसिटी ऑन द इंटरनेट कैन बी एंबेडेड अक्रॉस द इकॉनमी। तो ये पूरा का पूरा एस्स आ गया। अब यहां पे देखिए बहुत ही इंपॉर्टेंट चीज आपको नोट करना है। जभी भी कोई भी एलएलएम का आउटपुट होता है वो टाइप होता है उसका एआई मैसेज। हमेशा ये याद रखिएगा हम लोग डिफरेंट-डिफरेंट मैसेजेस टाइप्स के बारे में डिस्कशन करेंगे। बट जभी भी कोई भी एलएलएम आउटपुट जनरेट करता है उसका मैसेज टाइप होता है एआई मैसेज। अगर मेरे को सिर्फ कंटेंट पे फोकस करना है तो मैं लिख दूंगा रिस्पांस डॉट कंटेंट। राइट? और जैसे यहां पर देखिए कि रिस्पांस डॉट कंटेंट मैंने अगर प्रिंट भी कर दूं तो आपको और क्लियरली आपका पूरा का पूरा रिस्पांस दिख जाएगा। ठीक है? तो ये रहा मेरा पूरा का पूरा एस्स व्हिच इज़ लुकिंग वेरी वेरीरी गुड। ठीक है? तो ये था हमारा बेसिक जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बनाने का विद ओपन एआई मॉडल्स। अब चलते हैं क्योंकि हम लोग ने ऑलरेडी देखा हुआ है। ठीक है? यह बेसिकली सपोर्ट भी करता है दूसरे है ना मॉडल्स को जैसे Azure एंथ्रोपिक Google जेमिनी तो उसके लिए हम लोग कैसे कर सकते हैं वो देखेंगे ठीक है तो चलिए अब हम लोग जाते हैं बेसिकली समझने के लिए कि GC को कैसे इंटीग्रेट करेंगे ये ग्रॉक आपको फ्री मॉडल्स प्रोवाइड करते हैं। Google जेमिनी भी तो उसके बारे में समझते हैं। तो गाइस हम लोग ने यह देखा कि कैसे आप ओपन एआई का एलएलएम मॉडल इंटीग्रेट करके एक सिंपल सा जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बना सकते हैं। जहां पे आप एक इनपुट देते हैं और आपको स्पेसिफिक आउटपुट आता है। और फर्स्ट एग्जांपल जो हम लोगों ने देखा था वो है इस स्पेसिफिक लाइब्रेरीज़ को यूज़ करके। दैट इज़ नथिंग बट इन इट चैट मॉडल। अब मैं आपको अ सेम एक और तरीके से बता सकता हूं कि कैसे आप एक जनरेटिव एआई एप्लीकेशन बना सकते हैं बाय इंटीग्रेटिंग विद वन मोर लाइब्रेरी और ये लाइब्रेरी बेसिकली आपके अ है ना ओपन एआईआई लैंगचेन में एक लाइब्रेरी होता है जिसको हम लोग लिखेंगे फ्रॉम लैंगचेन अंडरस्कोर ओपन एआई और इसको हम लोग इंपोर्ट करेंगे वि चैट ओपन एआई तो अगर आप चैट ओपन एआई का लाइब्रेरी देखें ठीक है चलिए पहले हम लोग इसको इनिशलाइज़ कर देते हैं। मैं यहां लिख देता हूं मॉडल = चैट ओपन एआई और मैं यहां पे जो फर्स्ट पैराटर्स ये चैट ओपन एआई का होगा वो होगा अ मॉडल इज़ इक्वल टू हमको यहां पर मॉडल को स्पेसिफाई करना है। तो लेट्स से कि हम लोग मॉडल यूज़ कर रहे हैं GPT5। ठीक है? तो ये चैट ओपन एआई वाले फंक्शन से भी जो लाइब्रेरी है आप इससे भी मॉडल को कॉल कर सकते हैं। तो अगर मैं यहां पर जा के लिखूं चैट ओपन एआई। ठीक है? चैट ओपन एआई और चैट ओपन एआई में मैं यहां जाके डॉक्यूमेंट्स देखूं। तो हमेशा याद रखिएगा डॉक्यूमेंट्स देखिएगा। कहीं भी आपको कुछ भी कैसे भी क्वेरीज आते हैं विद रिस्पेक्ट टू कि चैट ओपन एआई करता क्या है? तो आप यहां पर जाके देख सकते हैं। तो यहां पे आप देख पा रहे हैं कि चैट ओपन एआई। ओपन एi इज़ एन आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस रिसर्च लैबोरेटरी। उन्होंने एक फंक्शन बनाया है अ व्हिच इज़ कॉल्ड एज चैट ओपन एआई व्हिच विल एक्चुअली अलाउ यू टू कॉल एनी एलएलएम मॉडल्स इन ओपन एआई। ठीक है? और यहां पे उसके कोड दिए हुए हैं कि कैसे आप कर सकते हैं चैट ओपन एआई यूज़ करके वो सारा चीज दिया हुआ है। ठीक है? तो आप डेफिनेटली इसमें रीड कर सकते हैं। अब मैं अ ओवरव्यू में जाके दिखा दूं तो यहां भी आपको कुछ ना कुछ डिस्क्रिप्शन मिलते रहेगा। तो मैं अभी आपको ये दिखा देता हूं कि आप कॉल कैसे करेंगे। ठीक है? तो मैंने यहां पर GPT5 यूज किया है और हम लोग जाके यही मॉडल को यूज करके मॉडल डॉट इनवोक डाल देंगे। ठीक है? तो यहां पे मॉडल डॉट इनवोक और लेट्स से कि मैं एक क्वेश्चन पूछता हूं। हेलो हाउ आर यू? ठीक है? और इसको हम लोग प्रिंट कर देंगे रिस्पांस यहां पे। ठीक है? और नहीं तो मैं सीधा रिस्पांस भी दिखा दूं। तो आपको पता है कि रिस्पांस का रिटर्न टाइप होगा एआई मैसेज टाइप। ठीक है? तो यहां पे जो आपका रिस्पांस है इट इज ऑफ एआई मैसेज और यहां कंटेंट है हाय आई एम डूइंग वेल थैंक्स फॉर आस्किंग हाउ कैन आई हेल्प यू टुडे तो यहां पे आपको वो पूरा इनेशन दिख रहा है ठीक है तो ये भी एक सिंपल तरीके से एक जनरेटिव एआई एप्लीकेशन ही बनाया हूं मैं जहां पे आपका एलएल मॉडल है हम इनपुट दे रहे हैं और आपको आउटपुट मिल रहा है बट यहां पे हम लोग ने दो तरीके से देखा एक है बाय यूजिंग दिस लाइब्रेरी व्हिच इज़ कॉल्ड एज इनट चैट मॉडल और दूसरा जो हम लोग यूज़ किए हैं उसको हम लोग बोलते हैं चैट ओपनिंग अब ये हो गया ओपन एआईए का ठीक है? ऐसे ही बहुत सारे सर्विस प्रोवाइडर्स हैं एलएलएम मॉडल्स के। Google जेमिनी है, Gok है। अ मैं आपको Google जेमिनी से दिखाना चाहता हूं। Google जेमिनी क्यों? क्योंकि अ बहुत सारे रिक्वेस्ट आप लोगों को फ्री में दे देते हैं। Google जेमिनी फ्लैश अगर मॉडल यूज़ आप कर रहे हैं। ठीक है? और अगर आपको याद होगा हम लोग ने ऑलरेडी एनवी फाइल बना लिया है और वहां पे हम लोग Google जेमिनी का भी एपीआई की रख लिया। तो पहली बात हम लोग एनवायरमेंट वेरिएबल को लोड करेंगे। दैट इज नथिंग बट Google अंडरs एपीआई की और यहां पे हम लोग लिखेंगे ओएस डॉट गेट ई एनवी Google अंडरस्कोर एपीआई अंडरस्कोर की। ठीक है? अब अ पहली बात तो ये हम लोग ने एनवायरमेंट वेरिएबल सेटअप कर दिया है। ठीक है? जैसे मैंने बताया था Google जेमिनी के कोई भी मॉडल्स को भी कॉल करना है तो दो तरीके से आप कॉल कर सकते हैं। एक है फ्रॉम लंग चेन डॉट चैट अंडरस्कोर मॉडल्स इंपोर्ट इन init चैट मॉडल। ठीक है? इनट चैट मॉडल यूज़ कर सकते हैं। यहां पे आप लिखेंगे मॉडल इक्वल टू इनट चैट मॉडल। ठीक है? और यहां अब हम लोगों को सोचना है कि मॉडल का नाम हम लोग कैसे देंगे। ठीक है? तो ये अगर पता चल गया आपको आप ईजीली कोई भी मॉडल्स के साथ खेल सकते हैं। चलिए मैं वापस जाता हूं अपने डॉक्यूमेंटेशन पेज में और अगर आपको पता होगा डॉक्यूमेंटेशन में यहां पे हम देखें एंथ्रोपिक है Azure है या Google जेमिनी है तो Google जेमिनी का मैं यहां देखूंगा यहां एक एग्जांपल दिए हैं अगर मेरे को Google जेमिनी के कोई भी मॉडल देना है तो पहली बात तो मेरे को ये एक प्रीफिक्स डालना पड़ेगा Google अंडरस् ठीक है और वहां पे जो भी मॉडल आपको यूज़ करना है उसका नाम तो लेट्स से कि मेरे को फ्लैश लाइट मॉडल यूज़ करना है तो मैं ये स्पेसिफिक मॉडल यहां पे दे दूंगा ठीक है तो यहां पे मैं लिख देता हूं कोट्स में और ये पेस्ट कर दिया मैंने। ठीक है? तो आपको यहां बहुत ही क्लियरली दिख रहा है कि भाई हम लोग जो बना रहे हैं वो है बेसिकली एक आई मीन जो एलएलएम मॉडल हम लोग कॉल कर रहे हैं Google जेमिनी का बेसिकली तो जेमिनी मॉडल्स 2. 5 फ्लैशलाइट। ठीक है? और हमेशा आप डॉक्यूमेंटेशन पेज देखते रहिएगा। अब फाइनली ये हो गया। अब मैं यहां लिख दूंगा मॉडल डॉट इनवोक और ये मेरा इनपुट होगा। लेट्स से राइट मी एंड एस टू एस्स अबाउट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। ठीक है? आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। तो ये हो गया। अब यहां पे मेरे को स्पेसिफिकली रिस्पांस मिल जाना चाहिए। ठीक है? और यही रिस्पांस मैं यहां प्रिंट कर दूंगा। रिस्पांस डॉट कंटेंट जो मेरा आउटपुट होगा। ठीक है? Google जेमिनी का आउटपुट होगा। तो यहां देखिए मैंने एनवायरमेंट वेरिएबल फर्स्ट सेटअप कर दिया है। जो भी मेरे को मॉडल यूज़ करना है। अब इसके लिए मेरे को Google का एपीआई की लगेगा और ये फर्स्ट टाइम लोड करने टाइम ही लगता है ज्यादा टाइम। उसके बाद ये काफी ज्यादा फास्ट हो जाता है। तो यहां पर देखिए ये आपका पूरा का पूरा अ पैराग्राफ आ गया। जो भी आपका एस्स है वो आ गया। द राइज़ ऑफ़ मशीन माइंड नेविगेटिंग द लैंडस्केप ऑफ़ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। अब आपको मैंने ओपन एआई से ये वाला दिखाया था। राइट? बाय यूजिंग चैट ओपन एआई। तो अगर आप अपना रिक्वायरमेंट में देखेंगे हम लोग अ एक और मॉडल एक और लाइब्रेरी इंस्टॉल किए थे जिसका नाम है लचन Google जेनी आई तो ये बाय यूजिंग दिस लाइब्रेरीज़ आल्सो यू कैन एक्चुअली कॉल द Google जेमिनी एलएलए मॉडल वो कैसे करते हैं अब मैं वो आपको दिखाता हूं तो पहली बात तो आप क्या करेंगे फ्रॉम लैंगचेन और यहां पर देखिए Google जेन एआई है ठीक है और इसको हम लोग इंपोर्ट करेंगे जिसको हम लोग बोलते हैं चैट Google जनरेटिव एआई जैसे चैट ओपन एआई है ठीक है ऐसे चैट Google जनरेटिव AI ठीक है और इससे भी सेम काम होगा जो आप इनट चैट मॉडल से करते हैं। बट मेरा काम है कि आपको दो दोनों तरीके से दिखाएं इसीलिए मैं आपके लिए ये बना दे रहा हूं। तो मॉडल इज़ इक्वल टू चैट Google जनरेटिव AI और यहां पे हम लोग स्पेसिफिकली मॉडल का नाम लिखेंगे और यहां लिखेंगे जेमिनी 2. 5 फ्लैश लेट्स से मैंने ये वाला मॉडल यूज़ कर लिया फ्लैश लाइट। ठीक है? बस मॉडल का नाम देना है जो मॉडल आपको यूज करना है और चैट Google जनरेटिव एआई लिखना है और उसके बाद आपका जो कंटेंट होगा लेट्स से कि मेरे को इनवोक करवाना है और रिस्पांस देखना है तो आप सेम चीज कर सकते हैं। तो यहां पे मैंने लिख दिया मॉडल डॉट इनवोक राइट मी एन एस्स अबाउट आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस और ये मेरा आउटपुट आ गया। ठीक है? द डबल एच स्वॉर्ड नेविगेटिंग द डैम डॉन ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस। तो यहां पे आपको क्लियरली दिख रहा है कि भाई ठीक है? Google जर्मिनी के मॉडल में इंटीग्रेशन होते हैं। अब जो थर्ड वाला डिफरेंट टाइप ऑफ मॉडल उसके बाद तो आप बाकी के सारे मॉडल्स आप ट्राई कर सकते हो। आपको क्या करना है? इधर जाना है। रेफरेंस में देखना है एंथ्रोपिक चाहिए। इसका की निकालिए। आपके पास जो भी की होगा aur का चाहिए। इसका की निकालिए। एडब्ल्यूएस बेडरॉक चाहिए या हगिंग फेस मॉडल चाहिए। इसका की निकालिए और काम करना स्टार्ट करिए। बट मैं क्या करूंगा? मैं आपको एक और मॉडल दिखाना चाहूंगा जिसको हम लोग बोलते हैं ग्रॉक। ठीक है? अब ग्रॉक काफी ज्यादा अमेजिंग है क्योंकि आपको ये बहुत सारे फ्री मॉडल्स दे देते हैं। आई मीन ज्यादा रिक्वेस्ट भी नहीं कर पाएंगे बट फॉर अ लिमिटेड नंबर ऑफ रिक्वेस्ट आप लोग यूज़ कर सकते हैं। ठीक है? अब gok में आपको जो भी मॉडल्स यूज़ करना है आप यूज़ करिए। तो पहली बात तो मैं अगेन ब्राउज़र खोलूंगा। मैं देखूंगा कि मेरे को कौन सा मॉडल यूज़ करना है। consoleg. com प्लेग्राउंड में जाके। और यहां पर मेरे पास बहुत सारे अमेजिंग ओपन सोर्स मॉडल्स हैं। तो यहां पर आप देखिए मैं कंटिन्यू विद Google कर देता हूं। लॉग इन कर लेता हूं। लॉग इन करके और मैं आपको दिखा दूंगा। ठीक है? तो ये रहा परफेक्ट। तो यहां पर देखिए बहुत सारे अलग-अलग मॉडल्स हैं। तो आप कोई भी मॉडल यूज़ कर लीजिए। लेट्स से कि मैं LMA 3. 18B इंस्टेंट यूज़ करना चाहता हूं। ठीक है? तो मैं अपने अ इसमें जाऊंगा। यहां पे मैं स्पेसिफिकली लिखूंगा समथिंग लाइक दिस इंपोर्ट ओएस फ्रॉम लैं चेन डॉट चार्ट अंडरस्कोर मॉडल्स इंपोर्ट इनट चार्ट मॉडल ठीक है अब सिंस हम लोग ग्रॉक यूज़ कर रहे हैं तो मैं लिखूंगा goc osn gok अंडरस्कोर एपीआई की जो मैंने फाइल में सेव करके रखा हुआ है प्लीज आप मेक श्योर करिएगा आप भी उसको सेव कर लें ठीक है और मैं आपको ये भी बता दिया हूं कि उसका एपीआई की कैसे बनता है। राइट ग्रॉक एपीआई की। ठीक है? अब जो नेक्स्ट स्टेप होगा मैं इनट चार्ट मॉडल यूज़ करूं। इनट चार्ट मॉडल। अब चलिए मॉडल का नाम बुलाते हैं। अब मॉडल का नाम बुलाने के लिए आपको क्या करना पड़ेगा? फर्स्ट ऑफ़ ऑल यहां पे ग्रॉक बोल के लिखना पड़ेगा। कोलन और जो भी आपका मॉडल का नाम होगा। अब इस केस में मेरा मॉडल जो मैं यूज़ करने वाला हूं वो अ मॉडल कौन सा होगा? ठीक है? वो हम लोग देखते हैं। तो यहां पे हम लोग जो स्पेसिफिक मॉडल्स यूज़ करने वाले हैं जैसे आपको लामा यूज़ करना है या कुछ भी यूज़ करना है आप वो कर सकते हैं। ठीक है? तो यहां पे मैं लूंगा लामा 3. 18B इंस्टेंट। ठीक है? तो लिख दूं यहां पे लामा। ठीक है? लामा 3. 1 8 बिलियन। 8 बिलियन के बाद भी कुछ है इंस्टेंट। ठीक है? इंस्टेंट देखते हैं LMA 3. 18B इंस्टेंट नाम आपको सेम टू सेम लिखना पड़ेगा नहीं तो काम नहीं करेगा। ठीक है? अब मैं जाके इसको मॉडल वेरिएबल में सेव कर देता हूं। और हम लोग बेसिकली क्या करेंगे? नेक्स्ट वाले स्टेट में मॉडल डॉट इनवोक कर देंगे। ठीक है? और यहां पर लिख देंगे लेट्स से मैं एक जोक चाहते हैं जोक लिखते हैं। राइट मी अ जोक ऑन मशीन लर्निंग एल्गोरिदम्स। ठीक है? और हम लोग इसका रिस्पांस सेव कर देंगे। रिस्पांस यहां सेव कर देंगे और यहां हम लोग प्रिंट कर देंगे रिस्पांस डॉट कंटेंट। देखिए एक अमेजिंग चीज जो आपको दिखेगा ये सारे जेरिक हैं। आपको मॉडल बुलाने का तरीका एक जनरिक है। बट इसका जो आउटपुट है हमेशा सेम ही आएगा। आई मीन नॉट सेम आएगा। बट आप देख रहे हैं रिस्पांस डॉट कंटेंट में आपका आउटपुट रहेगा। तो यहां पर फर्स्ट मेरा ये जोक आया व्हाई डिड अ मशीन लर्निंग एल्गोरिथम गो टू द थेरेपी बिकॉज़ इट वाज़ स्ट्रगलिंग टू कवर कन्वर्ज टू इट्स ट्रू फीलिंग्स। राइट? बढ़िया जोक है। जिनको मशीन लर्निंग का आईडिया होगा तो उनको डेफिनेटली ये समझ में आएगा। ठीक है? तो ये रहा कैसे आप इनट चैट मॉडल से बुला सकते हैं। एक और तरीका है जिसको हम लोग स्पेसिफिकली चैट ग्रॉक बोल के यूज़ करते हैं। ठीक है? चैट ग्रॉक तो मैं इसके लिए अगेन रिक्वायरमेंट टीएटी में जाके देखूं तो मैंने इंपोर्ट किया है langचे डैश ग्रॉक। ठीक है? और यहां पे जाके आप देख सकते हैं फ्रॉम lgचे अंडर अंडरस्कोर ग्रॉक इंपोर्ट चार्ट gok और ये रहा मेरा मॉडल चैट ग्रॉक का। मैंने यह स्पेसिफिक मॉडल यूज़ किया है। दिस इज़ अ थिंकिंग री थिंकिंग एंड रीज़निंग मॉडल क्वेन 332 बिलियन और मैं यहां पे लिखा मॉडल डॉट इनवोक्स व्हाई डू पैर टॉक और यहां पे आप स्पेसिफिक रिस्पांस देखेंगे और रिस्पांस भी यहां पे एआई में से जाएगा। अब देखिए मैं जब इसको रीजनिंग मॉडल बोलता हूं ना ये रीजनिंग मॉडल क्यों है? क्योंकि ये सोचता है। ठीक है? तो अगर मैं आपको यहां पे रिस्पांस डॉट कंटेंट डिस्प्ले कर दूं। ठीक है? तो यहां पे देखिए ये सोचता है थिंकिंग। ओके? सो आई नीड टू फिगर आउट व्हाई पैरेट स्टॉक है ना तो यहां पर पूरा मेरा पूरा का पूरा इंफॉर्मेशन है। पहला सोचता है उसके बाद वो जवाब बनाता है। ठीक है? तो ये था स्पेसिफिकली विद रिस्पेक्ट टू मॉडल इंटीग्रेशन। हम लोगों ने ओपन एआई मॉडल का इंटीग्रेशन देख लिया। हम लोग ने Google जेमिनी का हम लोगों ने ग्रॉक का मॉडल इंटीग्रेशन देख लिया। अब आपके ऊपर है। आप कौन सा भी मॉडल यूज़ करना चाहें आप कर सकते हैं। ठीक है? अब जैसे हम लोग आगे बढ़ेंगे हम लोग बात करने वाले हैं एक अमेजिंग टॉपिक के बारे में जिसको हम लोग बोलते हैं स्ट्रीमिंग एंड बैच। ठीक है? अब ये स्ट्रीमिंग एंड बैच होता क्या है? ठीक है? अ ये समझते हैं। स्ट्रीमिंग से आपको क्या फायदा होगा? क्या फायदा नहीं होगा? ये सारा चीज। तो पहली बात तो मैं स्ट्रीमिंग का डेफिनेशन यहां पे लिख दिया हूं। स्ट्रीमिंग अ मोस्ट मॉडल कैन स्ट्रीम द आउटपुट कंटेंट व्हाइल इट इज़ बीइंग जनरेटेड बाय डिस्प्लेइंग द आउटपुट प्रोग्रेसिवली स्ट्रीमिंग सिग्निफिकेंटली यूज़ इंप्रूव्स यूजर एक्सपीरियंस पर्टिकुलरली फॉर लॉन्ग रिस्पांससेस कॉलिंग स्ट्रीम रिटर्न्स एन इटरेटर दैट यील्ड्स आउटपुट चंक्स एज़ दे आर प्रोड्यूस्ड यू कैन यूज़ अ लूप टू प्रोसेस ईच चंक इन रियल टाइम। चलिए मैंने आपको डेफिनेशन तो यहां पर बता दिया बट बोलना क्या चाह रहे हो? लाइक ये क्वेश्चन तो सबके माइंड में आएगा ही। ठीक है? आपने डेफिनेशन पढ़ दिया। बोलना क्या चाह रहे हो? देखिए जभी भी हम यहां पे एक रिक्वेस्ट भेजें लाइक व्हाट इज द कैपिटल ऑफ इंडिया? और लेट्स से कि ये वाला रिक्वेस्ट हम लोग ने भेजा। राइट मी अ राइट मी एन एस्स ऑन एआई। ठीक है? अब देखिए एलएलएम जब ये इनपुट लेता है तो आउटपुट जनरेट करता है। राइट? और ये आउटपुट लेट्स से ये जो जनरेट कर रहा है और मैंने यहां लिख दिया राइट मी एन एस्स ऑफ़ 1000 वर्ड्स। ठीक है? 1000 वर्ड्स एस्स ऑन एआई। अब एलएलएम पूरा का पूरा आउटपुट तभी दिखाएगा जब ये 1000 वर्ड्स जनरेट हो जाएगा। एग्री? ठीक है? जब तक ये 1000 वर्ड्स जनरेट नहीं होगा तब तक आपको आउटपुट नहीं दिखेगा। बट ऐसा भी है ना? जैसे-जैसे आउटपुट जनरेट कर रहा हो वो यहां दिखना चाहिए। राइट? लेट्स से कि मैंने यहां पर क्वेश्चन पूछा राइट मी एन एस्000 वर्ड्स एस्स ऑन एआई। तो एलएलएम फर्स्ट सेंटेंस जनरेट किया। तो फर्स्ट सेंटेंस आप दिखा दो इधर। उसके बाद सेकंड सेंटेंस जब दिखेगा तो दिखा दो उधर। थर्ड जब दिखेगा दिखा दो। फोर्थ अभी के टाइम में क्या हो रहा है कि जब एलएलएम पूरा आउटपुट जनरेट हो कर रहा है तभी आपको आउटपुट दिख रहा है। राइट? तो यहां हम लोग क्या करने की कोशिश करेंगे? हम लोग एक स्ट्रीमिंग का कांसेप्ट अप्लाई करेंगे। स्ट्रीमिंग क्या बोलता है? कि जैसे-जैसे एलएलएम आउटपुट जनरेट कर रहा है वो यहां पे स्ट्रीम करके आउटपुट दिखाते जाए। राइट? तो इसको हम लोग दो तरीके से कर सकते हैं। ठीक है? एक है बैच स्ट्रीमिंग, एक है नॉर्मल स्ट्रीमिंग। ठीक है? तो पहली बात तो हम लोग स्ट्रीमिंग का बात करेंगे। ठीक है? तो लेट्स से कि मैंने यहां पे लिखा मॉडल डॉट इनवोक। ठीक है? और यहां पे लिख दिया मैंने राइट मी अ लेट्स से 500 वर्ड्स बोलता हूं। ठीक है? 500 वर्ड्स पैराग्राफ ऑन एi। ठीक है? तो मैंने इसको एग्जीक्यूट कर दिया। अब देखिए। यह मॉडल जब तक आउटपुट नहीं बनाता है लाइक पूरा का पूरा आउटपुट नहीं बनाता तब तक यहां पर नहीं दिखता है। राइट? अब आपको आउटपुट दिखा क्योंकि मॉडल ने पूरा 500 वर्ड्स का पैराग्राफ का आउटपुट बना दिया था। राइट? बट मेरा क्या कहना है कि फर्स्ट सेंटेंस जैसा बनता है आप दिखा दो। सेकंड दिखा दो। तब उसके लिए हम लोग स्पेसिफिकली स्ट्रीमिंग अप्लाई करेंगे। तो स्ट्रीमिंग के लिए हम लोग यहां लिखते हैं मॉडल डॉट स्ट्रीम। देखिए मॉडल में ही ये स्ट्रीम मेथड है। ठीक है? व्हिच इज़ कॉल्ड एज मॉडल डॉट स्ट्रीम। और मैं यही स्ट्रीम में बेसिकली इसको आउटपुट पूछता हूं। देखते हैं क्या आउटपुट आएगा। तो यहां देखिए जैसे आप एग्जीक्यूट करते हैं ना ये जनरेटर ऑब्जेक्ट क्रिएट करता है। ये जनरेटर ऑब्जेक्ट इज़ जस्ट लाइक एन आइट्रेटर। ठीक है? अब ये आइटरेटर में एक फैसिलिटी ये रहता है कि जैसे आउटपुट जनरेट करे आप दिखा दो। ठीक है? चलो दिखाते हैं कैसे दिखाना है। तो मैं यहां अप्लाई करूंगा एक सिंपल सा फॉर लूप फॉर चंक इन मॉडल डॉट स्ट्रीम। ठीक है? और यहां मैं प्रिंट करूंगा चंक डॉट टेक्स्ट। ठीक है? और यहां मैंने एंड में लिख दिया। ले एंड में सोचो मैंने एक पाइप डाल दिया। सो दैट जैसे-जैसे टेक्स्ट दिखेगा वो यहां पर डिस्प्ले करते जाएगा। और फ्लश = ट्रू। फ्लैश क्यों ट्रू करूंगा मैं? क्योंकि मैं चाहता हूं कि आप ये पैरामीटर का सोचिएगा। ठीक है? फ्लश इक्व ट्रू इसलिए डाला हूं मैं क्योंकि वो जैसे है ना इंटरनल मेमोरी में कुछ-कुछ कैशेस सेव करके रखता है उसको फ्लश करने के लिए। ठीक है? अब मैं जाके प्रिंट करता हूं। तो देखिए ये देखिए जैसे-जैसे एक चंक क्रिएट होता है और वो सारा दिखने लगता है। चलिए मैं एंड में ना इसको निकाल देता हूं। तब आपको और क्लियरली दिखेगा। देखिए जैसे-जैसे सेंटेंस जनरेट हो रहा है वो यहां पर आपको दिख रहा है। लेट्स से कि मैं 1000 वर्ड्स डालता हूं। तब आपको और क्लियरली दिखेगा। देखिए ठीक है। जैसे-जैसे बन रहा है तो यहां स्ट्रीम होते जा रहा है। पहले वाले सिनेरियो में क्या था? चलो वेट करो। पूरा जनरेट करने के लिए वेट करो। बनाने अब जैसे बन जाएगा तब जाके दिखेगा। राइट? तो ये एक अमेजिंग यूजर एक्सपीरियंस देता है। अ इफ यू आर यूजिंग सम स्ट्रीम टेक्निक। स्पेसिफिकली जब आप चैट यूज़ करते हैं, चैट बॉट्स यूज़ करते हैं, वो सारा चीज़ यूज़ करते हैं, तो वो टाइम में इट विल बी वेरी वेरीरी अमेजिंग। ठीक है? चलिए, एक और एग्जांपल दिखाता हूं। मैं यहां पे लिख रहा हूं मॉडल डॉट इनवोक और यहां पे मेरा क्वेश्चन है व्हाई डू पैरेट्स हैव कलरफुल वेदर्स। ठीक है? और मैंने एग्जीक्यूट कर दिया। तो ये बनाएगा अपना आउटपुट बनाएगा। जब तक आउटपुट एलएलएम नहीं बनाता है तब तक दिखाएगा नहीं। चलो ये आ गया। अब मैं दूसरा तरीके से दिखाता हूं। जहां पे मैं चंकिंग का स्ट्रेटजी यूज़ करता हूं। आई मीन स्ट्रीमिंग व्हाई डू पैरेट्स हैव कलर फेदर्स। और जैसे मैंने इसको एग्जीक्यूट कर दिया। तो देखिए कितना प्यारे तरीके से यह पूरा का पूरा आउटपुट आपको दिखा रहा है। इजंट इट अमेजिंग? यस इट इज़ राइट? चलिए ये वाला भी निकाल देता हूं मैं। मैं पाइप डालना बोल रहा था क्योंकि मैं दिखाना चाहता था आपको हर एक चंक्स कैसे क्रिएट होते हैं। तो देखिए यहां कितने अच्छी तरीके से आपका पूरा आउटपुट जनरेट हो रहा है। राइट? और स्ट्रीम होते जा रहा है। ठीक है? तो ये था एक स्ट्रीमिंग टेक्निक। एक और टेक्निक जो बोलते हैं हम लोग जिसको हम लोग बोलते हैं बैच। ठीक है? अब बैच टेक्निक क्या है? देखिए, बैच इज अ कलेक्शन ऑफ इंडिपेंडेंट रिक्वेस्ट टू अ मॉडल व्हिच कैन सिग्निफिकेंटली इंप्रूव परफॉर्मेंस एंड रेड्यूस कॉस्ट एज़ द प्रोसेसिंग कैन बी डन इन पैरेलल। ठीक है? अब देखिए मैं यहां पे अपना ये वाला खोलता हूं स्क्रबल नोटबुक। ठीक है? अभी आपको पता है, ठीक है? हम जब एक रिक्वेस्ट देते हैं, तब एलएलएम आउटपुट जनरेट करेगा। क्या हमारे पास ऐसा सिनेरियो है कि हम तीन इंडिपेंडेंट रिक्वेस्ट पैरेलली दें और एलएलएम तीन आउटपुट पैरेलली दे पाए। मतलब पैरेलली होना चाहिए। ठीक है? एंड फॉर दैट वी कैन यूज़ बैच। बैच ठीक है? बैचिंग कांसेप्ट। अब बैचिंग कांसेप्ट कैसा होता है? लेट्स से। तो हम लोग स्पेसिफिकली यूज़ करेंगे मॉडल डॉट बैच। ठीक है? और जितने भी हमारे रिक्वेस्ट है इसके अंदर आप दे दीजिए लिस्ट में। सो लेट्स से कि मैं तीन रिक्वेस्ट देना चाहता हूं अपने लिस्ट के अंदर। एक है व्हाई डू पैरेट्स हैव कलरफुल वेदर्स? व्हाई डू एयरप्लेन फ्लाई? व्हाट इज क्वांटम कंप्यूटिंग। ठीक है? तो ये मेरा तीन क्वेश्चन है। अगर मैं इनवोक में देता तो क्या सीक्वेंशियली एक-एक के एक आफ्टर एक देना पड़ता। राइट? यहां पे मैं पैरेलली दे रहा हूं। अब फाइनली मेरे तीन रिस्पांससेस जनरेट होंगे। तो मैं यहां लिखूंगा फॉर रिस्पांस इन ठीक है रिस्पांससेस को एक वेरिएबल में सेव कर देते हैं। रिस्पांससेस इक्वल टू फॉर रिस्पांस इन रिस्पांससेस। ठीक है? और यहां पे हम लोग लिख देंगे प्रिंट रेस्प्स। अब देखिए तो ये पैरेलली जाएगा और ये आपका रिस्पांससेस क्रिएट हो जाएगा। देखिए आपको मिल रहा है पूरा का पूरा आंसर। ये पैरेलली मतलब ये सारे रिक्वेस्ट पैरेलली एलएलएम में गया और एलएलएम ने इसका आउटपुट कर दिया। ठीक है? तो ये एक है। अब द क्वेश्चन इज़ क्रिश हम ठीक है। आप कितने नंबर ऑफ रिक्वेस्ट पैरेलली दे सकते हैं? क्या हम वो भी एलएलएम के कॉन्टेक्स्ट साइज के ऊपर डिपेंड कर सकता है। बट क्या हम डिसाइड कर सकते हैं कि भाई हमको पांच ही पैरेलल रिक्वेस्ट देना है, चार देना है। हां, कर सकते हो। ठीक है? उसके लिए आपको एक और पैरामीटर सेट करना पड़ेगा जिसको हम लोग बोलते हैं मैक्स अंडरस्कोर करेंसी कनकरेंसी ये कॉन्फिग बोल के एक वेरिएबल है जो इसके अंदर बैच के अंदर आएगा आपके पास आप मैक्स अंडरस्कोर कनकरेंसी बोल सकते हो पांच लो ठीक है मैक्सिमम पांच लो लिमिट टू फाइव पैरेलल कॉल्स उसके आगे नहीं जाना है और जब आप ये एग्जीक्यूट कर देंगे तो देखिएगा आपको स्पेसिफिक आउटपुट मिलेगा राइट सो यहां पर अब आप देख पा रहे हो कि मेरे को तीन आउटपुट मिला है बट आप ये समझिएगा तीनों पैरेलली एलएलएम को गया हुआ है इनपुट एंड इट इज़ जनरेटेड द आउटपुट पैरेलली। ठीक है? तो ये था अबाउट दिस पर्टिकुलर नोटबुक फाइल जहां पे हम लोग एलएलएम इंटीग्रेशन के बारे में बात किए हैं। हम लोग अ कैसे ओपन एआई मॉडल्स के साथ इंटीग्रेट करेंगे? Google जेमिनी करेंगे। स्ट्रीमिंग क्या है? इनवोकिंग क्या है? अह स्ट्रीमिंग सर्विस लाइक अह बैच कॉल्स क्या है? ये सारे चीजों के बारे में हम लोगों ने डिस्कशन किया है। अब ये था बस बिगिनिंग राइट अभी तो बहुत सारे चीजें करना है। अब जो हमारा नेक्स्ट टॉपिक्स स्पेसिफिकली होगा वो होगा टूल कॉल के बारे में। और क्यों टूल कॉल और हम लोग एजेंट के बारे में भी समझेंगे अब जैसे चलते हैं। ठीक है? एजेंट एक बेसिक अंडरस्टैंडिंग ऑफ एजेंट भी आपको पता चल जाएगा। तो गाइस अब तक हम लोगों ने स्ट्रीम और बैच के बारे में समझा कि कैसे हम लोग एक

कलेक्शन ऑफ इंडिपेंडेंट रिक्वेस्ट एक स्पेसिफिक एलएलएम मॉडल को कर सकते हैं और उसके रेस्पेक्टिवली कैसे हमारा पैरेलल आउटपुट आ सकता है। ठीक है? अब चलिए अब हम लोग एक नए टॉपिक के ऊपर अ चलते हैं और उस स्पेसिफिक टॉपिक के लिए मैं एक यहां एक फाइल बनाऊंगा जिसका नाम होगा टूल्स। ठीक है? और यह टूल्स क्या है? ठीक है? व्हाट डू यू मीन बाय टूल्स? यह टूल काेंस क्या है? अ हम लोग स्पेसिफिकली जबभी भी कोई जनरेटिव या एप्लीकेशन बनाते हैं तो ये टूल्स हम लोग क्यों यूज़ करते हैं? तो पहली बात तो हम लोग टूल्स का डेफिनेशन देखते हैं। एंड देन मैं आपको बहुत ही अच्छी तरीके से स्टेप बाय स्टेप ये समझाऊंगा कि टूल्स होता क्या है? तो यहां पर देखिए मॉडल्स जब भी मैं मॉडल्स का बात करूं ना तो यह एलएलएम मॉडल का हम लोग बात कर रहे हैं। सो मॉडल्स कैन रिक्वेस्ट टू कॉल टूल्स दैट परफॉर्म टास्क सच एज फचिंग डेटा फ्रॉम अ डेटाबेस सर्चिंग द वेब और रनिंग कोड टूल्स आर पेयरिंग्स ऑफ अ स्कीमा इंक्लूडिंग द नेम ऑफ अ टूल डिस्क्रिप्शन एंड अ आर्गुमेंट डेफिनेशन ऑफ एन अ जसन स्कीमा अ फंक्शन अ कोर रूटीन टू एग्जीक्यूट। ठीक है? अगर आपको ये डेफिनेशन नहीं समझ में आया फिर भी टेंशन मत लीजिए क्योंकि मैं आपको डेफिनेटली स्टेप बाय स्टेप समझाऊंगा। तो देखिए गाइस हम लोग वापस अपने अ स्क्रिबल नोटबुक में चलते हैं। ठीक है? अब ये अ जो हम लोग टॉपिक डिस्कशन करने वाले हैं उसको हम लोग टूल्स बोलेंगे। ठीक है? तो टूल्स क्या होता है? अब आपको यह डेफिनेटली पता है कि मेरे पास अगर कोई एलएलएम मॉडल है। ठीक है? यह एलएलएम मॉडल को लेट्स से दिस इज़ माय एलएलएम मॉडल। ये एलएलएम मॉडल को मैं अगर कोई इनपुट देता हूं। देन दिस एलएलएम मॉडल विल जनरेट अ स्पेसिफिक आउटपुट। और यहां पे कंटेंट जनरेट होगा। राइट? ये हम लोगों ने देखा था। और ये है स्पेसिफिकली एक बहुत ही सिंपल जेनआई एप्लीकेशन। अब थोड़े चीजें पता लगाते हैं इस एलएलएम के बारे में। हमेशा याद रखिए जभी भी हम ये एलएलएम जो है लार्ज लैंग्वेज मॉडल या लार्ज इमेज मॉडल कुछ भी हो राइट या मल्टीमॉडल मतलब जो टेक्स्ट के साथ भी काम कर सकता है और इमेजज़ वीडियोस है। ठीक है? तो यहां मैं लिख दूंगा एलएलएम हो सकता है। एलआईएम मतलब लार्ज इमेज मॉडल भी हो सकता है। इन सारे मॉडल का एक कट ऑफ ट्रेनिंग डेट होता है। ठीक है? कट ऑफ ट्रेनिंग डेट। कट ऑफ ट्रेनिंग डेट मतलब लेट्स से कि मैं एक मॉडल का बात करूं जो हम लोग ने यूज़ किया था वो था जीपीटी5। लेट्स से हम लोग ने ये यूज़ किया। अब जीपीटी5 लेट्स से ये मॉडल है और ये हम लोग ने या ओपन एआई ने इसको अब आज कौन सा महीना चल रहा है? लाइक दिस इज़ अ न्यू ईयर। ठीक है? लेट्स से कि 2025 अक्टूबर के महीने तक सारे डाटा के साथ ट्रेन किया है जो अवेलेबल है इंटरनेट में। तो रीसेंट डेटा जो है नवंबर दिसंबर उनमें ट्रेन नहीं हुआ है ये जीपीडी5 राइट तो अगर मैं कोई भी क्वेश्चन या एलएलएम को या कोई भी ये मॉडल को मैं पूछूं दैट इज रिलेटेड टू नवंबर एंड दिसंबर लेट्स से कि मैंने बोलूंगा हे प्रोवाइड मी द करंट एआई न्यूज़ ऑफ नवंबर मंथ एआई न्यूज़ ऑफ नवंबर मंथ। तो आपको लगता है क्या एलएलएम इस स्पेसिफिक इनपुट का करेक्ट आउटपुट दे पाएगा या करेक्ट आउटपुट जनरेट कर पाएगा? द आंसर इज़ प्योरली नो। ये नहीं कर पाएगा। क्यों? क्योंकि जो ये एलएलएम मॉडल हम लोग यूज़ कर रहे हैं, ये नवंबर और दिसंबर के डेटा पे ट्रेंड है ही नहीं। राइट? ये क्योंकि जो भी लास्ट डाटा है वह है 2025 अक्टूबर के महीने तक। तो अगर मेरे को कोई भी क्वेश्चन पूछना रहा नवंबर और दिसंबर का तो ये एलएलएम डेफिनेटली आउटपुट नहीं दे पाएगा। और थोड़ा ना एलएलएम में भी ना थोड़ा क्या बोलते हैं? मस्ती रहता है। ठीक है? ये एलएलएम को आउटपुट नहीं पता होगा। फिर भी यह कोशिश करेगा कुछ आउटपुट जनरेट करने का। एंड दिस आउटपुट जो जनरेट कर रहा है यह एक्यूरेट नहीं है। फिर भी जनरेट कर रहा है। और इसको हम लोग बोलते हैं एलएलएम हेलुसिनेशन। ठीक है? बहुत ही सिंपल भाषा में समझा रहा हूं। ये कुछ ऐसा है। एलएलएम हेलुसिनेशन मतलब लेट्स से कि मैंने 10 बुक्स पढ़ा है एग्जाम के लिए। ठीक है? तो लेट्स से कि मेरा एग्जाम है। एग्जाम है रिलेटेड टू वन सब्जेक्ट जहां पे कैट के बारे में पूछेंगे। ठीक है? तो मैंने 10 बुक पूरा पढ़ा है। अब मैं वो एग्जाम में जाके बैठा हूं। मेरे को क्वेश्चन पेपर आ गया। अब वो क्वेश्चन पेपर में अगर मेरे को डॉग का क्वेश्चन आ गया तो ऑब्वियसली मैं आंसर नहीं कर पाऊंगा। बट मैं अपने आप को ज्ञानी मानूंगा। लेट्स से कि मानता हूं। तो मैं क्या जा के लिखूंगा? मैं कुछ भी लिख दूंगा अनशंड डॉग के बारे में। ठीक है? डॉग के बारे में अनशंड लिख दूंगा। इवन दो आई डोंट हैव द नॉलेज। इधर-उधर का जब बेसिक नॉलेज लेके मैं सारा डॉग का आंसर लिख दूंगा जो कि एक्यूरेट नहीं होगा। तो इसको हम लोग क्या बोलते हैं? हेलुसिनेशन। ऐसे ही एलएलएम भी हेलसिनेट करता है। ठीक है? उनके पास आंसर नहीं रहता है। बट फिर भी एलएलएम्स आर एोगेंट। और ये रीसेंट रिसर्च पेपर में भी यह पता लगा है कि ओपन एआई वाले ना ये एलएलएम हैसिलेशनर अ रखे हैं फॉर पर्पस। लाइक पर्पस के लिए रखे हैं। जानबूझ के कि उनको कुछ आउटपुट देना है। ऐसा नहीं कि एलएलएम हेलुसिनेशन ऐसे ही होता है। दे हैव मेड इट डू इट लाइक दैट। राइट? तो एलएलएम हैसिनेशन आपको स्पेसिफिक आईडिया आ गया। अब दूसरा क्वेश्चन आता है। ठीक है क्रिश ये एलएलएम हेलुसिनेशन कैसे हम लोग कम करें? हेलुसनेट करना। राइट? हेलुसनेट मतलब हेलुसिनेट करना। राइट? या एल हेलुसिनेशन हाउ डू वी रिड्यूस इट? अब इसको रिड्यूस करने के लिए बहुत सारे तरीके हैं। ठीक है? पहला तरीका जो हम लोग यूज़ करेंगे। लेट्स से कि यह मेरा एलएलएम है। अब इस एलएलएम को हम लोग एक थोड़ा सा चेंज करेंगे। ठीक है? तो एलएलएम में हमारा इनपुट जाता है विद रिस्पेक्ट टू दिस इनपुट हमारा आउटपुट जनरेट होता है। अब मैं एलएलएम को क्या बोलूंगा? लेट्स से कि मैं ये बोलूं नवंबर दिसंबर का मेरे को करंट एआई न्यूज़ बताइए। ठीक है? तो ऑब्वियसली एलएलएम आंसर नहीं कर पाएगा। ये एलएलएम जो होगा वो होगा डिपेंडेंट कोई और टूल पे। कोई और टूल्स पर और इस टूल से इसको आंसर मिलेगा। अब यह टूल हो सकता है कुछ भी। राइट? ये आपका थर्ड पार्टी एपीआई या आपका Google सर्च इंजन का एपीआई या आपका खुद का वेक्टर डेटाबेस हो सकता है। वेक्टर डेटाबेस के बारे में मैं एक अलग क्रैश कोर्स बनाऊंगा। अ जो आपको समझा देगा कि व्हाट इज़ वेक्टर डेटाबेस के साथ? वेक्टर डेटाबेस मतलब एक एक्सटर्नल डेटाबेस जहां पे वेक्टर्स इनेशन अवेलेबल है। ठीक है? या ये हो सकता है कोई भी अदर टूल्स लाइक कैलकुलेटर राइट? कुछ भी हो सकता है। और इस सारे टूल्स का हम लोग कुछ डॉकस्ट्रिंग बनाएंगे। डॉकस्ट्रिंग मतलब कुछ इनेशन देंगे कि क्या फंक्शनैलिटी ये बेसिकली करता है। अगर मैं ये टूल इंटीग्रेट कर दूं एलएलn के साथ। राइट? तो कभी भी इनपुट आता है तो इनपुट क्या आएगा? लेट्स से कि मैंने पूछा व्हाट इज द करंट एआई न्यूज़ ठीक है आज का एआई न्यूज़ तो ऑब्वियसली एलएलएम ट्रेंड नहीं है आज के एआई न्यूज़ है तो वो क्या करेगा जैसे ये रिक्वेस्ट आएगा एलएलएम जो एक ब्रेन के जैसा एक्ट करेगा अब ये करता है और डिसीजन लेता है कि भाई अब मेरे को कहां पे हिट करना है तो देखेगा क्या मेरे पास वो टूल्स है जो मेरे को करंट एआई न्यूज़ ला के देगा तो यहां पर जैसे इनपुट जाता है तो ये एलएलएम फर्स्ट ऑफ ऑल क्या करेगा कि भाई उस वो देखेगा क्या मेरे पास वो सारा टूल्स है जो ये करंट एआई न्यूज़ दे पाएगा कि नहीं तो उसके पास है Google सर्च राइट Google सर्च एपीआई है तो वो टूल को स्पेसिफिकली हिट करेगा उसके हिसाब से इंफॉर्मेशनेशन लाएगा वो इंफॉर्मेशनेशन को हम लोग बोलते हैं कॉन्टेक्स्ट ठीक है कॉन्टेक्स्ट बहुत ही ईजीली समझिए बहुत ही अच्छा इंफॉर्मेशनेशन मैं आपको दे रहा हूं यहां पे तो इसको हम लोग बोलते हैं कॉन्टेक्स्ट ये कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से जब एलएलएम ये कॉन्टेक्स्ट को कंबाइन करेगा और इसके साथ एक और चीज कंबाइन करेगा जिसको हम लोग बोलते हैं प्र्प्ट। प्र्प मतलब क्या इंस्ट्रक्शन है इस कॉन्टेक्स्ट के साथ। बेस्ड ऑन दिस पर्टिकुलर कॉन्टेक्स्ट द एलएलएम नीड्स टू प्रोवाइड द आउटपुट। तो फाइनली एलएलएम आउटपुट प्रोवाइड करेगा जो होगा करंट एआई न्यूज़ आज का। ठीक है? तो इस स्पेसिफिक प्रोसेस को राइट आप यहां पर देख सकते हैं यह प्रोसेस जहां पे आपका इनपुट आया एलएलएम ने डिसीजन लिया कि कौन सा टूल्स को कॉल करना है उस टूल को कॉल करके उसका आउटपुट कॉन्टेक्स्ट निकाला उस कॉन्टेक्स्ट को एक प्र्प्ट के साथ कंबाइन करके आउटपुट जनरेट किया राइट ये है एक बेसिक एजेंट का फंक्शनैलिटी ठीक है बेसिक एक एजेंट का फंक्शनैलिटी। तो, यह होता है एजेंट। व्हाई वी से दिस एज एजेंट? क्योंकि यह ऑटोनॉमसली काम कर रहा है। सो वी आल्सो से दिस एज ऑटोनॉमस एजेंट। और इस एजेंट को हम लोग बोलते हैं रिएक्ट एजेंट। बहुत ही जो फंडामेंटल एजेंट बहुत सारे लोग बनाते हैं। हम लोग अलग-अलग एडवांस एजेंट भी आगे देखेंगे। ठीक है? जब हम लैंग्राफ के बारे में बात करते हैं तो इसको हम लोग बोलते हैं रिएक्ट एजेंट। रिएक्ट एजेंट कैसा है? कोई भी एक स्पेसिफिक रिक्वेस्ट में एलएलएम कैसे एक्ट करेगा? राइट? और लेट्स से कि यहां पे मेरा इनपुट आता है। व्हाट इज द करंट एआई न्यूज़ एंड देन कैलकुलेट व्हाट इज 5 + 5। अब जब दो रिक्वेस्ट गया है तो पहला रिक्वेस्ट एलएलएम सोचेगा। ठीक है? मैं इसके लिए कौन सा टूल कॉल करूं? तो वो जाएगा Google सर्च से कॉन्टेक्स्ट निकाल के दे देगा। फिर से जब सेकंड क्वेश्चन आएगा व्हाट इज 5 + 5 सेम सेंटेंस में तो फिर से एलएलएम सोचेगा कि मेरे को कौन सा टूल यूज़ करना है? तो यहां पे एक कैलकुलेटर टूल है तो वो टूल को स्पेसिफिकली जाके हिट करेगा और उसके हिसाब से कॉन्टेक्स्ट निकालेगा और फाइनली वो आउटपुट जनरेट करेगा बाय कंबाइनिंग बोथ ऑफ़ देम। ठीक है? तो इसको बोलते हैं रिएक्ट एजेंट। ये जो आर्किटेक्चर हम लोग यूज़ करते हैं इसको बोलते हैं हम लोग रिएक्ट एजेंट। राइट? और ये एक बेसिक एजेंट है जो हम लोग अह यूज़ कर सकते हैं फॉर डेवलपिंग इट। अब पहला चीज ये है मैं आपको ये समझाऊंगा कि कैसे हम लोग मैनुअली ये टूल्स क्रिएट करेंगे। पहली बात तो मैं आपको दिखाऊंगा ये टूल्स कैसे क्रिएट करते हैं। उसके बाद एलएलएम के साथ ये टूल्स को कैसे इंटीग्रेट करते हैं। उसके बाद मैं आपको दिखाऊंगा ये पूरा एक रिएक्ट एजेंट बनाते कैसे हैं? स्टेप बाय स्टेप हम लोग जाएंगे। मैं आई होप आप लोगों को दो इंपॉर्टेंट टॉपिक यहां पर समझा दिया हूं मैं। व्हाट इज़ रिएक्ट एजेंट? व्हाट इज़ दिस बेसिक एजेंट? और एलएलएम हेलुसिनेशन कैसे होता है? ठीक है? तो चलिए क्विकली अब जाते हैं टूल्स की ओर। अब टूल्स के हिसाब से मैं आपको यहां पे कोड लिखना स्टार्ट कर देता हूं। ठीक है? तो पहली बात तो हमेशा याद रखिएगा पहले आपको सेलेक्ट करना पड़ेगा कर्नल। ठीक है? अब हम लोग यहां पे इंपोर्ट कर देंगे ओएस। देन फ्रॉम लंगचेन क्योंकि हम लोग ऑब्वियसली कोई ना कोई मॉडल्स तो यूज़ करेंगे ना। तो langचे डॉट चैट मॉडल्स मैं यूज़ करूंगा। हम लोग इंपोर्ट करेंगे इनट चैट मॉडल। देखिए मैं आपके सामने सारा का सारा कोड लिखूंगा। अब जो सेट करेंगे हम लोग वो है एनवायरमेंट वेरिएबल। सो oh डॉट एनवायरमेंट सॉरी एनवायरन और यहां पे हम लोग यूज़ करेंगे ग्रॉक क्योंकि ग्रॉक फ्री देता है हम लोग को। राइट? तो ग्रॉक एपीआई की = oss डॉट गेट ENV और यहां हमारा होगा GCK अंडरस्कोर API अंडरस्कोर की। ठीक है? अब मॉडल हम लोग इनिशलाइज कर देंगे। मॉडल यूनिट इक्वल टू देखते हैं। लच इंट्रो में हम लोगों ने एक मॉडल लिया था। कौन सा मॉडल लिया था? हम लोग लामा का मॉडल ले लेंगे। ठीक है? जो हमारे लिए इजी हो जाएगा और मेरे को लिखना नहीं पड़ेगा। ठीक है? तो यहां पे मॉडल यूनिट चार्ट मॉडल हम लोग ग्रॉक लामा 3. 1 8 बिलियन पैरामीटर्स का यूज़ कर रहे हैं। अब यहां फाइनली हम लोग रिस्पांस जनरेट करेंगे। और यहां पर मैं लिख देता हूं मॉडल डॉट इनवोक आप स्ट्रीम भी यूज़ कर सकते हैं। आपके ऊपर है। ठीक है? राइट मी एन एस्स ऑन अ एआई। ठीक है? और फाइनली हम लोग यहां पर रिस्पांस जनरेट करेंगे। ये है बेसिक हमारा जो आप देख रहे हैं। ये जनरेटिव एआई एप्लीकेशन है। कोई मैंने ज्यादा चीजें करा नहीं हूं। एक जनरेटिव एआई एप्लीकेशन है। द राइज ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस ये सारा चीज। अब चलिए हम लोग टूल्स के बारे में बात करते हैं। टूल्स ठीक है? हम लोग को आता है कैसे एलएलएम बनाना है। अब टूल्स बनाने के कितने सारे तरीके हैं और वो कैसे बनाते हैं? हम लोग उसके बारे में बात करेंगे। ठीक है? टूल्स के बारे में। और बाद में जैसे हम लोग टूल्स के बारे में बात करेंगे। आप यह भी देखेंगे कि भाई टूल्स जब बनता है अ उसको हम लोग एलएलएम के साथ कैसे बाइंडिंग करते हैं। सो टूल्स बनाने के लिए हम लोग एक डेकोरेटर यूज़ करेंगे। ठीक है? तो वो डेकोरेटर होता है कुछ इस तरह का फ्रॉम लंगचेन डॉट टूल्स इंपोर्ट टूल। ठीक है? अब जैसे हम लोग ने लिया अगर मेरे को कोई फंक्शनैलिटी बनाना है और उसको टूल जैसा बनाना है तो पहली बात तो हम लोग ये डेकोरेटर यूज़ करेंगे @ टूल जो भी ये टूल है। और फंक्शन बनाएंगे। लेट्स से कि मैंने एक टूल बनाया गेट वेदर। ठीक है? गेट वेदर। और ये वेदर में मैं दूंगा लोकेशन पैरामीटर इन द फॉर्म ऑफ़ स्ट्रिंग। और ये हमको आउटपुट देगा ठीक है? अब मेरा पहला ये है कि यहां पे हम लोग लिखेंगे। ठीक है? कि एक डॉकी स्ट्रिंग देते हैं कि ये फंक्शन करता क्या है? और ये बहुत ही इंपॉर्टेंट है गाइस। ये डॉकी स्ट्रिंग के चलते ही एलन समझ पाएगा कि मेरे पास कौन-कौन से टूल्स हैं। राइट? लेट्स से कि मेरे पास एक लाइब्रेरी है। मैं लाइब्रेरी के ऊपर से देख सकता हूं कि भाई मेरे पास कौन-कौन से बुक्स हैं। राइट? बुक का टाइटल देख के। तो ऐसे ही ये डॉक्यूमेंट स्ट्रिंग बेसिकली बुक का थोड़ा इंफॉर्मेशनेशन देता है या फंक्शन का इनेशन देता है। तो यहां पे मैं लिख दूंगा गेट द वेदर एट अ लोकेशन। ठीक है? और यहां पे लेट्स से कि मैंने हार्ड कोड कर दिया अभी के लिए। आप यहां पे एपीआई रिक्वेस्ट भी कर सकते हैं, कुछ भी कर सकते हैं। इट्स अप टू यू। इट्स सनी इन स्पेसिफिक लोकेशन। ठीक है? यहां पे हम लोगों ने कर दिया। अब यहां पर देखिए यहां पे हम लोगों ने एक टूल बनाया है। वो टूल का नाम है गेट वेदर। अब क्वेश्चन आता है कैसे हम लोग एलएलएम को इसके साथ इंटीग्रेट करेंगे। ठीक है? तो एलएलएम मेरा है मॉडल और यहां पर एक फंक्शन होता है समथिंग कॉल्ड एज बाइंड अंडरस्कोर टूल्स। अब बाइंड अंडरस्कोर टूल्स में आप लिस्ट ऑफ टूल्स ऐड कर सकते हैं। तो एक टूल जो हम लोग ऐड करेंगे वो है गेट वेदर। ठीक है? और यहां पे मैं नाम दे दूंगा मॉडल विद टूल्स। ठीक है? ये जो बाइंड टूल्स है, ये बेसिकली आपको हेल्प करता है ये जो फंक्शन है, ये फॉर बाइंडिंग द टूल्स। ओके? वि द मॉडल। अब मैं इसको जाके एग्जीक्यूट कर दूंगा। अब देखिए मैं जाके इसको एग्जीक्यूट करता हूं। नाउ आई विल ट्राई टू क्रिएट अ रिस्पांस एंड आई विल से हे मॉडल विद टूल्स डॉट इनवोक और यहां पे मैं लिख देता हूं व्हाट्स द वेदर इन बोर। लेट्स से कि मैंने हार्ड कोड कर दिया तो वो लोकेशन अपने आप समझ लेगा। देखना हम लेगा बेंगलुरु को। ठीक है? अब फाइनली मैं इसको रिस्पांस बनाता हूं। प्रिंट रिस्पांस। ठीक है? अब चलिए एग्जीक्यूट करते हैं। तो यहां पे आप देखिए ये जब मैं प्रिंट कर रहा हूं ना रिस्पांस ये आपका टूल कॉल कर रहा है। ठीक है? है और लोकेशन बेंगलोर समझ जा रहा है। और नाम क्या है? फंक्शन का वेदर। अब ये कैसे इंफॉर्मेशन पता चल रहा है? देखिए मॉडल जो है एलएलएम वो काफी स्मार्ट है। राइट? उसमें अगर आप बाइंड कर दे रहे हैं तो ये इंफॉर्मेशन से उसको ये पता चल गया कि कौन सा फंक्शन है और लोकेशन कौन सा है ये एनएलपी टेक्स्ट से पता चल गया। राइट? एलएलएम ये आइडेंटिफाई कर सकता है। अब अगर आपको समझना है कि कितने सारे टूल कॉल्स हैं। ठीक है? तो आप ऐसे भी लिख सकते हैं। देखिए रिस्पांस डॉट टूल कॉल्स। चलिए देखता हूं। यहां जब मैं हिट कर रहा हूं रिस्पांस डॉट टूल कॉल तो ये बता रहा है कि आपने गेट वेदर को हिट किया। आपका लोकेशन है बोर। ठीक है? और ये है टूल कॉल। तो गाइज़ आप यहां पे देख सकते हैं कि जैसे हम लोग ने मॉडल वि टूल्स डॉट इनवोक किया। राइट? और यहां पे हम लोग ने जो क्वेश्चन पूछा था वो था व्हाट्स द वेदर इन बोर। राइट? जैसे हम लोगों ने ये क्वेश्चन पूछा तो ऑटोमेटिकली एक टूल कॉल कर रहा है जो है गेट वेदर। और यह क्यों कर पा रहा है? क्योंकि यह एलएलएम के पास इस स्पेसिफिक टूल के बारे में इंफॉर्मेशन है। तो एलएलएम को पता चल गया बेस्ड ऑन अ स्पेसिफिक इनपुट उन्होंने और एलएलएम को वो टूल कॉल करना है। बट अब जो हमारा नेक्स्ट स्टेप होगा वो होगा ये हो गया पहला स्टेप जहां पे एलएलएम आइडेंटिफाई कर दिया कि कौन सा टूल को कॉल करना है। अब दूसरा स्टेप ये है कि कैसे हम लोग वो टूल को एग्जीक्यूट करें। और तीसरा स्टेप ये है कि कैसे हम लोग वो कॉन्टेक्स्ट को लेकर जाके एलएलएम को दें। सो दैट एलएलएम कैन जनरेट द आउटपुट। तो ये तीन स्टेप्स बेसिकली होते हैं इस स्पेसिफिक एजेंट में। एक है कि बेस्ड ऑन द रिक्वेस्ट कहां डायवर्ट करना है। उसके बाद उस रिक्वेस्ट को उस टूल कॉल को एग्जीक्यूट कैसे करना है। बाद में वो कॉन्टेक्स्ट को एलएलएम को वापस कैसे देना है और फाइनली आउटपुट कैसे जनरेट करना है। तो वो हम लोग अब समझेंगे स्टेप बाय स्टेप। ठीक है? अब उसके लिए मैं क्या करूंगा? मैं स्टेप वन से स्टार्ट करता हूं। ठीक है? और यहां पे मैं लिख देता हूं टूल एग्जीक्यूशन लूप। ठीक है? टूल एग्जीक्यूशन लूप। अब टूल एग्जीक्यूशन लूप में यहां पे हम लोग लिख देंगे। पहला स्टेप जैसे मैंने बताया पहला स्टेप हमेशा याद रखिए कि हमारा मैसेज है। हम लोग ने मैसेज के हिसाब से पूछा वाज़ द वेदर इन बोर। ठीक है? तो ये मेरा मैसेजेस है। जहां पे मैंने रोल दिया, यूजर दिया, कंटेंट दिया। व्हाट्स द वेदर इन बोर और मैंने मॉडल विद टूल से इनवोक करवा दिया मैसेजेस में और फाइनली यही मैसेजेस मैंने अपेंड करवा दिया जो भी एआई मैसेज आता है। एआई मैसेज आएगा क्या? ये आएगा एआई मैसेज जहां पे आपका टूल कॉल हो रहा है। राइट? तो ये पहला स्टेप हो गया। अब दूसरा स्टेप क्या होगा? मेरे को टूल कॉल को एग्जीक्यूट करना है। अब टूल कॉल को एग्जीक्यूट करने के लिए जो भी मेरा एआई मैसेज आ रहा है उसमें टूल कॉल्स में ये इनेशन होगा। राइट? तो मैं क्या करूंगा यहां पे? स्टेप टू में। स्टेप टू में हम लोग आइटरेट करेंगे कुछ इस तरीके से स्टेप टू फॉर टूल कॉल इन एआई मैसेज डॉट टूल कॉल्स देन टूल अंडरस्कोर रिजल्ट इज़ इक्वल टू गेट वेदर डॉट इनवोक गेट वेदर हमारा अ जो टूल का फंक्शनैलिटी है डॉट इनवोक विद रिस्पेक्ट टू दिस टूल कॉल और जो भी टूल रिजल्ट आएगा वो मैसेजेस में हम लोग अपेंड ही कर रहे हैं। अब फाइनली जो थर्ड स्टेप है देखिए ये वाला जो स्टेप है ये बेसिकली कौन सा स्टेप है यहां पे जो टूल एग्जीक्यूट हो रहा है अब टूल जो टूल रिजल्ट है आपका वो कॉन्टेक्स्ट हो गया। अब उस कॉन्टेक्स्ट को हमको एलएलएम को प्रोवाइड करना है। ठीक है? तो फाइनली जो फर्स्ट लास्ट वाला फज़ होगा वो होगा कुछ इस तरीके से। पास द रिजल्ट बैक टू द मॉडल फॉर फाइनल रिस्पांस। तो मॉडल विद टूल डॉट इनवोक जो भी मेरा फाइनल मैसेजेस बन रहा है उसमें हम लोग ने डाल दिया और फाइनली हमारा फाइनल रिस्पांस डॉट टेक्स्ट। तो चलिए यह फाइनली एग्जीक्यूट करते हैं और देखते हैं कि हमारा जो फाइनल रिस्पांस है क्या हमको वो कॉन्टेक्स्ट मिल रहा है और एलएलएम वो आउटपुट जनरेट कर पा रहा है। तो जैसे मैंने इसको एग्जीक्यूट किया तो आप देख पा रहे हैं कि यहां वेदर इन बोर इज़ सनी राइट नाउ इट्स अ ग्रेट डे टू एंजॉय आउटडोर एक्टिविटीज और ये एक एडिशनल इनेशन खुद एलएलएम ने ऐड करके दे दिया। उनको जो कॉन्टेक्स्ट मिला था ना वो बेसिकली मिला था द वेदर इन बोर इज सनी राइट नाउ अगर मैं वो देखूं मैसेजेस वाले इसमें तो आपको यहां पर पूरा टूल कॉल के बारे में समझेगा समझ में आ जाएगा कि पहला जो मेरा रिक्वेस्ट था व्हाट्स द वेदर इन बोर देन एआई मैसेज ने बेसिकली ये किया कि भाई द यूजर इज़ आस्किंग फॉर वेदर इन बोर लेट मी चेक द टूल्स अवेलेबल सो देयर इज़ अ फंक्शन कॉल्ड गेट वेदर दैट टेक्स अ लोकेशन पैरामीटर ठीक है तो ये आइडेंटिफाई कर लिया और फाइनली वो वाला फंक्शन गेट वेदर एक्स एग्जीक्यूट हो गया यहां पे। राइट? और जो भी उसका टूल रिजल्ट्स आ गया वो हम लोग अपने मॉडल को दे दिए बाय यूजिंग दिस मॉडल अंडरस्कोर वि अंडरस्कोर टूल्स डॉट इनवर्क विद मैसेजेस। और फाइनली जो टूल मैसेज है इट्स सनी इन बैगलोर। ये है कॉन्टेक्स्ट जो इंफॉर्मेशनेशन आपके मॉडल पे जा रहा है। मतलब ये तीन मैसेजेस बेसिकली यहां मॉडल विद टूल्स डॉट इनवोक में जा रहा है। और फाइनली वो आउटपुट जनरेट हो रहा है। तो वेदर इन बोर इज़ सनी राइट नाउ। और ये एक एडिशनल इनफेशन खुद एलएलएम ने ऐड किया है। राइट? तो यहां पे आपको एक सिंपल तरीके से एक टूल का एग्जीक्यूशन लूप बेसिकली दिख रहा है कि कैसे टूल को एग्जीक्यूट किया जाता है। राइट? और ये है बेसिक फंडामेंटल्स ऑफ अंडरस्टैंडिंग अबाउट टूल्स। ठीक है? अब जो मेरा नेक्स्ट स्टेप होगा ना, मैं आपको ये दिखाऊंगा कि कैसे आप ये और ठीक है। चलिए मैं आपको एक और चीज दिखा देता हूं। मैं यहां जाके एग्जीक्यूट कर देता हूं। मॉडल विद टूल्स और मैं एग्जीक्यूट कर दिया। देखिए ये एक रनेबल बाइंडिंग है। मतलब यहां पे एक पाइपलाइन बना हुआ है कि कौन सा मॉडल यूज़ हो रहा है ये सारा चीज। ठीक है? तो ये एक बेसिक रिएक्ट एजेंट है। हम लोग ने यही बनाया है एलएलएम एक टूल के साथ जो एलएलएम अपने आप डिसीजन ले रहा है। टूल एग्जीक्यूट कर रहा है। कॉन्टेक्स्ट वापस ला के एलएलएम को दे रहा है और फाइनली आउटपुट जनरेट कर रहा है। अब मैं आपको एक दिखाता हूं कि लंगचेन में एक इनबिल्ट फंक्शन यूज़ करके हम लोग ये एजेंट्स कैसे बनाते हैं। आपको मैनुअली बनाने की जरूरत नहीं पड़ेगी। ठीक है? तो चलिए मैं यहां पे पहली बात तो एक क्विकली एक और फाइल बना देता हूं। ठीक है? और यहां पे मैं लिख देता हूं थर्ड एजेंट इंट्रो डॉट ipy। आपको अभी तक टूल समझ में आ गया है। अब मैं आपको दिखा देता हूं कि कैसे आप एक बेसिक एजेंट डेफिनेटली बना सकते हैं। अब बेसिक एजेंट बनाने के लिए कुछ करना तो है नहीं। आप लोगों को बहुत इजी है। ठीक है? वहां पे एक इनबिल्ट फंक्शन यूज़ करना है। ठीक है? अब इनबिल्ट फंक्शन यूज़ करने के लिए मैं पहली बात तो एक है ना ऐसा टाइप का ओपनिंग एआई एपीआई की अ इंपोर्ट कर लेता हूं। चलिए इंपोर्ट हो गया हमारा। ठीक है? अब पहली बात तो जभी भी याद रखिए हम लोगों को कुछ भी एक टूल स्पेसिफिकली बनाना है तो टूल कैसे बनाते हैं? लेट्स से कि मैंने एक डेफिनेशन दे दिया गेट वेदर। ठीक है? यहां पे हम लोगों ने रुकिए मैं आपको एक तरीके से बना देता हूं। जैसे हम लोग ने यहां पे बनाया था। ठीक है? तो ये एक फंक्शन है। ठीक है? दो तीन तरीके हैं बनाने का। आइदर आप ऐसे लिख सकते हैं या आप डेकोरेटर के साथ भी डाल सकते हैं। ठीक है? इट इज़ अप टू यू। अगर मैं यहां जा के ऐसे करके लिख दिया और यहां पे मैंने डेकोरेटर डाल दिया तो ये आपका काम हो गया। ठीक है? तो दिस इज़ एक्चुअली अ टूल। तो पहली बात तो अगर हमको एक इनबिल्ट फंक्शन के साथ एक एजेंट बनाना है देन व्हाट वी विल डू? हम एक लाइब्रेरी इंपोर्ट करेंगे लंगचेन में। और लचन ने ये अमेजिंग फंक्शनैलिटी लाया है इन द रीसेंट वर्जन। सो फ्रॉम लचन डॉट एजेंट्स इंपोर्ट क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट। ठीक है? और ये क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट जो है क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट एक इनबिल्ट फंक्शन है। ठीक है? अब समझते हैं कि क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट करता क्या है? तो यहां पे मैं जाऊंगा वापस और यहां लिखूंगा क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट लंच। ठीक है? तो यहां पर मैं अगर इसको क्लिक कर दूं तो यहां आप देख सकते हैं क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट क्या करता है? इट इज़ अ मॉडल इज़ द रीजनिंग इंजन ऑफ़ एजेंट। इट कैन बी स्पेसिफाइड इन मल्टीपल वेज़। ये एक तरीका है जहां पे आप डायरेक्टली एजेंट बना सकते हैं। दिस इज़ सिमिलर टू यूजिंग चैट ओपन एआई। आप अगर आपका मॉडल सेपरेटली बनाना है, आप वो भी कर सकते हैं। सेपरेटली यूज़ करना है, आप मॉडल को अलग से इनिशियलाइज़ भी कर सकते हैं। ठीक है? बट मैं आपको एक बहुत ही सिंपल तरीके से दिखाऊंगा कि कैसे हम लोग इसको यूज करेंगे। तो यहां पे मैंने यूज़ कर दिया क्रिएट ए अंडरस्कोर एजेंट। पहला चीज जो हम लोगों को चाहिए वो है मॉडल। तो मॉडल यहां पे हम लोग लिख देंगे कुछ इस तरीके से। लेट्स से कि मेरे को GPT5 यूज़ करना है। तो मैंने मॉडल का नाम लिख दिया। अगर दूसरा मॉडल लेना है तो आप दूसरा मॉडल भी दे सकते हैं। कैसे देंगे मैं बताता हूं। उसके बाद जो सेकंड पैरामीटर है कि हमारा कौन-कौन सा टूल्स यहां पर यूज़ होगा। तो यहां आपको अलग से बाइंडिंग नहीं करना पड़ेगा। अगर आप ये इनबिल्ट फंक्शन दे रहे हैं यहां पे जो भी टूल्स आप लिख रहे हैं अपने आप बाइंड हो जाएगा। ठीक है? और फाइनली एक और दे देंगे आप जिसे हम लोग बोलते हैं सिस्टम प्र्ट। सिस्टम प्र्प क्या होता है? ऐसा इंस्ट्रक्शन जो आप एलएलएम को देना चाहे हाउ इट नीड्स टू बिहेव। तो मैं यहां पे लिख देता हूं यू आर अ हेल्पफुल असिस्टेंट। ठीक है? और फाइनली अगर मैं ये जाके एजेंट को एग्जीक्यूट करूं तो देखिएगा आपका एजेंट कैसा बनता है। ठीक है? देखिए एजेंट बन गया। राइट? स्टार्ट हुआ मॉडल। मॉडल इज कनेक्टेड टू टूल्स। टूल्स इज गिविंग द रिस्पांस बैक टू द मॉडल। और अगर आप यह देखेंगे इट इज सिमिलर लाइक दिस। राइट? आपका एलएलएम मॉडल है। आपका टूल्स इंटीग्रेट हो रहा है और वो आपको वापस कॉन्टेक्स्ट दे रहा है। यही सेम चीज़ हम लोग ने इनबिल्ट फंक्शन के साथ किया था। अगर आपको मैनुअली करना है देन वी कैन डू इट विद बाइंड टूल्स फंक्शन। ठीक है? तो यहां पे भी हम लोग क्या कर रहे हैं? हम लोग बेसिकली मॉडल विद टूल्स इज़ आल्सो हैविंग द सेम आर्किटेक्चर। राइट? इसको हम लोग रिएक्ट आर्किटेक्चर बोलते हैं। ठीक है? अब हम लोगों को अगर इसको एग्जीक्यूट करना है बहुत ही सिंपल है। आप बस यहां पे लिखिए एजेंट डॉट इनवोक और यहां पे हम लोग दो कीज़ बनाएंगे। एक है मैसेजेस की। ठीक है? मैसेजेस की क्योंकि ये की के साथ ही ये स्पेसिफिक फंक्शनैलिटी लेगा। और मैसेजेस की में हम लोग फर्स्ट देंगे रोल। हमेशा याद रखिए जभी भी इनिशियली आप कभी भी इनपुट देते हैं वो यूजर इनपुट होता है। तो रोल बाय डिफॉल्ट एक डिफाइंड होता है जिसको हम लोग बोलते हैं यूजर और देन कंटेंट जो भी यूजर आपको इंफॉर्मेशन दे रहा है वो हम लोग कंटेंट में स्पेसिफाई कर देंगे। तो अगर मैं यहां लिखूं व्हाट इज द वेदर लाइक इन बोर? ठीक है? तो ये क्या होगा? इस बार आपको अलग-अलग तरीके से इसको एग्जीक्यूट नहीं करना पड़ेगा। यह एजेंट सारा का सारा एग्जीक्यूशन कर देगा। ठीक है? अ व्हाट्स द वेदर? लुक मैंने कुछ गलती कर दिया यहां पे। ठीक है? अब देखिए तो आपका जो रिस्पांस आएगा ना, ये डायरेक्ट आउटपुट रिस्पांस आएगा। दैट्स द अमेजिंग थिंग अबाउट एजेंट। ठीक है? आपको ये मैनुअली एग्जीक्यूशन नहीं करना पड़ेगा। पूरा का पूरा एग्जीक्यूशन लूप नहीं करना पड़ेगा। ये एजेंट अपने आप कर देगा। तो देखिए फर्स्ट है व्हाट्स द वेदर लाइक इन बैंगलोर यह एi मैसेज ने कॉल किया टूल को टूल मैसेज इट्स सनी इन बैरंगोर और ए आई बैंगलोर तो अगर मेरे को लास्ट वाला रिस्पांस देखना है तो मैं यहां लिख दूंगा रिस्पांस ऑफ मैसेजेस जो मेरा डिक्शनरी है तो ये सारे मैसेजेस आ गए मेरे को लास्ट वाले मैसेज पे फोकस करना है तो -1 लिख दूंगा और उसको लिख दूंगा डॉट कंटेंट ठीक है तो यहां पे देखिए इसका जो आउटपुट आ रहा है इट्स सनी इन बोर अब आपको क्लियर क्लियरली समझ में आ रहा है ये दो जो मैंने टूल्स के बारे में दिखाया मैं टूल एग्जीक्यूशन लूप और एजेंट के बारे में दिखाया क्या डिफरेंस था ठीक है यहां पे जो आप देखें टूल्स में मैंने सब कुछ आपको मैनुअली बताया कि कैसे एग्जीक्यूट होता है कैसे स्टेप बाय स्टेप जाता है बट अगर हम लोग एजेंट बनाते हैं विथ द हेल्प ऑफ क्रिएट एजेंट फंक्शनैलिटी दैट इज़ अवेलेबल इन लशन ये ऑटोनॉमसली पूरा का पूरा एग्जीक्यूशन करता है व्हनेवर वी कॉल दिस इनवोक फंक्शन और जहां पे हम लोग ने स्पेसिफिकली इनपुट दिया है। तो ये जो टूल एग्जीक्यूशन लूप है ना ये अपने आप पूरा का पूरा एजेंट एग्जीक्यूट कर रहा है। तो आई होप आपको ये समझ में आ गया हो कि एजेंट्स कैसे बनते हैं विद द हेल्प ऑफ दिस पर्टिकुलर फंक्शनैलिटी दैट इज़ क्रिएट एजेंट। अब नेक्स्ट क्वेश्चन ये है क्रिश। अगर मेरे को ये gpटी5 के बदले कोई और मॉडल यूज़ करना है तो कैसे करेंगे? तो यहां मैं लचन इंट्रो में जाता हूं। लेट्स से कि मेरे को अ ये वाला मॉडल यूज़ करना है। ठीक है? तो ये वाला मॉडल के लिए मैं क्या करूंगा? बहुत ही सिंपल तरीके से यहां पे अपलोड कर दूंगा। मैं यहां पे ये भी लिख दूंगा OS डॉट इनवायरन। ओके? इनवान और यहां पे हम लोग यूज़ कर देंगे ग्रॉक एपीआई की। ठीक है? और ये ओएस डॉट गेट ईएनवी ग्रॉक उसको एपीआई एंड की। ठीक है? तो ये मेरा मॉडल हो गया। अब ये मॉडल हम लोग एजेंट के अंदर यूज़ करेंगे। एजेंट का डेफिनेशन कैसा है? कुछ इस तरीके से बनाते हैं हम लोग। क्रिएट एजेंट। राइट? यहां पे जो मॉडल है, इंस्टेड ऑफ़ गिविंग GPT5, आई विल गिव दिस स्पेसिफिक मॉडल। तो, यहां पे मैं मॉडल लिख देता हूं। ठीक है? और गेट वेदर मेरा फंक्शन है। यू आर हेल्पफुल असिस्टेंट आ गया। ठीक है? अ इंपोर्ट ओएस सॉरी। यहां पर ओs है ओs डॉट गेट ईएमपी ठीक है अब ये मेरा हो गया अब मैं जाके अगर एजेंट देखूं ये एजेंट भी सेम आर्किटेक्चर से बनेगा बट मॉडल दूसरा होगा मॉडल इंस्टेड ऑफ़ GPT5 हमारा ये वाला होगा अगर मेरे को इसको एग्जीक्यूट करना है सेम तरीके से आप एग्जीक्यूट करिए और आपका काम खत्म राइट तो आप कौन सा भी मॉडल इसमें इंटीग्रेट कर सकते हैं तो यहां पे देखिए द वेदर इन बेंगलुरु इज़ सनी राइट नाउ इट्स अ ग्रेट डे टू एंजॉय आउटडोर एक्टिविटीज़ मतलब यह स्पेसिफिक एलएलएम मॉडल जो क्वेन 3 2 बिलियन 32 बिलियन है यह और इनफॉर्मेशन प्रोवाइड कर रहा है विथ रिस्पेक्ट टू द आउटपुट। तो आई होप आपको एजेंट का इंट्रोडक्शन टूल्स टूल कॉल कैसे करना है, कैसे डिफरेंट मॉडल इंटीग्रेशन करना है ये सारा चीज समझ में आ गया हो। अभी यहां पर हम लोग जो ये रोल्स के बारे में डिस्कशन किए हैं ना, ये डिफरेंट टाइप्स ऑफ़ मैसेजेस टाइप्स हैं। ठीक है? तो मैं अब आपको थोड़ा प्र्ट इंजीनियरिंग के साइड में लेकर जाना चाहता हूं। मैं समझाना चाहता हूं व्हाट इज टेक्स्ट प्र्प्स, व्हाट इज मैसेज प्र्प्ट्स? व्हाट इज सिस्टम मैसेज, ह्यूमन मैसेज, टूल मैसेज, एआई मैसेज। तो ये सब के बारे में भी हम लोग अब अच्छी तरीके से जानेंगे और समझने की कोशिश करेंगे कि ये रोल क्या होता है और हम लोग ये कंटेंट के बारे में यानी कि बाय डिफॉल्ट ये आउटपुट कंटेंट में आ रहा है। ये कंटेंट क्या है? तो वो सारी चीजों के बारे में अब डिफाइन कर डिस्कशन करेंगे। अभी तक हम लोग ने लैंगचेन के बारे में समझा, टूल्स के बारे में समझा। कैसे एजेंट्स बनाते हैं वो भी समझा। अ सो चलिए अब नेक्स्ट स्टेप समझते हैं अबाउट द डिफरेंट टाइप्स ऑफ मैसेजेस।

तो गाइस अभी तक हम लोगों ने रिएक्ट एजेंट के बारे में समझ गए। हम लोग ने टूल्स कैसे क्रिएट करते हैं? कैसे उसको एक एलएलएम मॉडल के साथ इंटीग्रेट करते हैं? वो सारा चीजें डिस्कशन कर लिए। अब एक अमेजिंग यूज़ केस में काम करते हैं हम लोग। तो इस यूज़ केस में हम लोग एक एजेंट बनाएंगे। इस एजेंट बेसिकली कनेक्टेड होगा मल्टीपल टूल्स में। ठीक है? मल्टीपल टूल्स में कनेक्टेड होगा। इस यहां पे जैसे हम लोग ने पिछले सेक्शन में ये देखा था कि कैसे एक सिंगल टूल हम लोग यूज़ कर सकते हैं। अब यहां पर मैं क्या करूंगा ना मैं अलग-अलग टूल बनाऊंगा। एक टूल हम लोग जो यूज़ करेंगे उसको हम लोग बोलते हैं टैवली एपीआई। अब ये टैवली एपीआई बेसिकली आपको Google सर्च करने में हेल्प करेगा। ठीक है? कोई भी आप क्वेश्चन पूछिएगा एलएलएम मॉडल्स को तो एलएलएम मॉडल को अगर रीसेंट इंफॉर्मेशन करंट इंफॉर्मेशन चाहिए राइट फ्रॉम द इंटरनेट तो ये टैवली एपीआई यूज़ कर सकते हैं। उसके बाद हम लोग एक और टूल बनाएंगे जिसको हम लोग बोलेंगे कैलकुलेटर और यहां पे हमारा मेन एम होगा कि जब भी मैं कोई क्वेश्चन अपने एलएलएम को दूं तो ये अपने आप ही इन स्पेसिफिक टूल्स को रिक्वेस्ट करके आइदर टैबली एपीआई या कैलकुलेटर को रिक्वेस्ट करके कॉन्टेक्स्ट लाएं और उसके हिसाब से आउटपुट जनरेट करें। ठीक है? तो यहां पे मैं कोशिश करूंगा कि एजेंट्स विद मल्टीपल टूल्स बनाने का। ठीक है? तो पहली बात तो हम लोग क्या करेंगे? अ यहां पे मैं जाता हूं एक टैबली का एपीआई बनाने। तो मैं यहां जाऊंगा टैबली एपीआई। ठीक है? तो टैबली एपीआई क्या है? इट इज़ एन एआई सर्च इंजन बिल्ट फॉर दिस पर्पस इन इट्स फास्ट सिक्योर एक्सट्रैक्ट क्रॉल एपीआई डिलीवर फ्रेश क हाई क्वालिटी रिजल्ट्स विद साइटेशन। तो मैं यहां इसके अंदर जाऊंगा और इसके अंदर जाने के बाद मैं पहला लॉग इन कर लेता हूं। और इसमें हमको क्विकली एक एपीआई की मिल जाएगा। ठीक है? तो जैसे मैंने लॉगिन किया यहां पे तो उसके हिसाब से हम लोग ने एपीआई की मिल गया हमारा। तो मैं कंटिन्यू करने वाला हूं यहां पे अपने Google के अकाउंट से। एंड देन वी आर गुड टू गो। ठीक है? और यह हमारा एपीआई की हो गया। ठीक है? मैंने यह एपीआई की यूज़ करना है। तो मैं वापस इधर जाऊंगा अपने कोड में। यहां पे मैं एक नया फाइल बना देता हूं। ठीक है? फोर्थ फाइल जो एजेंट्स होगा मल्टीपल टूल्स के साथ डॉट आई वनb। अब ये जो एग्जांपल मैं बता रहा हूं अगर इस एग्जांपल को आप लोगों ने अच्छे से फॉलो किया देन आपको कोई भी टेंशन लेने की जरूरत नहीं है क्योंकि अ हम लोग क्योंकि ये एक एग्जांपल से ना आप डॉक्यूमेंटेशन पेज देख के आराम से कोई भी अ इस टाइप के इंप्लीमेंटेशन इस टाइप के टूल इंटीग्रेशन इंप्लीमेंटेशन आप कर पाएंगे। तो मैंने यहां पे टैबली एपीआई की अपना बना लिया एनवायरमेंट वेरिएबल और मैं अब यहां पे एक फाइल भी बना दिया हूं कि हम लोग एजेंट मल्टीपल टूल्स में काम करेंगे। तो मैं यहां पे लिख देता हूं इंपोर्ट ओs ठीक है ओs डॉट एनवायरमेंट वेरिएबल से सेट कर दूंगा मैं व्हिच इज़ नथिंग बट टैबली अंडरस्कोर एपीआई अंडरस्कोर की और यहां पे हम लोग ओs डॉट गेट एनv भी कर लेते हैं और यहां पे भी मैं टैबली अंडरस्कोर एपीआई अंडरस्कोर की यूज़ कर लूंगा ठीक है और ये की मेरे को क्यों यूज़ होगा क्योंकि मेरे को टूल्स बनाना है और उसके अलावा अ मुझे ओपन एआई के बदले भी ग्रॉक अगर मेरे को ग्रॉक भी यूज़ करना है तो GCK एपीआई की यूज़ कर लूंगा। तो उसके लिए भी मैं यहां पे Gok का एपीआई की यूज़ कर लेता हूं। ठीक है? क्योंकि मेरे को ये मॉडल भी बनाना पड़ेगा। तो ये मॉडल हम लोग यूज़ करेंगे। तो यहां मैंने ये दोनों एग्जीक्यूट कर दिया है। सो लेट्स सी ये एग्जीक्यूट करने के लिए थोड़ा सा टाइम लगेगा बिकॉज़ इट इज़ कनेक्टिंग टू द कर्नल। तो जैसे ही ये एग्जीक्यूट हो गया। ठीक है? तो हम लोग वापस जाएंगे अपने डॉक्यूमेंटेशन पेज में। अब मेरा मेन एम क्या है? कि मेरे को टैवली का एक स्पेसिफिक टूल बनाना है। ठीक है? तो मैं अगर यहां पर सर्च करूं टैबली अ टूल कॉल लंग चेन। ठीक है? तो यहां पे आप देखिए डॉक्यूमेंटेशन पेज में जाएंगे ना इधर होता है लंग चेन, लैंग ग्राफ, डीप एजेंट एंड इंटीग्रेशन। आप इस स्पेसिफिक इंटीग्रेशन में फोकस करिएगा और यह आपको बता देगा कि कैसे इंटीग्रेशन करना है और यहां पर आपका पython प्रोग्रामिंग लैंग्वेज मैं सेलेक्ट करूंगा और यहां हम लोग इंटीग्रेशन देख सकते हैं। तो देखिए फर्स्ट ऑफ़ ऑल हम लोग सेट कर रहे हैं टैबली एपीआई की उसके लिए हम लोगों को यूज़ करना पड़ेगा ये लाइब्रेरी व्हिच इज़ कॉल्ड ऐज़ langin अंडरस्ैली। तो पहला स्टेप ये है आप जाके अपना लचन टैबली ए लाइब्रेरी इंस्टॉल करिए। तो यहां पे हम लोग जाएंगे रिक्वायरमेंट में और यहां पे मैं लिख देता हूं लचे टैबली। ठीक है? और मैं यहां जाके यूवी ऐड -r रिक्वायरमेंटxt इंस्टॉल कर लेता हूं। ठीक है? तो ये हमारा इंस्टॉलेशन हो गया पूरा पैकेजेस टैवली lशन टैवली और ये स्पेसिफिकली पाई प्रोजेक्ट में भी अपडेट हो जाएगा। ठीक है? अब समझते हैं कि हम लोग इसका टैवली एपीआई का टूल कैसा बनाते हैं। तो ये है कोड हम लोग जहां पे सेट कर रहे हैं अपना टैवली एपीआई की दिस इज गुड। और अ यहां पे आप देख सकते हैं ये एक हमारा टूल बनाने का तरीका है। ठीक है? और यहां पे अलग-अलग पैरामीटर्स हम लोग यूज़ कर सकते हैं। तो लेट्स गो एंड मेक दिस टूल। तो ये मेरा टूल होगा। और टूल बनाने के लिए कुछ नहीं करना है। मेरे को इंपोर्ट टैबली सर्च करना है। और टैबली सर्च के हिसाब से मेरे को पांच रिजल्ट मैक्सिमम ला सकता हूं। और टॉपिक जनरल होगा। अगर आपको टॉपिक एक स्पेसिफिक इंडस्ट्रीज के रिलेटेड चाहिए जैसे फाइनेंस आप वो भी बना सकते हैं। वो भी डायरेक्टली यहां लिख सकते हैं। ठीक है? तो ये मेरा टैबली सर्च होगा। तो मैं यहां जाके क्विकली जाता हूं अपने कोड में। क्विकली मेरा ये एजेंट मल्टीपल होगा। ठीक है? लेट्स रिस्ट दिस कर्नल। पता नहीं क्यों अटक रहा है। मैं इसको क्लोज कर देता हूं। ठीक है? ये आपका हो गया। ये कोड हो गया। पहली बात तो ये हम लोगों ने इंपोर्ट कर दिया। चलिए एग्जीक्यूट कर देते हैं। ये एग्जीक्यूट हो गया आपका। ठीक है? जहां पे हम लोग इंपोर्ट कर रहे हैं। अब हम लोगों को बनाना है टैबली का अ टूल। टैबली का टूल के लिए हम लोग ये वाला कोड यूज़ करेंगे। टैबली सर्च। ठीक है? तो यहां से हम लोग हटा देते हैं ये सारे पैराटर्स और यहां पर हम लोग बोल रहे हैं कि मैक्सिमम रिजल्ट्स फाइव देगा और टॉपिक जनरल होगा। तो ये मेरा बेसिकली टूल है Google सर्च करने के लिए। तो अगर मैं जाके इसको एग्जीक्यूट कर दूं और लिखूं टूल डॉट इनवोक एंड इफ आई से व्हाट इज द करंट एआई न्यूज़ तो ये बेसिकली इंटरनेट सर्च करके अपने को करंट एi न्यूज़ बेसिकली दे देगा। ठीक है? तो ये है मेरा पूरा करंट एआई न्यूज़। ठीक है? ये सारा इंटरनेट से रिसर्च करके इसने पूरा का पूरा कॉन्टेक्स्ट निकाल के दे दिया है। बट ये कॉन्टेक्स्ट का तभी मीनिंग होगा जब हम ये टूल को इंटीग्रेट करेंगे अपने एजेंट्स के साथ। ठीक है? तो ये हो गया टैबली। अब मैं क्या करूंगा ना एक और टूल बनाते हैं। ठीक है? ये टूल होगा कैलकुलेशन के लिए। तो अगर मैं यहां लिखूं प्लैंकचेन अर्थमेटिक अर्थममेटिक टूल। ठीक है? अर्थमेटिक कैलकुलेशन का टूल बनाना चाहता हूं मैं। तो आप यहां जाके देख लीजिए। ठीक है? टूल्स सर्च डेटाबेस। चलिए ये वाला टूल हम लोग यूज़ करेंगे। @ टूल और उसका नाम हम लोग लिखेंगे सी एलसी। ठीक है? तो यहां पे मैंने एक और टूल लिख दिया। ठीक है? टूल @ टूल यूज़ करने के लिए मेरे को क्या इंपोर्ट करना पड़ेगा? अगर आपको याद होगा। हम लोग ने क्या इंपोर्ट किया था? हम लोग ने ये वाला लाइब्रेरी इंपोर्ट किया था फ्रॉम लैं डॉट टूल्स। देखिए गाइज़ मैं आपको बस तरीका दिखा रहा हूं कि इंटरनेट में कंप्लीटली डिपेंडेंट होइए। बहुत ही इजी तरीके से आप बना पाएंगे। ठीक है? तो ये जो टूल है मेरा ये बेसिकली क्या है? ये कैलकुलेटर टूल है। ठीक है? और यहां पे जो भी मैं और यहां डिस्क्रिप्शन दे दिया हूं। परफॉर्म अर्थमैटिक कैलकुलेशन ये मेरा डॉक स्ट्रिंग है जो एलएलएम को पता रहेगा। और स्ट्रिंग डॉट इवैल डॉट एक्सप्रेशन कर देंगे तो अपने आप ये इवैल्यूएशन कर देगा। ठीक है? तो यह हो गया मेरा फर्स्ट टूल कैलक और ये मेरा हो गया दूसरा टूल। अगर आप यहां पे जाके टूल को एग्जीक्यूट कर दें देन इट विल शो यू दैट इट इज़ अ लश कोड टूल्स एंड वन ऑफ़ द टूल इज़ बेसिकली यूज्ड फॉर टैबली सर्च। द अदर टूल इज़ एक्चुअली यूज़्ड फॉर डूइंग द मैथमेटिकल कैलकुलेशन। तो गाइज़, हम लोगों ने दो टूल बना दिया है। एक है कैलकुलेटर और एक है अपना टैबली सर्च टूल। तो इसको मैं रिनेम भी कर देता हूं। इसको मैं कुछ ऐसे लिख देता हूं। टैबली सर्च अंडरस्कोर टूल ठीक है और ये टूल के हिसाब से मैं कुछ भी इनवोक भी कर सकता हूं। ठीक है? और मेरे को मैंने वैसे भी एपीआई कीज़ का लोड करके रखा हुआ है। ठीक है? तो दो टूल हैं अपने पास। अब चलते हैं कि हम लोग अपना एजेंट्स कैसे बनाएंगे। ठीक है? तो एजेंट्स बनाने के लिए मैं आपको बता दिया हूं। फ्रॉम लंग चेन अ हमको इंपोर्ट करना पड़ेगा डॉट एजेंट्स इंपोर्ट क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट। ठीक है? क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट को हम लोग यूज़ करेंगे। और यहां पे पहला जो मॉडल यूज़ करने वाले हैं हम लोग अपना मॉडल जो डिफाइन किए हैं विद रिस्पेक्ट टू ग्रॉक वो यूज़ करने वाले हैं। और टूल्स में हम लोग अपना टूल स्पेसिफाई करेंगे यहां पे। ठीक है? और टूल्स में स्पेसिफाई करने के लिए मैं लिस्ट यूज़ करूंगा। एक है अपना टैवली सर्च टूल और दूसरा है जो है कैलकुलेटर। ठीक है? और थर्ड पैरामीटर की कोई जरूरत नहीं है। और यहां पे हम लोग प्रम्प्ट भी डाल सकते हैं। वो आपके ऊपर है डालना है कि नहीं है। बट बाय डिफॉल्ट ये एक्चुअली यूज़ कर लेंगे। सो पोजीशनल आर्गुमेंट फॉलोस कीवर्ड आर्गुमेंट। तो यहां पे हम लोग स्पेसिफिकली मॉडल दिए हैं और अ मेरा जो टूल्स होगा वो ऐसे होगा। ठीक है? नहीं तो हम देखिए ऐसे भी डिफाइन कर सकते हैं। नहीं तो हम लोग इस तरीके से भी लिख सकते हैं। अगर आपको पैराटर्स भी नहीं देना है ना तो ऐसे भी लिख सकते हैं। वो आपके ऊपर है। आपको जैसा डालना है आप ऐसा डालिए। इधर मैं एक और टूल ऐड कर दूंगा। ठीक है? तो ये मेरा एजेंट हो गया। दिस इज़ गुड। ठीक है? अब चलिए इसको हम लोग एग्जीक्यूट करते हैं। ये एजेंट को यूज़ करते हैं। और यहां पे आपको पता है कि दो टूल है अपने पास। ठीक है? तो पहली बात तो हम लोग यूजर इनपुट देते हैं। तो ये मेरा यूजर इनपुट है। यूजर इनपुट हम लोग क्या अब ढूंढना चाह रहे हैं? तो मैं लिखता हूं व्हाट इज द करंट एआई न्यूज़ फॉर एंथ्रोपिक। ठीक है? एंथ्रोपिक अ ऐसे लिखूंगा। एंड देन कैलकुलेट 5 + 5 ठीक है? 5 + 5 इसलिए लिख रहा हूं क्योंकि हमारा वो अर्थमैटिक वाला कैलकुलेशन भी हम लोग यूज़ करें। तो ये मेरा यूजर इनपुट हो गया। अब अगर मेरे को इस स्पेसिफिक एजेंट से यूज़ करना है और हम लोग यहां पर ना स्ट्रीमिंग भी यूज़ करेंगे। स्ट्रीमिंग यूज़ करेंगे क्योंकि हम लोगों को यूजर रिस्पांस भी हम लोगों को दिखना है। ठीक है? तो फॉर दैट वी विल यूज़ वन पैरामीटर फॉर स्टेप लेट्स से फॉर स्टेप इन एजेंट डॉट स्ट्रीम। मैं एजेंट डॉट स्ट्रीम लिख देता हूं। और यहां पे हम लोग मैसेजेस का की लेते हैं। देखिए हमेशा याद रखिए जभी भी हम ये एजेंट्स को इस स्पेसिफिक लाइब्रेरी से अ क्रिएट करते हैं तो वो टाइम में हम लोगों को मैसेजेस की देना पड़ता है टू आइडेंटिफाई कि वो मैसेज कहां से जा रहा है। तो यहां पे हम लोग स्पेसिफिकली यूजर इनपुट दे देंगे और ये मैसेजेस जाएगा। और इसको हम लोग जब स्ट्रीम भी कर रहे हैं ना हम लोग इसका स्ट्रीम अंडरस्कोर मोड इक्वल टू वैल्यूज़ रख देते हैं। सो दैट वो उस तरीके से हम लोगों को दिखेगा। मतलब जब हम लोग वैल्यूज़ लिख देते हैं ना, तो देखिएगा आप कैसे अह प्रीवियस कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से भी वह हम लोग को मैसेज देता है। ठीक है? और जब यह फॉर लूप कर रहे हैं हम लोग और फॉर लूप के हिसाब से हम लोग क्या करेंगे यहां पे? अ फॉर स्टेप इन दिस अ एजेंट डॉट स्ट्रीम ये बेसिकली हो रहा है अपना पूरा का पूरा। मतलब ये पैरामीटर है इसके अंदर। ठीक है? एजेंट डॉट स्ट्रीम के अंदर। और फाइनली हम लोग अपना अ जो भी मैसेजेस हैं वो डिस्प्ले करेंगे। जो लास्ट वाला मैसेजेस आ रहा है। तो यहां पे हमारा ये हो गया। ठीक है? तो चलिए एग्जीक्यूट करते हैं इंडेंटेशन। अच्छा इंडेंटेशन करना है हम लोगों को। गुड। तो व्हाट इज द करंट एआई न्यूज़ फॉर एंट्रॉपिक एंड देन कैलकुलेट 5 + 5 तो हमारा टैवली सर्च वाला टूल टूल कॉल हो रहा है। उसके बाद कैलकुलेटर टूल कॉल यूज़ हो रहा है। तो देखिए हम पूरा का पूरा मैसेज प्रिंट कर रहे हैं विद द हेल्प ऑफ़ प्रीटी प्रिंट। तो कैलकुलेटर का टूल मैसेज का आउटपुट है 10। एंड हियर इन द इनफेशन यू रिक्वेस्टेड करंट एआई न्यूज़ यह सारा चीज एज ऑफ अर्ली ये सारा न्यूज़ दिख रहा है अपने को लेट मी नो इफ यू विल लाइक अ डीपर एनालिसिस ऑफ़ एनी ऑफ़ दिस टॉपिक तो यहां पे आप कितना भी क्वेश्चन दीजिए लाइक व्हाट इज़ द करंट एआई न्यूज़ फॉर एंथ्रोपिक एंड देन कैलकुलेट 5 + 5 है ना तो यहां पे दो टूल्स कॉल्स हो रहे हैं ऑटोमेटिकली और ये क्यों हो पा रहा है क्योंकि हमारे पास ऑलरेडी दो टू डोर टूल है राइट और एजेंट को पता है कि कौन से टूल को कैसे कॉल करना है। ठीक है? तो, आई होप आपको यह बहुत ही ईजीली समझ में आ रहा हो कि कैसे हम लोग ने यहां पे ईजीली पूरा का पूरा इंफॉर्मेशनेशन और मल्टीपल टूल कॉल्स कैसे किए हैं विद रिस्पेक्ट टू एनी एजेंट्स। ठीक है? मैं आपको एक असाइनमेंट भी डेफिनेटली देना चाहता हूं। आप जाके ना इसको इनवोक के थ्रू भी करिए। तो इनवोक में आप क्या करेंगे? यहां पे मैं यहां मैसेजेस लिख देता हूं। ठीक है? और यहां पर मैं डाल दूंगा जो भी मैसेज का आपका इन होगा विद रिस्पेक्ट टू दैट। व्हाट इज द करंट एआई नीड्स? ठीक है? अब जैसे मैंने ये एग्जीक्यूट कर दिया। आप देखिएगा आपको कुछ एरर आता है या डिस्प्ले होता है। अगर एरर आ रहा है आप वो एरर को फिक्स करिए। बट यहां पर आपका आउटपुट आ रहा है। हियर इज़ द समरी ऑफ़ द लेटेस्ट रिसर्च सारा एमआईटी रिसर्च इंप्रूव एलएलएम रीजनिंग। ये सारा आउटपुट मेरा आ गया है। ठीक है? अगर मेरे को इसको देखना है तो मैं कुछ नहीं करूंगा। मैं यहां पे लिख दूंगा स्लैश मैसेजेस और -1 और डॉट कंटेंट। ठीक है? तो इसका मतलब आप कितने भी टूल्स के साथ अब आप खेल सकते हैं। इट इज़ अप टू यू। आप जाइए यहां पे मैं डॉक्यूमेंटेशन पेज आपको दिखा दिया हूं। आप लैंगचेन के इंटीग्रेशन में जाइए। कितने टूल्स हैं आपके पास टूलकिट्स। bिंगing सर्च को इंटीग्रेट करना है। ब्रेव सर्च कोड डग गो सर्च Google सर्च Google सर् पर आप उसमें जाके क्लिक करिए। वहां पे बोलेगा आपको कैसा एपीआई की बनाना है। कैसे टूल कॉल करना है वो सारा चीज और अपने आप इंटीग्रेशन कर पाएंगे। तो ये देखिए हियर आर द रीसेंट एआई डेवलपमेंट फॉर द सर्च रिजल्ट्स लाइट वेट ऑप्टिमाइज्ड कोपलेट टू डी स्केचेस सारा चीज आपको इनेशन दिख रहा है। तो इन शॉर्ट हम लोगों ने एक ऐसा चैटबॉट असिस्टेंट बनाया जहां पे हम लोग टूल कॉल्स ईजीली कर पाएंगे। और द बेस्ट पार्ट इज दैट आई डोंट हैव टू इवन बी डिपेंडेंट ऑन अ यू नो रीसेंट डेटा क्योंकि हम लोग पूरा टूल को इंटीग्रेट कर रहे हैं और मेरा एलएलएम डेफिनेटली हैसनेट नहीं करेगा। एक और तरीका है कि हम लोग एक्सटर्नल वेक्टर डेटाबेसिस भी हम लोग कनेक्ट कर सकते हैं। बट उसके लिए मैं एक अलग क्रैश कोर्स बनाऊंगा। अभी हम लोग फोकस करेंगे लंच। तो ये चार हो गए हैं एजेंट मल्टीपल टूल्स। अब हम लोग चलते हैं टू अंडरस्टैंड अबाउट डिफरेंट टाइप्स ऑफ मैसेजेस। सो गाइस, अब हम लोग अपने नेक्स्ट

टॉपिक में जाने वाले हैं जिसको हम लोग मैसेजेस बोलते हैं। ठीक है? मैसेजेस के बारे में समझेंगे। बट एक यह एक वन ऑफ द मोस्ट फंडामेंटल टॉपिक है लंग चेन में और ये मेरे हिसाब से सबको आना चाहिए। इसके थ्रू आपका फंडामेंटल्स बहुत ही स्ट्रांग हो जाएगा। स्पेसिफिकली व्हनेवर यू आर डेवलपिंग अ जनरेटिव एआई एप्लीकेशन। अब सबसे पहले आप अभी तक देखे हैं कि हम लोग ने टूल्स के बारे में डिस्कशन कर लिया। हम लोग ने एजेंट्स लिया और हम लोग पिछले सेशन में पिछले सेक्शन में ये देखें कि कैसे हम लोग एजेंट विद मल्टीपल टूल्स बना सकते हैं। राइट? जहां पे हम लोग ने कैलकुलेटर यूज़ किया था। टैबली सर्च यूज़ किया था और मैंने आपको डॉक्यूमेंटेशन पेज से ये भी दिखा दिया है कि कैसे आप दूसरे अ इंटीग्रेशंस भी यूज़ कर सकते हैं लाइन चेन में। अब आते हैं हम लोग मैसेजेस वाले सेक्शन में। अब मैसेजेस सेक्शन क्या है? पहली बात तो हम लोग डेफिनेशन के हिसाब से समझेंगे। उसके बाद ये जुपिटर नोटबुक फाइल में हम लोग टेक्स्ट प्र्प्स के बारे में सीखेंगे। मैसेजेस प्र्प्ट्स उसमें तीन टाइप के मैसेज प्र्प्स हैं। चार टाइप के सॉरी एक है सिस्टम मैसेज, ह्यूमन मैसेज, एआई मैसेज एंड टूल मैसेज। तो ये सारा चीज हम लोग बहुत ही डिटेल्ड तरीके से हम लोग सारा कवर करने वाले हैं। ठीक है? तो अ चलिए पहला चीज जो है मैसेजेस का डेफिनेशन है। मैसेजेस आर द फंडामेंटल यूनिट ऑफ कॉन्टेक्स्ट फॉर एलएलए मॉडल्स इन लंचिंग। ठीक है? तो दीज़ आर नथिंग बट इट इज़ अ फंडामेंटल यूनिट ऑफ़ कॉन्टेक्स्ट। और यहां पे आपको प्र्ट इंजीनियरिंग का भी कांसेप्ट पता चलते जाएगा। दे रिप्रेजेंट द इनपुट एंड आउटपुट मॉडल्स कैरिंग बोथ द कंटेंट एंड मेटाडेटा नीड टू रिप्रेजेंट द स्टेट ऑफ़ कन्वर्सेशन व्हाइल इंटरेक्टिंग विथ एन एलएलएम। मैसेजेस आर ऑब्जेक्ट्स दैट कंटेन थ्री इंपॉर्टेंट इंफॉर्मेशनेशन होता है। एक होता है रोल आइडेंटिफाई द मैसेज टाइप। क्या ये एक सिस्टम मैसेज है? क्या ये यूजर एआई मैसेज है? वो क्या मैसेजेस है? मैं उसके बारे में बात करूंगा कि रोल क्या स्पेसिफिकली बोलता है। ठीक है? हम लोग उसके बारे में बहुत ही अच्छी तरीके से समझेंगे। उसके बाद सेकंड जो होता है कंटेंट। कंटेंट रिप्रेजेंट्स द एक्चुअल कंटेंट ऑफ़ द मैसेज। जो भी एक्चुअल मैसेज है, जो भी टेक्स्ट हो सकता है, इमेजज़ हो सकता है, ऑडियो हो सकता है, डॉक्यूमेंट्स हो सकता है, वो कंटेंट में इंफॉर्मेशनेशन रहता है। और मेटाडेटा क्या होता है? कुछ और एडिशनल इंफॉर्मेशनेशन जैसे मैसेज आईडी, टोकन, अ टोकन यूसेज ऐसे सारे चीज मेटाडेटा इनफेशन होता है जो कंटेंट के अलावा सम मोर एक्स्ट्रा इनेशन होता है जो एलएलएम को हेल्पफुल हेल्प करता है कि भाई वो मैसेज और कॉन्टेक्स्ट को समझने के लिए। ठीक है? अब लंगचेन प्रोवाइड्स अ स्टैंडर्ड मैसेज टाइप दैट वर्क्स अक्रॉस ऑल प्रोवाइडर्स। जो भी आप डिफरेंट-डिफरेंट एलएलएम्स यूज़ करिए, वहां पे आपको लकचे डेफिनेटली प्रोवाइड करता है एक स्टैंडर्ड मैसेज टाइप। तो पहली बात तो हम लोग ये देखेंगे प्रैक्टिकल तरीके से कैसे हम लोग ये मैसेज टाइप के बारे में समझते हैं। तो पहला चीज जो है हम लोग इंपोर्ट कर देंगे ओएस। ठीक है? और मैं यहां पे डाल देता हूं अपना ग्रॉक एपीआई की क्योंकि ये फ्री है। ठीक है? और हम लोग लंगचेन इनट मॉडल भी यूज कर लेते हैं। ठीक है? तो यहां पे जो मॉडल हम लोग यूज़ करने वाले हैं ग्रॉक क्वेन 332 बिलियन तो ये वाला मॉडल हम लोग यूज़ करेंगे। ठीक है? तो लेट्स यूज़ इट। अब पहला चीज अगर आपको पता है कि अगर मैं ये बस यहां जा के मॉडल डॉट इनवोक लिख दूं और मैं बोलूं हे प्लीज टेल मी समथिंग अबाउट एआई और मैं एग्जीक्यूट कर देता हूं। ठीक है? अब देखिए इसका मैसेज टाइप क्या रिटर्न होता है? जो भी आउटपुट आ रहा है ये मॉडल का आउटपुट है। ये एलएलएम ठीक है? और आपको कैसे आ रहा है? आपको स्पेसिफिकली एआई मैसेज के फॉर्म में आ रहा है। राइट? ठीक है? अब ये एआई मैसेज में आपको कुछ कंटेंट के अंदर इंफॉर्मेशन दिख रहा है। तो ये बेसिकली आउटपुट है। ठीक है? तो इसको हम लोग कौन सा टाइप का मैसेज बोलते हैं? इसको हम लोग बोलते हैं दिस टाइप ऑफ़ मैसेज इज़ बेसिकली कॉल्ड एज। अब देखिए यहां पे मैंने इनपुट दिया और इस स्पेसिफिक इनपुट के हिसाब से मेरे को एआई मैसेज का आउटपुट आया। राइट? तो मतलब मॉडल का आउटपुट। अब मैं आपको एक टॉपिक के बारे में समझाऊंगा जिसको हम लोग बोलते हैं टेक्स्ट प्र्प्स। सो व्हाट आर टेक्स्ट प्र्प्स? टेक्स्ट प्र्प्स आर स्ट्रिंग्स आइडल फॉर स्ट्रेट फॉरवर्ड जनरेशन टास्क व्हेयर यू डोंट नीड टू रिटेन कन्वर्सेशन हिस्ट्री। ठीक है? तो ये वाला जो टास्क किया हूं मैं मॉडल डॉट इनवोक और यहां पे मैंने एक मैसेज डाला है और फाइनली मेरे को आउटपुट आया है। दिस इज़ नथिंग बट दिस इज़ अ सिंपल टेक्स्ट प्र्प। ठीक है? टेक्स्ट प्रम्प्ट मैं फिर से यहां पे आपको समझाने की कोशिश कर रहा हूं। दीज़ आर स्पेसिफिकली स्ट्रिंग्स आइडल फॉर स्ट्रेट फॉरवर्ड जनरेशन टास्क। राइट? मैंने यहां पे मैसेज डाल दिया। मॉडल डॉट इनवोक कर दिया। तो ये बेसिकली टेक्स्ट प्र्प होता है और इसके रिल रेस्पेक्टिवली इसका आउटपुट आता है। और ये कब यूज़ करना चाहिए? जब हम लोगों को कन्वर्सेशन हिस्ट्री रिटेन करना ही नहीं है। ठीक है? तो अगर मैं यहां पे लिखूं मॉडल डॉट इनवोक और यहां पे मैं डाल दूं व्हाट इज़ व्हाट इज़ लंगे? ठीक है? और मैं एग्जीक्यूट कर दूं। तो यहां मेरा आउटपुट क्या आएगा? इट इज़ अ काइंड ऑफ़ अ एआई मैसेज आउटपुट। है ना? एआई मैसेज आउटपुट क्यों है? क्योंकि एलएलएम मॉडल इसका आउटपुट दे रहा है। और ये क्या है? ये एक सिंपल टेक्स्ट प्र्प है। ठीक है? अब आपको टेक्स्ट प्र्प्ट कब-क यूज़ करना चाहिए? यूज़ टेक्स्ट प्र्प्ट व्हेन यू हैव अ सिंगल स्टैंड अलोन रिक्वेस्ट। ये आपका टेक्स्ट प्र्प है। सिंपल सा एक क्वेश्चन। ठीक है? कब यूज़ करना है? जब आपको एक सिंगल सा स्टैंड अलोन रिक्वेस्ट है। यू डोंट नीड कन्वर्सेशन हिस्ट्री। यू वांट मिनिमल कोड कॉम्प्लेक्सिटी। तो आप देख पाते हैं कि कितना सिंपल तरीके से हम लोग बेसिकली इसको कहिए। राइट? तो ये है हमारा टेक्स्ट प्रॉ्ट। तो मैं यहां पे डिलीट कर देता हूं क्योंकि मैंने यहां पे भी इसका सेल बनाया हुआ था। ठीक है? परफेक्ट। ठीक है? बहुत ही सिंपल तरीके से आपको टेक्स्ट प्र्प समझ में आ गया। अब आप समझते हैं व्हाट आर मैसेजेस टाइप्स। ठीक है? और मैसेज प्र्प्ट्स। अब एक अलग टॉपिक जो हम लोग पढ़ने वाले हैं। एक तो आपने समझ लिया टेक्स्ट प्र्प्ट है और ये एक पार्ट ऑफ द प्र्प्ट इंजीनियरिंग टेक्निक है। सेकंड जो है इसको हम लोग बोलते हैं मैसेज प्र्प। अब मैसेज प्र्प कब यूज़ करते हैं? फर्स्ट ऑफ़ ऑल इसका डेफिनेशन समझते हैं। अल्टरनेटिवली यू कैन पास अ लिस्ट ऑफ मैसेजेस टू द मॉडल बाय प्रोवाइडिंग अ लिस्ट ऑफ़ मैसेज ऑब्जेक्ट्स। अब देखिए जभी भी आप एक चैटबॉट के साथ कम्युनिकेट कर रहे होंगे। आप पहला क्वेश्चन पूछते हैं। आपको आंसर आ गया। दूसरा क्वेश्चन पूछते हैं आंसर आ गया। और चैटबॉट क्या करता है ना प्रीवियस कॉन्टेक्स्ट के हिसाब से भी आपका वो इंफॉर्मेशन समझने की कोशिश करता है एंड विद रिस्पेक्ट टू दैट आपको आउटपुट देते जाता है राइट अगर मैं पूछूं हे हाय माय नेम इज कृष्णायक तो चैटबॉट बोलेगा हे वेलकम कृष्णायक हाउ आर यू दिस एंड दैट अगर मैं चैटबॉट को पूछूं क्वेश्चन हे हु एम आई तो उसको पता रहेगा प्रीवियस कॉन्टेक्स्ट इनफेशन से स्पेसिफिकली हम कृष्णायक के बारे में बात कर रहे हैं तो वो टाइम में हम लोग स्पेसिफिकली मैसेज प्रार्थ करते हैं वहां पे हम लोग क्या करेंगे लिस्ट ऑफ मैसेज ऑब्जेक्ट पास करेंगे। ठीक है? अब क्वेश्चन नेक्स्ट ये आता है कि मैं जब लिस्ट ऑफ मैसेजेस पास कर रहा हूं, कैसे कितने टाइप्स ऑफ मैसेजेस हम लोग पास कर सकते हैं? ठीक है? हम लोग कितने टाइप के मैसेजेस अपने एलएलएम मॉडल को दे सकते हैं? तो यहां पे हमारा चार डिफरेंट टाइप्स ऑफ मैसेजेस हैं। एक है सिस्टम मैसेज। ये सिस्टम मैसेज ये बोलता है इट टेल्स द मॉडल हाउ टू बिहेव एंड प्रोवाइड कॉन्टेक्स्ट फॉर इंटरेक्शन। ये बेसिकली एक इंस्ट्रक्शन है मॉडल को कैसे बिहेव करना है। अगर मैं एलएलएम मॉडल को बोलूं हे एक्ट लाइक अ डेटा साइंस टीचर एंड आंसर मी दिस पर्टिकुलर क्वेश्चन। तो एक डेटा साइंस टीचर जैसा एक्ट करके वो अपने आंसर्स देगा। सेकंड जो टाइप है वो बेसिकली ह्यूमन मैसेज है। ह्यूमन मैसेज रिप्रेजेंट्स द यूजर इनपुट एंड इंटरेक्शन विद द मॉडल। राइट? तो क्या होगा? कभी भी कोई भी इनपुट मिलता है वो बेसिकली ह्यूमन इनपुट मिलता है। राइट? वो बेसिकली यूजर इनपुट है और बेस्ड ऑन दैट ओनली इट विल गो टू द एलएलएम एंड गिव अस द आउटपुट। ठीक है? तो ह्यूमन मैसेज जबभी भी इनपुट देता है तो ये ह्यूमन मैसेज टाइप में आपको देना पड़ेगा। थर्ड डिफरेंट टाइप ऑफ़ मैसेज टाइप है एआई मैसेज। अब आपको पता चल गया होगा एआई मैसेज क्या है? जो भी हमारा एलएलएम मॉडल जनरेट करता है वो बेसिकली एआई मैसेज होता है। तो देखिए यहां पे एआई मैसेज आ गया। ठीक है? इट रिप्रेजेंट्स जनरेटेड बाय द मॉडल इंक्लूड्स टेक्स्ट, कंटेंट, टूल, कॉल्स एंड मेटा डेटा। और फाइनली टूल मैसेज। टूल मैसेज क्या होता है? कोई भी आप एक्सटर्नल टूल बनाते हैं वो टूल जब एग्जीक्यूट करता है उसका जो आउटपुट होता है वो बेसिकली टूल मैसेज में आता है। ठीक है? अब आपको समझ में आ रहा होगा जो हम लोगों ने एजेंट विद मल्टीपल टूल्स में कॉल किया था। राइट? यहां पे अगर आप नीचे जाके देखेंगे ना देखिए यहां पे आपको टूल कॉल किया हुआ है। राइट? अब फाइनली आपका आंसर आउटपुट आया हुआ है। दैट्स द थिंग। राइट? उसलिए हम लोग टूल कॉल के बारे में डिस्कशन कर रहे थे। अब चलिए हम लोग ना एक बाय वन हम लोग पहली बात तो सिस्टम मैसेज के बारे में समझते हैं और सिस्टम मैसेज कैसे यूज करते हैं वो समझते हैं। ठीक है? चलिए तो सिस्टम मैसेज, ह्यूमन मैसेज, एआई मैसेज, टूल मैसेज। तो मैं यहां पे कोड सेल बना देता हूं। ठीक है? तो पहली बात तो मैं क्या करूंगा? मैं बेसिकली इंपोर्ट करूंगा अपना सिस्टम मैसेज, ह्यूमन मैसेज एंड एआई मैसेज। तो उसको इंपोर्ट करने के लिए मेरे को लिखना पड़ेगा फॉर लचे डॉट मैसेजेस इंपोर्ट सिस्टम मैसेज। देन सेकंड वी विल इंपोर्ट ह्यूमन मैसेज एंड थर्ड वी विल इंपोर्ट एआई मैसेज। अब हम लोग अपना मैसेजेस का लिस्ट बनाएंगे। लेट्स से कि मेरे को मैसेजेस का लिस्ट बनाना है। अब जैसे मैंने आपको बताया था सिस्टम मैसेज क्यों यूज़ होता है? सिस्टम मैसेज इसलिए यूज़ होता है क्योंकि हम लोग कुछ इंस्ट्रक्शन प्रोवाइड कर रहे हैं। अपने एलएलएम को कैसे बिहेव करना है। तो यहां पे हम लोग अपना सिस्टम मैसेज डालेंगे। और यहां पे मैं इंस्ट्रक्शन देता हूं। हे यू आर अ डेटा साइंस एक्सपर्ट। ठीक है? तो ये इंस्ट्रक्शन जो मैं सिस्टम मैसेज में दे रहा हूं ये बेसिकली एक इंस्ट्रक्शन है एलएलएम मॉडल को किस तरीके से बिहेव करना है। ठीक है? तो ये मेरा फर्स्ट मैसेज हो गया। सेकंड मैसेज हो गया। लेट्स से कि ह्यूमन मैसेज। मैं डाल रहा हूं अपना इनपुट। मैं बोलूंगा हे राइट मी अ पैराग्राफ और मैं ऐसे बोलूंगा एक्सप्लेन अबाउट रैग एप्लीकेशनेशंस। ठीक है? तो यह मेरा क्वेश्चन रहा फ्रॉम द ह्यूमन साइड। राइट? ह्यूमन साइड से ये मेरा क्वेश्चन रहा। एक्सप्लेन अबाउट रैग एप्लीकेशन। अब मैं क्या करूंगा? वही इस सेम मॉडल को लेके लिख दूंगा डॉट इनवोक और यहां पे मैं डाल दूंगा मैसेजेस। ठीक है? और ये बेसिकली मेरा रिस्पांस आएगा। फाइनली मैं प्रिंट करता हूं रिस्पांस डॉट कंटेंट। ठीक है? अब देखिए इसका आउटपुट क्या आएगा? तो ये बेसिकली क्या होगा? ये जो मैसेजेस जा रहे हैं ना यहां पे दो इनेशन जा रहे हैं। पहली बात तो सिस्टम मैसेज क्या है? राइट? अगर मैं ये प्रिंट भी कर दूं। चलिए इसका आउटपुट देखते हैं। पहली बात तो ठीक है? तो इसका आउटपुट जो होगा वो बेसिकली हम लोगों को यहां पर दिखेगा। तो यहां पे हम लोगों को आउटपुट आ गया रिस्पांस डॉट कंटेंट में ये। ठीक है? पूरा का पूरा रैक के बारे में सारा चीज़ सब कुछ बता दिया है। तो अगर मेरे को रिस्पांस भी देखना है तो रिस्पांस में देखिए एआई मैसेज टाइप है। क्योंकि दिस इज़ द आउटपुट दैट इज़ जनरेटेड बाय एलएलएम। ठीक है? अब मैं ये मैसेजेस वाला भी देखता हूं। मैसेजेस में क्या है? ये दो लिस्ट ऑफ़ मैसेजेस क्या है? एक है सिस्टम मैसेज, एक है अ ह्यूमन मैसेज। सिस्टम मैसेज इज़ जस्ट लाइक एन इंस्ट्रक्शन टू द एलएलएम मॉडल। कैसे बिहेव करना है? और ह्यूमन मैसेज इज द इनपुट। राइट? और फाइनली जो आउटपुट है वो आपका इस तरीके से आया है। ठीक है? तो यहां पर आप देख पा रहे हैं कैसे मैंने सिस्टम मैसेज यूज करके एक एलएलएम को कुछ इंस्ट्रक्शन दिया हुआ है। राइट? चलिए और एक तरीके से ट्राई करते हैं। ठीक है? मैं यहां पे ना एक और एग्जांपल दिखाना चाहता हूं। तो यहां पे मैं लिख देता हूं एग्जांपल टू। और यहां पे मैं लिखता हूं सिस्टम अंडरस्कोर मैसेज। मैं एक डेफिनेशन लिख दूंगा। एंड देन वी विल ट्राई टू इनिशलाइज़ द सिस्टम मैसेज। और मैं लिख देता हूं एलएलएम को यू बिहेव लाइक अ और यू आर अ हेल्पफुल कोडिंग असिस्टेंट। ठीक है? अब ये कोडिंग असिस्टेंट है तो बेसिकली क्या होगा? कोडिंग असिस्टेंट जैसा वर्क होगा। ठीक है? अब मैं यहां लिख देता हूं मैसेजेस। चलिए मैसेजेस बनाते हैं। फर्स्ट मैसेज होगा मेरा सिस्टम मैसेज। अ सिस्टम अंडरस्कोर मैसेज ये मेरा सिस्टम प्र्प हो गया। ठीक है? फर्स्ट मैसेज और ह्यूमन मैसेज मैं लिख देता हूं यहां पे। ह्यूमन मैसेज को मैं बोलता हूं हाउ डू आई क्रिएट अ रेस्ट एपीआई। अब देखिए यहां पे मेरे को आपको एक बहुत ही इंपॉर्टेंट इनेशन देना है। ठीक है? मैं यहां पे दिया हूं। यू आर अ हेल्पफुल कोडिंग असिस्टेंट। ठीक है? अब ये सिस्टम प्र्ट काेंस समझिए। अगर मैं यह क्वेश्चन पूछ रहा हूं हाउ डू आई क्रिएट अ रेस्ट एपीआई? तो एलएलएम बेसिकली इस तरीके से एक्ट करके हमको आंसर देगा। अगर मैं यहां पर लिखूं हे यू आर अ थ्यरिटिकल अ टीचर फॉर कोडिंग तो वो आंसर चेंज होते जाएगा। तो ये सिस्टम इंस्ट्रक्शन बहुत ही इंपॉर्टेंट है। बेस्ड ऑन द इनपुट आउटपुट कैसे करना है वो ये सिस्टम मैसेज डिसाइड करेगा। ठीक है? अब मैं जाके यहां पे रिस्पांस लिख देता हूं इक्वल टू मॉडल डॉट इनवोक। लेट्स से कि मैंने ये सारे मैसेजेस दे दिए। तो चलिए इसका आउटपुट देखते हैं हम लोग कैसा आएगा। आपको अब पता चलेगा कि भाई इसका आउटपुट हम लोगों को कैसा आएगा। बेस्ड ऑन जैसे एक कोडिंग असिस्टेंट आपको आउटपुट देता है सेम तरीके से ऐसा कोडिंग असिस्टेंट आपको यहां पर भी आउटपुट देगा। ठीक है? अगर मैं कुछ और लिखता तो यहां पर देखिए मोर टेक्निकल डिटेल्स के पॉइंट ऑफ व्यू से दिया है। ठीक है? द एग्जांपल डिस्ट्र डेमोंस्ट्रेट फॉर प्रोडक्शन जेंगो रेस्ट एपीआई लेट मी नो इफ यू हैव। तो यह मोर डिटेल तरीके से बना है। राइट? अह यू आर अ हेल्पफुल कोडिंग असिस्टेंट बोला है। ठीक है? अगर मैं यहां पे लिखूं यू आर अ हेल्पफुल कोडिंग असिस्टेंट प्लीज प्रोवाइड द कोड विद एग्जांपल। अब मैं यहां पे ये कुछ चेंज कर रहा हूं। अब मैं जाके एग्जीक्यूट कर दूंगा। तो क्या होगा? ये सिस्टम इंस्ट्रक्शन समझेगा। हाउ डू आई क्रिएट अ फास्ट एपीआई और अंदर आप जाके देखेंगे ना तो ये जो डॉट दिख रहा है ना वहां पे आपको कोड भी दिख जाएगा। दैट्स दें। तो यहां देखिए पिप इंस्टॉल फ्लास्क ये सारा चीज दिया हुआ है। तो ये सिस्टम इंस्ट्रक्शन से हम लोग कितना डेप्थ में एलएलएम से हम लोग को आउटपुट जानना है वो हम लोग आइडेंटिफाई कर सकते हैं। ठीक है? तो ये था एक बहुत ही अमेजिंग अ प्रॉब्लम स्टेटमेंट। ठीक है? अब ये तो एक सिंपल वन लाइनर था और डिटेल्ड इनेशन भी दे सकते हैं। तो चलिए डिटेल्ड इनफो टू एलएलएम विद सिस्टम मैसेज। अब मैं क्या करूंगा ना और डिटेल्ड इनेशन प्रोवाइड करता हूं अपने अह एलएलएम को बाय यूजिंग सिस्टम में से। तो चलिए एक एग्जांपल देख लेते हैं। यहां पे मैंने लिखा यू आर अ सीनियर पाइथन डेवलपर विथ एक्सपर्टीज़ इन वेब फ्रेमवर्क्स आल्सो प्रोवाइड कोड एंड एग्जांपल एक्सप्लेन योर रीजनिंग बी कॉनसाइज थ्रू थरो इन योर एक्सप्लेनेशन। अब हाउ डू आए अ रेस्ट एपीआई मैंने यहां पर डाला है। अब और डिटेल्ड में मेरे को आउटपुट मिलेगा। देखते जाइएगा। और डिटेल में बहुत ही ज्यादा डिटेल में। ठीक है? तो अगर आप ये जाके और इंफॉर्मेशन देखेंगे तो आपको और इंफॉर्मेशन मिलने वाला है। ठीक है? तो आप सिस्टम मैसेजेस के थ्रू और इंफॉर्मेशन रिट्रीव कर सकते हैं एक एलएलएम से। ये एक एग्जैक्टली सम इंस्ट्रक्शन है अ जो आपको एलएलएम स्पेसिफिकली आउटपुट देगा। अब हम लोग बात करते हैं मैसेज मेटाडेटा का। ठीक है? मैसेज मेटाडेटा का। चलिए तो पहली बात तो मैं यहां पर ना एक ह्यूमन मैसेज बनाता हूं और उसमें कुछ और मेटाडेटा इंफॉर्मेशन भी बनाता हूं। देखिए तो ह्यूमन मैसेज में क्या है? एक कंटेंट है हेलो जो यूजर से जा रहा है और मैं कुछ और मेटाडेटा ऑप्शनल फील्ड्स डाल दिया हूं। जैसे नेम = एलिस आईडी = मैसेज अंडरस्कोर 1 2 3 ठीक है? अब मैं इसका रिस्पांस निकालता हूं अपने मॉडल से। ठीक है? तो मॉडल में मैंने क्या किया? मॉडल डॉट इनवोक ह्यूमन मैसेज डाल दिया। अब रिस्पांस देखते हैं। तो रिस्पांस में देखिएगा आप ओके द यूजर सेड हेलो सो आई शुड बी अ हैव अ फ्रेंडली ग्रीटिंग। आई नीड टू कीप इट वेलकमिंग। सो ऑल दिस इनेशन इज़ देयर। तो यहां पे आप देखिए आप एक नॉर्मल कॉन्वर्सेशन में अगर आपको एडिशनल मेटाडेटा इनेशन देना है तो आप इस तरीके से दे सकते हैं। ठीक है? तो ये हो गया हमारा एक और टेक्निक्स। ठीक है? अब हम लोग एक और एग्जांपल के पॉइंट ऑफ व्यू से अलग-अलग तरीके से आप और देख सकते हैं इसमें। ठीक है? तो मैं इसके लिए आपको ये जो स्पेसिफिकली हम लोग यूज कर रहे हैं विद रिस्पेक्ट टू अ ह्यूमन मैसेज, एआई मैसेज अ एंड देन यू आल्सो हैव डिफरेंट-डिफरेंट मैसेजेस टाइप। अ मैं आपको एक और इंपॉर्टेंट तरीका दिखाना चाहता हूं जिसको हम लोग बोलते हैं देखिए, यह एक एग्जांपल ले लेते हैं हम लोग। ठीक है? चलिए यह देखिए अब क्विकली क्रिएट एन एआई मैसेज मैनुअली। मैंने एक एआई मैसेज मैनुअली बनाया हूं। आई वुड बी हैप्पी टू हेल्प यू विद दैट क्वेश्चन। उसके बाद मैंने लिस्ट ऑफ मैसेजेस बनाया सिस्टम मैसेज ह्यूमन मैसेज। ह्यूमन मैसेज में कैन यू हेल्प मी बोला। तो मैं उसका आउटपुट कुछ इस तरीके से बनाया हूं। ह्यूमन मैसेज में बोला व्हाट इज 2 + 2 और हम लोग यहां पे कंटेंट देख रहे हैं। ठीक है? अब मैं आपको एक इंपॉर्टेंट चीज दिखा रहा हूं। तो देखिए, द सम ऑफ दिस इज़ 2 एंड 2 = 4। ठीक है? अब जो मेरे को रिस्पांस आया ना मैं रिस्पांस में एक इंपॉर्टेंट पैरामीटर देख सकता हूं जिसको हम लोग बोलते हैं यूसेज अंडरस्कोर मेटाडेटा। अब यहां पे आप देखिए यूसेज अंडरस्कोर मेटाडेटा बेसिकली बोलता है कि इस रिस्पांस के हिसाब से इनपुट टोकंस कितना था? आउटपुट टोकंस कितना जनरेट किया एंड टोटल टोकंस कितना था। इस तरीके से आप अपने जो भी एलएलएम कॉल्स हैं ट्रैक कर सकते हैं और उसको आप ट्रैक करके ये भी अकाउंटेबिलिटी डाल सकते हैं कि बाय हाउ मच वी आर यूजिंग। ठीक है? अब चलिए एक और एग्जांपल दिखाता हूं। जहां पे हम लोग एक टूल कॉल के बारे में समझेंगे। अब टूल कॉल टूल मैसेजेस के बारे में समझेंगे। टूल मैसेजेस तो हम लोग यहां पे ऑलरेडी सीख चुके हैं। ठीक है? यहां पे देखिए जो हमारा एआई मैसेज होता है कुछ इस तरीके से आता है। अगर मेरे को आपको फॉर्मेट बताना है। फॉर्मेट आप इस तरीके से देख सकते हैं। देखिए तो मैंने इंपोर्ट किया एआई मैसेज और टूल मैसेज। अब जभी भी मेरा एआई मैसेज का आउटपुट आता है इफ द एलएलएम इज मेकिंग एनी टूल कॉल तो टूल कॉल कुछ ऐसे आएगा आपका टूल कॉल है आपका नेम इक्व गेट वेदर आर्गुमेंट्स होता है और आईडी होता है उस स्पेसिफिक टूल कॉल का ठीक है और उसके रेस्पेक्टिवली जो भी आप ये फंक्शनैलिटी यूज़ कर रहे हैं गेट वेदर वो गेट वेदर का फंक्शनैलिटी होगा। ठीक है? अब चलिए मैंने ये वाला चीज यूज़ कर लिया। तो यहां पे मेरा नेक्स्ट कोड सेल है। ठीक है? ये टूल कॉल बेसिकली हो रहा है। अब मैं यहां पे वेदर का रिजल्ट है ना हार्ड कोड डाल देता हूं। देखिए मैंने यहां लिखा है सनी 72° और टूल मैसेज क्या होगा? टूल मैसेज को हम लोग टूल मैसेज यूज़ करेंगे जो हम लोग ने यहां पे इंपोर्ट किया था। और यहां पे कंटेंट इज़ इक्वल टू वेदर रिजल्ट और टूल आईडी कॉल हम लोग ऐसे लिखेंगे। और ये दोनों आईडी सेम होना चाहिए। जब सेम होता है देन ओनली वी विल अंडरस्टैंड दैट वी आर टॉकिंग अबाउट दिस पर्टिकुलर फंक्शन। तो इन शॉर्ट ये फंक्शन का आउटपुट हम लोगों को यहां पर आ गया। ठीक है? अब जाके मैं क्या करूंगा? मैं कॉन्वर्सेशन को कंटिन्यू करूंगा और अपने नेक्स्ट सेल में इसको एग्जीक्यूट करूंगा। देखिएगा अब यहां पे मैंने लिखा है व्हाट्स द वेदर इन सैन फ्रांसिस्को। एआई मैसेज मैंने यहां पर दे दिया जो मॉडल का टूल कॉल हो रहा है ये वाला। राइट? तो ये इन शॉर्ट क्या करेगा? ये टूल कॉल बेसिकली मैप हो जाएगा इसको क्योंकि ये वाला आईडी है। राइट? और टूल मैसेज इक्वल टूल मैसेज को वेदर रिजल्ट में डाल देगा और सनी 72 दिखना चाहिए हम लोगों को। देखिए रिस्पांस। ठीक है? तो मैंने टूल कॉल के बारे में बहुत ही ज्यादा चीज समझा दिया ऑलरेडी। हम लोगों ने यह भी देखा है कि एजेंट्स विद मल्टीपल टूल कॉल कैसे करते हैं। ठीक है? अब ये रहा हमारा इतना सारा कंटेंट। ठीक है? अब जो नेक्स्ट कंटेंट हम लोग डिस्कशन करने वाले हैं दैट इज अबाउट स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट। ये काफी ज्यादा इंपॉर्टेंट है। जभी भी हम लोग कोई भी एलएल मॉडल्स के साथ काम करेंगे। तो स्ट्रक्चर आउटपुट के बारे में समझना बहुत ही इंपॉर्टेंट हो जाता है। अ स्ट्रक्चर आउटपुट इतना सिंपल नहीं है समझना बट मैं कोशिश करूंगा आपको बहुत ही ईजीली समझा दूं। ठीक है? अब ये स्ट्रक्चर आउटपुट में क्या होता है? मॉडल कैन बी रिक्वेस्टेड टू प्रोवाइड द रिस्पांस इन फॉर्मेट इन अ गिवन स्कीमा। दिस इज़ यूज़फुल फॉर इंश्योरिंग द आउटपुट कैन ईज़ली पास एंड यूज़ इन सब्सक्वेंट प्रोसेसिंग लंग चेन सपोर्ट्स मल्टीपल स्कीमा टाइप्स मेथड्स एंड ऑल। इसमें हम लोग तीन चीज़ देखेंगे। एक है पाइडेंटिक। ठीक है? पाइडेंटिक अप्रोच क्या होता है? वह हम लोग समझेंगे। उसके बाद हम लोग देखेंगे नेस्टेड स्ट्रक्चर, टाइप डिक्ट और अ डेटा क्लासेस के बारे में भी समझेंगे। ठीक है? तो ये चलिए अब समझते हैं स्टेप बाय स्टेप एंड वी विल ट्राई टू अंडरस्टैंड इन मच मोर डेप्थ। तो गाइज़ अब

हम लोग एक नए टॉपिक के बारे में डिस्कशन करने वाले हैं जिसको हम लोग बोलते हैं स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट फ्रॉम अ एलएलएम। ठीक है? अब ये होता क्या है? स्ट्रक्चर आउटपुट क्यों एक बहुत ही इंपॉर्टेंट चीज है। कभी भी हम लोग एक स्पेसिफिक जनरेटिव एआई और एजेंटिक एआई एप्लीकेशन बनाते हैं। पहली बात तो हम एक सिंपल सा तीन लाइनर स्टेटमेंट समझते हैं। एलएलएम मॉडल्स कैन बी रिक्वेस्टेड टू प्रोवाइड द रिस्पांस इन अ फॉर्मेट मैचिंग अ गिवन स्कीमा। दिस इज़ यूज़फुल फॉर इंश्योरिंग द आउटपुट कैन बी इज़ली पास्ड एंड यूज़्ड इन सब्सक्वेंट प्रोसेसिंग। लच सपोर्ट्स मल्टीपल स्कीमा टाइप्स एंड मेथड्स फॉर इनफोर्सिंग स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट्स। अब चलिए मैं आपको इसको थोड़ा और डिटेल में समझाता हूं कि एलएलएम विद स्ट्रक्चर आउटपुट क्या होता है? देखिए गाइस अभी तक तो हम लोग ये देख लिए हैं कि भाई ठीक है आपको अभी एक एजेंट डेफिनेटली बनाना आता है। ठीक है? लेट्स कंसीडर कि ये भाई ये मेरा एलएलएम है। ठीक है? और इस स्पेसिफिक एलएलएम को मैं इनपुट देता हूं। एंड विद रिस्पेक्ट टू दैट हमको एक आउटपुट मिलता है। ठीक है? और उसके बाद ये एलएलएम इज़ कैन बी कनेक्टेड टू एनी नंबर ऑफ टूल्स। ये भी हम लोगों ने देख लिया। और ये मेन चीज क्या है? ये टूल्स जभी भी एग्जीक्यूट करता है तो ये हमको कॉन्टेक्स्ट देगा वापस एलएलएम को। और ये कॉन्टेक्स्ट हम लोग एलएलएम के साथ मिला के हम लोग इसका आउटपुट जनरेट करते हैं। राइट? अब ये मान के चल लीजिए कि भाई अगर मैं एक क्वेश्चन पूछूं। ठीक है? टेल मी अबाउट एआई। आपको पता है कि एलएलएम इसका आउटपुट इन द फॉर्म ऑफ एक मैसेज टाइप देता है जिसका हम लोग बोलते हैं एआई मैसेज। और इसके अंदर एक कंटेंट वेरिएबल होता है। उसमें हमारा पूरा का पूरा टेक्स्ट डिस्क्रिप्शन आ जाएगा। ठीक है? तो इस तरीके से हमारा आउटपुट आता है अभी के लिए। बट अगर मेरे को कुछ और तरीके से आउटपुट निकालना है। मेरे को एक स्ट्रक्चरर्ड फॉर्मेट में आउटपुट निकालना है। है या एक स्ट्रक्चरर्ड स्कीमा के फॉर्म में आउटपुट निकालना है। जैसे मैंने पूछा टेल मी अबाउट एआई। लेट्स से कि मैंने बोला कि भाई ठीक है एक मेरे को एस्स लिख के दो। एक पैराग्राफ लिख के दो अबाउट एi। ठीक है? और मैं बोलूंगा भाई मेरे पैराग्राफ में तीन इंपॉर्टेंट चीज होना चाहिए। पहला चीज है टाइटल। दूसरा चीज है कंटेंट। कंटेंट मतलब डिस्क्रिप्शन। तीसरा चीज है कंक्लूजन। ठीक है? अब मैं चाहता हूं कि मेरे जो भी आउटपुट्स जनरेट हो बेस्ड ऑन द स्पेसिफिक स्कीमा हो। ठीक है? अब स्कीमा में क्या-क्या इनेशन है? टाइटल में चाहूंगा कि भाई मेरे को एचटीआर मतलब स्ट्रिंग के फॉर्मेट में आए। कंटेंट या डिस्क्रिप्शन मैं चाहूंगा कि मेरे को स्ट्रिंग के फॉर्मेट में आए। कंक्लूजन भी ठीक है? तो ये मेरा स्कीमा है। ठीक है? एंड बेस्ड ऑन द स्कीमा अगर मैं ये स्कीमा अप्लाई कर रहा हूं अपने एलएलएम को एक बार टूल हमारे को कॉन्टेक्स्ट दे देगा एग्जीक्यूट करके। तो एलएलएम जो है इसका आउटपुट जनरेट करेगा इस स्पेसिफिक फॉर्मेट में कि उसके पास एक टाइटल है, एक कंटेंट है, कंक्लूजन है। तो ये तीन इंफॉर्मेशन के साथ हमारा जो है पैराग्राफ बनेगा यहां पे आउटपुट पैराग्राफ। ठीक है? तो ये चीज हम लोग अब समझेंगे कि कैसे हम लोग एक स्ट्रक्चर आउटपुट एलएलएम के थ्रू जनरेट कर सकते हैं। जस्ट बाय प्रोवाइडिंग स्कीमा। और इसमें हम लोग तीन इंपॉर्टेंट डेटा स्ट्रक्चर्स के बारे में बात करेंगे। ठीक है? फर्स्ट डेटा स्ट्रक्चर्स जो काफी ज्यादा कॉमन यूज होता है। ठीक है? और देखिए गाइस ये एट द एंड ऑफ द डे इसलिए इंपॉर्टेंट है क्योंकि आप जब एक अमेजिंग एप्लीकेशन में काम करेंगे तो आपके अ है ना आउटपुट में बहुत कॉम्प्लेक्स स्कीमा भी हो सकता है। नेस्टेड स्कीमाज़ ठीक है? तो हम लोग तीन डेटा स्ट्रक्चर्स के साथ डिस्कशन करेंगे। पहला वाला है व्हिच वी कॉल इट एज पाइडेंटिक। दूसरा जो हम लोग बात करने वाले हैं इट इज़ कॉल्ड एज टाइप डेट। और तीसरा वी आर आल्सो गोइंग टू डिस्कस अबाउट डेटा क्लासेस। ठीक है? ये तीन डेटा स्ट्रक्चर से हम लोग ये वाला ट्रीट इंप्लीमेंट कर सकते हैं। जहां पे हम लोग एक स्कीमा प्रोवाइड करेंगे अपने एलएलएम को जिसके थ्रू आउटपुट जनरेट होगा। ठीक है? अब पाइडेंटिक यह तीनों के बारे में मैं डिफरेंसेस बता देता हूं। पाइडेंटिक जो है यह बहुत ही अमेजिंग डेटा स्ट्रक्चर है। इसलिए मैं सबसे बेस्ट वाला आपको पहला पढ़ा दे रहा हूं। उसके बाद टाइप डिक भी ठीक है बट इसमें जो पाइडेंटिक में जो एक इंपॉर्टेंट फीचर होता है जिसको हम लोग बोलते हैं फील्ड वैलिडेशन। ठीक है? वो टाइप डिक में नहीं होता है। ठीक है? यहां पे आपको फील्ड वैलिडेशन मिलता है। आप लोग नेस्टेड स्ट्रक्चर्स यूज कर सकते हैं। फील्ड वैलिडेशन मतलब अगर मेरा टाइटल इक्वल टू स्ट्रिंग है तो एलएलएम जो होगा ना टाइटल में सिर्फ स्ट्रिंग के वैल्यू ही डालेगा। अगर दूसरे वैल्यू डालेगा जैसे अगर यहां इंटीजर डाल दिया आउटपुट में तो ये हमको वैलिडेशन एरर फेंकेगा। ठीक है? सिमिलरिटी टाइप डेक में जो भी हम लोग स्कीमा बना रहे हैं उसके लिए भी हम लोग उसका आउटपुट स्कीमा हम लोग बेसिकली एलएलएम के साथ डाल सकते हैं। और डेटा क्लासेस एक और तरीका है। ये दोनों अगर आपको डेटा वैलिडेशन नहीं यूज़ करना है। फील्ड है तो आप ये दोनों यूज़ कर सकते हैं। अगर आपको स्पेसिफिकली विद फील्ड वैलिडेशन यूज़ करना है तो आप पाइडेंटिक यूज़ कर सकते हैं। तो चलिए गाइस अब जाकर हम लोग यह प्रैक्टिकल इंप्लीमेंटेशन करते हैं और देखते हैं कि कैसे एक स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट हम लोग एलएलएम्स के थ्रू जनरेट कर सकते हैं बाय यूजिंग पाइडेंटिक टाइप डे एंड डेटा क्लासेस। ठीक है? तो अ मैं खोल लेता हूं यहां पर। यहां पर आप देख सकते हैं पाइडेंटिक का डेफिनेशन हम लोगों ने दे दिया है। ठीक है? पाइडेंटिक मॉडल प्रोवाइड्स द रिचेस्ट फीचर सेट विद फील्ड वैलिडेशन, डिस्क्रिप्शन एंड नेस्टेड स्ट्रक्चर्स। ठीक है? तो आपको फील्ड वैलिडेशन भी प्रोवाइड करता है, डिस्क्रिप्शन है और नेस्टेड स्ट्रक्चर भी प्रोवाइड करता है। तो लाइन बाय लाइन हम लोग कोड डाल के देखेंगे। पहली चीज जो हम लोग करने वाले हैं एज़ यूजुअल एक मॉडल को इनिशियलाइज़ कर लेंगे। तो उसके लिए हम लोग यूज़ कर देंगे फ्रॉम langचे डॉट चैट मॉडल्स इंपोर्ट इनट चैट मॉडल। हम लोगों ने Gok एपीआई की ले लिया है। उसके अलावा क्वन का मॉडल ले लिया है यहां पे। Gok क्वेन क्व 332 बिलियन पैरामीटर। यह हमारा मॉडल हो गया। ठीक है? अब जो नेक्स्ट थिंग होगा वो होगा पाइडेंटिक का कैसे इंप्लीमेंटेशन करते हैं और कैसे एक स्कीमा क्रिएट करते हैं। फर्स्ट ऑफ ऑल लेट्स से कि मेरा कुछ ऐसा यूज़ केस है। मैं बोलूंगा एलएलएम को हे प्रोवाइड मी अ इंफॉर्मेशन अबाउट द मूवी अवेंजर्स। ठीक है? अगर मैं यह क्वेश्चन पूछूं और मेरे को एक स्कीमा आउटपुट चाहिए जहां पर जो एलएलएम का आउटपुट आएगा इस फॉर्मेट में आएगा। पहली बात तो टाइटल ऑफ द मूवी आना चाहिए। उसके बाद ईयर कौन से ईयर पे रिलीज हुआ था वो आना चाहिए। यहां पे डायरेक्टर कौन है वो आना चाहिए और ये मूवी का रेटिंग्स कितना है। ठीक है? तो इस स्पेसिफिक स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट में मेरे को मेरा आउटपुट चाहिए। ठीक है? तो ये चीज कैसे हम लोग अ पाइडेंटिक के थ्रू इंप्लीमेंट करेंगे? तो पहली बात तो हम लोग इंपोर्ट करेंगे फ्रॉम पाइडेंटिक इंपोर्ट बेस फील्ड सॉरी बेस मॉडल क्योंकि हमको डेटा वैलिडेशन यूज़ करना है। राइट? हर एक फील्ड में वैलिडेशन अप्लाई करना है। तो उसके लिए हम लोग यूज़ करते हैं पाइडेंटिक। ठीक है? और एक और हम लोग इंपोर्ट करेंगे जिसको हम लोग बोलते हैं फील्ड। अब हम लोग अपना स्कीमा बनाएंगे। स्कीमा होगा एक क्लास। सो क्लास = मूवी क्लास मूवी। हम लोग इन्हहेरिट करेंगे इसको बेस मॉडल में। ठीक है? बेस मॉडल में इन्हहेरिट कर रहे हैं। और इसके अंदर हम लोग पहला फील्ड जो बनाएंगे वो है टाइटल एचटीआर इज़ इक्वल टू फील्ड। और यहां पे मैं पहला अपना डिस्क्रिप्शन भी दे देता हूं। कुछ इंफॉर्मेशनेशन और यहां लिख देता हूं द टाइटल ऑफ द मूवी। तो ये मेरा फर्स्ट फील्ड होगा। तो यहां पर हम लोग ने अपने स्कीमा में पहला टाइटल फील्ड बना दिया है। अब चलिए अब नेक्स्ट फील्ड हम लोग कौन सा यूज करने वाले हैं हमारे स्कीमा में? क्योंकि देखिए ये फील्ड्स मैं इसलिए बना रहा हूं क्योंकि मैं कभी भी कोई भी इनपुट के साथ अ अपने एलएलएम को रिक्वेस्ट करूंगा तो ये स्कीमा के स्पेसिफिकली उसको आउटपुट देना पड़ेगा। तो सेकंड चीज जो है वो होगा हमारा ईयर। ईयर ऑफ द मूवी। ठीक है? जो भी मूवी का डिटेल्स मैं मांग रहा हूं उसका ईयर भी मेरे को चाहिए। तो इसमें भी मैं फील्ड डाल के डिस्क्रिप्शन दे देता हूं। और यहां पे मैं इंफॉर्मेशन दे देता हूं। दिस ईयर द मूवी द ईयर द मूवी इज़ रिलीज़्ड। ठीक है? वाज़ रिलीज़्ड। चलिए, यह हो गया। अब ऐसे ही करके आप जितने भी इनेशन ले सकते हैं, वह लीजिए। आपके हिसाब से आपको जो-जो रिक्वायरमेंट्स हैं। तो, इसके अलावा मैं दो और इंपॉर्टेंट स्कीमा प्रॉपर्टीज़ डालूंगा। एक है डायरेक्टर और एक है रेटिंग्स। ठीक है? तो ये मेरा क्लास मूवी हो गया। ये इन्हहेरिट कर रहा है बेस मॉडल जहां जो पाइडेंटिक से आ रहा है। मतलब इनडायरेक्टली ये सारे फील्ड्स में ना एक टाइप का डेटा वैलिडेशन भी लग गया है। अगर मेरा एलएलएम ये टाइटल के फील्ड में इंटीजर दे देगा ना तो वो एरर ये ये जो आइडेंटिक है वो एरर देगा हम लोगों को। ठीक है? तो इस तरीके से आप डेटा वैलिडेशन, डिस्क्रिप्शन वैलिडेशन कौन सा भी टाइप का वैलिडेशन अप्लाई कर सकते हैं। तो ये मेरा हो गया स्कीमा। अब स्कीमा जब हो गया तो हम लोग क्या करने वाले हैं? यह जो अपना एलएलएम मॉडल है इसमें हम लोग यह स्कीमा अप्लाई करने वाले हैं। ठीक है? तो उसको अप्लाई करने के लिए हम लोगों को क्या लिखना पड़ेगा? मॉडल डॉट विद स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट। तो ये विद स्ट्रक्चर आउटपुट जो है फंक्शनैलिटी अगर हम यूज़ करते हैं तो इन शॉर्ट ये कि बेसिकली क्या कर रहा है कि जो भी स्कीमा हम लोगों को यूज़ करना है ये अप्लाई हो जाएगा मॉडल में। और जो स्कीमा का नाम है वो है मेरा मूवी जो ये स्पेसिफिक क्लास है। ठीक है? और इसको हम लोग बना देंगे एक वेरिएबल मॉडल विद अंडरस्कोर स्ट्रक्चर विद स्ट्रक्चर तो ये वेरिएबल हम लोग यूज़ करेंगे इज़ इक्वल टू दिस। ठीक है? अब ये हो गया अ और अगर आप मॉडल विद अंडरस्कोर स्ट्रक्चर भी देखेंगे तो यहां पे आपको दिखेगा कि एक रनेबल बाइंडिंग है। जहां पे ये बोल रहा है कि भाई दिस इज़ इंटीग्रेटेड विद अपना चार्ट ग्रॉक मॉडल। इसका मैक्सिमम टोकंस आउटपुट टोकंस कितना है? इनपुट टोकंस कितना है? और इसमें आइडेंटिक टूल पार्सर भी अप्लाई हुआ है क्योंकि हम लोग एक स्पेसिफिक स्कीमा अप्लाई किए हैं स्पेसिफिक मॉडल में। ठीक है? अब टाइम आता है। चलिए इनवोक करके देखते हैं क्या हमारा ये सारा चीज चलेगा। तो पहला जो मैं नॉर्मल सा मॉडल लूंगा। ठीक है? जिसमें स्कीमा अप्लाई नहीं हुआ है। और मैं यहां पर क्वेश्चन लिख दूंगा प्रोवाइड द डिटेल्स अबाउट द मूवी। इंसेप्शन। ठीक है? तो एक इंसेप्शन बहुत ही फेमस मूवी है। जहां पर सपने के अंदर सपने दिखते हैं। ठीक है? तो वो मूवी का हम थोड़ा डिटेल्स निकालते हैं। तो बाय डिफॉल्ट अगर मैं बेसिक मॉडल जो मॉडल हम लोग ने यहां पे लोड किया हुआ उस मॉडल को इनवोक करके देखता हूं तो वो स्पेसिफिकली आपको आउटपुट क्या देगा? देखिए। तो इसका आउटपुट आपको पता है। एआई मैसेज टाइप का आउटपुट आना चाहिए। और इस स्पेसिफिक आउटपुट में ना कोई स्ट्रक्चर नहीं होगा। देखिए कंटेंट आ रहा है और ये सारा इनेशन आ रहा है। ठीक है? लेट मी रिकॉल व्हाट आई नो डायरेक्टेड बाय क्रिस्टफर नोलन राइट द मेन स्टार्स आर लिया। तो ये कोई स्पेसिफिक स्कीमा के फॉर्म में नहीं आ रहा है। ये एक सिंपल एनएलपी लैंग्वेज के फॉर्म में आ रहा है। अब मैं सेम चीज अपने नए मॉडल जहां पे हम लोग ने स्कीमा अप्लाई किया हुआ है उसके साथ कर देता हूं। तो मॉडल विद स्ट्रक्चर डॉट इनवोक। अब आप देखिएगा आपका टाइटल आ गया इंसेप्शन ईयर आ गया 2010 एंड डायरेक्टर आ गया क्रिस्टोफर नोलन और रेटिंग्स आ गया 8. 8 क्योंकि ये चार फील्ड स्कीमाज़ हम लोगों को चाहिए था और उस स्पेसिफिक इंफॉर्मेशनेशन के हिसाब से और स्कीमा के हिसाब से हमको हमारा आउटपुट आ रहा है। तो इन शॉर्ट हम लोग ने क्या किया है इधर अगर आप बहुत ही अच्छी तरीके से देखेंगे हम लोग बेसिकली एक स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट क्रिएट कर रहे हैं। राइट? यहां पे देखिए पाइडेंटिक के थ्रू हम एक स्पेसिफिक स्ट्रक्चर आउटपुट क्रिएट कर रहे हैं। ऐसे टाइटल, ईयर, डायरेक्टर, रेटिंग्स। राइट? अब अ ये था पूरा का पूरा इंप्लीमेंटेशन विद रिस्पेक्ट टू पाइडेंटिक। ठीक है? अब मैं क्या करूंगा ना? यहां पे मैं थोड़े और एग्जांपल्स आपको दिखाना चाहता हूं। और इस स्पेसिफिक एग्जांपल्स बाय यूजिंग पाइडेंटिक। यहां पे मैं फर्स्ट लिखूंगा मैसेज आउटपुट अलोंग साइड पार्स स्ट्रक्चर। ठीक है? पार स्ट्रक्चर। अब यह क्या है? हम लोग वो भी देखेंगे। एग्जांपल बहुत ही अच्छी तरीके से देखेंगे। तो चलिए अब जाते हैं इस स्पेसिफिक टॉपिक के बारे में डिस्कशन करते हैं। जहां पे हम लोग मैसेज आउटपुट अलोंग साइड पार स्ट्रक्चर के बारे में बात करेंगे। अब ये अ पार स्ट्रक्चर क्या होता है? ठीक है? सो उसके बारे में हम लोग बात करने वाले हैं यहां पे। ठीक है? तो हम लोग सेम एग्जांपल लेंगे। सेम एग्जांपल जो प्रीवियसली थे जहां पे हम लोग टाइटल, हियर, डायरेक्टर, रेटिंग्स ले लिए अपने क्लास मूवी के अंदर। अब यहां जब हम मॉडल विद स्ट्रक्चर आउटपुट डाल रहे हैं ना तो यहां पे हम लोग पहली बात तो अपना स्कीमा डाल रहे हैं। उसके साथ हम लोग एक और पैरामीटर डालेंगे और ये पैरामीटर का नाम होता है इंक्लूड अंडरस्कोर रॉ इक्वल टू ट्रू। तो ये देखिए टॉपिक देखिए मैसेज आउटपुट अलोंग साइड पार्ट्स स्ट्रक्चर ये मेरा आउटपुट है। बट इसके साथ मेरे को अपना पार्ट्स रॉ जो एआई मैसेज का रॉ आउटपुट आता है ना वो भी डालना है। तो उसके लिए मैं क्या करूंगा ना यहां पे ये पैरामीटर डाल दूंगा। इंक्लूड अंडरस्कोर रॉ = ट्रू। तो अगर आप यहां देखेंगे हम लोग यह आउटपुट जैसा डिस्प्ले किए थे ये रॉ आउटपुट है। ठीक है? और यह जो आउटपुट है ये स्ट्रक्चर आउटपुट है। और कभी-कभी हमको क्या होगा दोनों की जरूरत पड़ेगी। तो हम लोग क्या कर सकते हैं यहां पे इंक्लूड अंडरस्कोर रॉ = ट्रू कर दूंगा। अब देखिएगा सेम आउटपुट आपको कैसा आएगा। यहां पे मेरा रॉ आ गया। ये मेरा पार्स्ट आउटपुट आ गया। और क्या एरर है कोई पार्सिंग का? नहीं है। क्योंकि जो फील्ड्स हम लोगों ने इनिशलाइज़ किया था उस स्पेसिफिक फील्ड्स के हिसाब से हमको वैल्यू आ गया है। ठीक है? अगर आप ये फील्ड्स भी अपडेट करने जाएंगे टाइटल के बदले अब यहां पे अगर आप कोई इंटीजर डालेंगे ना तो ये डेफिनेटली आपको एरर देगा। अब एक और अ इंपॉर्टेंट प्रॉपर्टी का बात करेंगे नेस्टेड आउटपुट में जिसको हम लोग बोलते हैं नेस्टेड अ नेस्टेड स्ट्रक्चर। ठीक है? अब देखिए एक मूवी में ना दो-दो एक्टर्स भी हो सकते हैं। दो-दो डायरेक्टर्स ठीक है? अ एक्टर्स कितने नंबर भी हो सकते हैं। राइट? एक्टर्स हो सकते हैं, एक्ट्रेस हो सकते हैं। अब नेस्टेड स्ट्रक्चर क्या बोलता है? अ अगर मेरे पास कोई एक्सेस ऐसा सिनेरियो है। ठीक है? जहां पे हम लोग पाइडेंटिक यूज़ कर रहे हैं। लेट्स से कि मैं यहां पे लिख देता हूं फ्रॉम पाइडेंटिक इंपोर्ट बेस मॉडल। और इसके साथ मैं बेस मॉडल के साथ यहां पे फील्ड भी यूज़ कर लेना। ठीक है? ये आ गया मेरा। अब यहां पे मैं पहली बात तो क्लास एक्टर लिखूंगा। लेट्स से कि मैं ये मेरा एक्टर है। एक्टर मल्टीपल एक्टर्स भी हो सकते हैं। और ये इन्हहेरिट होगा बेस मॉडल में। जब मैं इन्हहेरिट कर रहा हूं दैट बेसिकली मींस इट इज़ इन्हहेरिटिंग आइडेंटिक मॉड्यूल है ना और यहां पे हमारा नेम होगा पहला पैरामीटर दूसरा होगा रोल ये दूसरा पैरामीटर ठीक है तो एक्टर का ये इंफॉर्मेशनेशन है ठीक है अब हमारे मूवी में ठीक है हमारी मूवी में लेट्स से कि मैंने एक और क्लास बना दिया क्लास इक्वल टू मूवी डिटेल्स ठीक है और ये इन्हहेरिट हो रहा है बेस मॉडल से सिर्फ फिर से तो ये मेरा बेस मॉडल से इनहेरिट हो गया अब आपको पता है कि मूवी डिटेल्स में क्या-क्या आएगा? आपका टाइटल आएगा जो स्ट्रिंग टाइप होगा आपका ईयर ऑफ द लॉन्च। और मूवी कब ईयर लॉन्च हुआ था वो आएगा। यहां पे आएगा आपका कास्ट। ठीक है? कास्ट। अब कास्ट में क्या होगा? आप सोचिए कास्ट में होना क्या चाहिए? कास्ट में बेसिकली लिस्ट ऑफ़ एक्टर्स होना चाहिए। तो मैं यहां पे लिख दूंगा लिस्ट और यहां पे डाल दूंगा एक्टर्स। ठीक है? तो इसको हम लोग बोलते हैं नेस्टेड स्ट्रक्चर। देखिए ये एक अलग क्लास है जो इन्हहेरिट हो रहा है पाइडेंटिक में। ठीक है? बेस मॉडल में और इसको हम लोग एक नेस्टेड स्ट्रक्चर को यहां पे यूज़ कर रहे हैं एज अ लिस्ट ऑफ़ एक्टर्स। ठीक है? सिमिलरली अ हम लोगों का एक और पैरामीटर हो सकता है जिसको हम लोग बोल सकते हैं जॉनर। राइट? तो यहां पे लिख दूंगा मैं जोर्स। ये भी लिस्ट ऑफ स्ट्रिंग्स हो सकता है कि मल्टीपल जोर्स हो सकते हैं। ठीक है? यहां पे। ठीक है? और एक और हम लोग यूज़ कर सकते हैं बजट। लेट्स से कि यहां बजट में मेरे को आउटपुट चाहिए। इसका बजट कितना था? ठीक है? ये एक फ्लोट वैल्यू हो सकता है। और हम लोग यहां पे ऑप्शन भी दे सकते हैं। फ्लोट करो नहीं तो बाय डिफॉल्ट नन भी रख सकते हो आप। ठीक है? और यहां पे मैं फील्ड का इनेशन भी स्पेसिफाई कर सकता हूं। फील्ड = नन कॉमा डिस्क्रिप्शन भी डाल सकता हूं। आप हर एक फील्ड का डिस्क्रिप्शन भी डाल सकते हैं। मैंने हर एक फील्ड में नहीं डाला है। वो आपके ऊपर है। आपको डालना है तो डालिए। तो बजट इन मिलियन यूएसडी क्योंकि मेरे को बजट ना यूएसडी में दिखाना है। रूपीस में भी दिखा सकता हूं। मैं दूसरे करेंसी इसलिए मैं यहां पे एक स्पेसिफिक डिस्क्रिप्शन दे रहा हूं। सो दैट एलएलएम को समझ में आए। ठीक है? तो ये फ्लोटिंग वैल्यू हो सकता है नन में। अ मैं यहां पे और ये दोनों फील्ड का मतलब है ये स्पेसिफिक फील्ड का इनेशन है। नेस्टेड स्ट्रक्चर इसलिए बोल रहा हूं क्योंकि यहां पे मैंने लिस्ट ऑफ़ फैक्टर्स भी यूज़ किए हैं। यहां लिस्ट ऑफ स्ट्रिंग्स भी यूज़ किया है। तो अब मैं जब ये जाके एग्जीक्यूट करूंगा। अब मैं सेम मॉडल को इस स्पेसिफिक स्ट्रक्चर आउटपुट से ले लूं। ठीक है? जहां पे मूवी डिटेल्स हम लोगों ने लिया है। और मूवी डिटेल्स के अंदर लिस्ट ऑफ़ एक्टर्स हैं। ठीक है? तो यहां पे मैंने लिखा प्रोवाइड द डिटेल्स अबाउट द मूवी इन इंसेप्शन। अब जाके आप अगर आप रिस्पांस देखेंगे ना तो सारा मिलेगा आपको। देखिए टाइटल इंसेप्शन आ गया। ईयर ये आ गया। कास्ट आ गया लिस्ट ऑफ एक्टर्स। अब एक्टर क्या है? दो इनेशन नेम एंड रोल। तो अगर आप यहां देखेंगे लनडो लियोनड सॉरी लियोनार्डो डिकारपो आ गया। रोल है डोम कॉब जो एक्टर का नाम है मूवी के अंदर। एक्टर नेम है जोसेफ गॉडन लेवेट। अह रोल है आर्टर। जॉनर्स में देखिए आपको लिस्ट ऑफ़ स्ट्रिंग्स आ गया। एक्शन स्काईफाई थ्रिलर और बजट 160. 160. 0 मतलब इट इज़ अ बजट इन मिलियन यूएसडी। तो ये स्पेसिफिक इनेशन आपका यहां पे आ रहा है। ठीक है? तो ये एक अमेजिंग चीज है। आप नेस्टेड स्ट्रक्चर यूज़ कर सकते हैं। आप रॉ स्ट्रक्चर्स कैसे भी चीज यूज़ करते हैं विद रिच सेट ऑफ फील्ड वैलिडेशन, डिस्क्रिप्शन वैलिडेशन अलोंग विद नेस्टेड स्ट्रक्चर। वो सारा चीज आप लोग यहां पर यूज़ कर सकते हैं विथ द हेल्प ऑफ़ पाइडेंटिक। ठीक है? तो अभी तक हम लोग ने ये देखा था। अब कोशिश करते हैं हम लोग अपना नेक्स्ट टॉपिक में जाने का जिसको हम लोग बोलते हैं टाइप डिक। तो आप टाइप डिक भी यूज कर सकते हैं फॉर डूइंग द सेम इंप्लीमेंटेशन। बट यहां पे आपको रन टाइम वैलिडेशन नहीं मिलेगा। ठीक है? मिलता है। तो टाइप डिक प्रोवाइड्स अ सिंपल अल्टरनेटिव यूजिंग Python बिल्ट इन टाइपिंग। आइडल व्हेन यू डोंट नीड रन टाइम वैलिडेशन। रन टाइम वैलिडेशन मतलब अगर ये टाइटल में मैंने स्ट्रिंग बोल के स्पेसिफाई किया। अगर यहां इंटीजर भी लाया ना तो हमारा कोई वैलिडेशन नहीं होगा। इट विल जस्ट स्किप। वो बोलेगा ठीक है यार डाल दो। इंटीजर डालो, स्ट्रिंग डालो। कोई फर्क नहीं पड़ता। अगर आपको स्पेसिफिकली रन टाइम वैलिडेशन डालना है जहां पे आपका डेटा टाइप जो आप स्पेसिफाई कर रहे हैं स्कीमा में वही आना है तब आप बेसिकली पाइडेंटिक यूज़ कर सकते हैं। ठीक है? तो अभी के लिए हम लोग टाइप डिक यूज़ करेंगे। टाइप डिक में भी हम लोग अलग-अलग तरीके देख सकते हैं। अब ये देखिए टाइप डिक का सबसे इंपॉर्टेंट ये होता है कि हम लोग इसको कैसे इंपोर्ट करते हैं। टाइप डिक को तो पहला चीज अगर आपको टाइप डिक यूज़ करना है तो हम लोगों को एक इंपॉर्टेंट लाइब्रेरी इंपोर्ट करना पड़ेगा जिसको हम लोग बोलते हैं फ्रॉम टाइप एंड टाइपिंग अंडरस्कोर एक्सटेंशन इंपोर्ट टाइप डिक। यह टाइप डिक का मतलब है इट विल ट्रांसफॉर्म इंटू अ सिंगल अह इनपुट इंटू एन आउटपुट। ठीक है? अ सो अगर आप टाइप बिक देखेंगे ना ये बेसिकली आपको एक डिक्शनरी बना के दे देगा। जहां भी आप लोग एक स्कीमा डिसाइड करते हो इन इट विल बी इन द फॉर्म ऑफ अ डिक्शनरी। एनोटेटेड मतलब आप कोई भी एनोटेशंस डाल सकते हो फॉर अ स्पेसिफिक फील्ड। तो ये दोनों लाइब्रेरीज हम लोग यूज़ करेंगे और पहली बात तो हम लोग अपना स्कीमा बनाएंगे। अब स्कीमा में इंस्टेड ऑफ़ इनहेरिटिंग पाइडेंटिक वी विल इनहेरिट टाइप डिक्ट। ठीक है? यहां पे टाइटल इक्वल टू एनोटेटेड आ गया। हम लोग ये बेसिकली बोल रहे हैं। यह टाइटल है स्ट्रिंग टाइप का। और इसका डिस्क्रिप्शन है टाइटल ऑफ द मूवी। यह डॉट डॉट मतलब जो भी डिफॉल्ट पैराटर्स है वो डिफॉल्ट पैरामीटर्स हम लोग यहां स्पेसिफाई कर रहे हैं। देन ईयर है देन द ईयर ऑफ़ द मूवी ऑफ़ द रिलीज़्ड डायरेक्टर रेटिंग ये सारा चीज़। तो ये हमारा हो गया स्कीमा। अब ये स्कीमा में अगर मैं जाके बस अ देखेंगे तो ये बेसिकली टाइप डिक्ट का टाइप है। ठीक है? अब जो चीज है वो सेम चीज हम लोग यूज़ करेंगे यहां पे। मॉडल विद टाइप डिक्ट मॉडल डॉट विद स्ट्रक्चर आउटपुट मूवी डिक्शनरी और डॉट इनवोक करने के बाद इस बार मैंने अवेंजर्स के बारे में पूछा है। तो देखिए आपके पास इनेशन आ रहा है। डायरेक्टर जॉस वेडन रेटिंग = 8 टाइटल = द अवेंजर्स ईयर 2012। अब ये जो आउटपुट आ रहा है ना ये डिक्शनरी के फॉर्म में आ रहा है। पहले वाला जो आउटपुट था ये एक पाइडेंटिक फॉर्मेट के स्कीमा के हिसाब से आ रहा था। ये भी स्कीमा फॉलो कर रहा है। बट आपका जो ये स्कीमा है इट इज़ विद रिस्पेक्ट टू डिक्शनरीज़। यहां पे सबसे इंपॉर्टेंट चीज ये है कि भाई हम लोग यहां पे कोई भी रन टाइम वैलिडेशन नहीं कर रहे हैं। कोई भी फील्ड में कोई भी वैल्यू आया हम लोग वही स्पेसिफिक वैल्यू यूज़ कर रहे हैं। वैल्यू चेंज भी कर सकते हैं। देयर इज़ नो रन टाइम वैलिडेशन। अब स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट के हिसाब से भी हम लोग एक एग्जांपल देख रहे हैं। देख लेते हैं एक्टर और मूवी डिटेल्स का। तो यहां पे हम लोगों ने टाइप डिक्लेन किया है। टाइप डिक्लेन किया। लिस्ट ऑफ़ एक्टर्स रेट ऑफ़ स्ट्रिंग। मैंने सेम क्वेश्चन पूछा है। प्रोवाइड द डिटेल्स अबाउट मूवी अवेंजर्स। तो मेरे को इन द फॉर्म ऑफ़ डिक्शनरीज़ यह सारा इनेशन आएगा। लिस्ट ऑफ़ एक्टर्स इन बिटवीन आएगा और उसके हिसाब से मेरा आउटपुट आएगा। देखिए बजट इज़ इक्वल टू 22 सो मेनी मिलियंस अ कास्ट रॉबन डाउन जूनियर रोल टोनी स्टार्क, आयरन मैन, क्रिशवेन ये सारा चीज़ आ गया। ये डिक्शनरी में आ गया। देखिए उसके बाद जॉनर्स। अब देखिए एक अमेजिंग चीज़ कास्ट इज़ अ लिस्ट ऑफ़ अह एक्टर्स। ठीक है? और इसके अंदर भी हम लोग नेम और रोल स्पेसिफाई किए हैं। वो डिक्शनरी में दिख रहा है। राइट? उसके बाद मेरा टाइटल अवेंजर्स ईयर 2012। राइट? तो ये भी बहुत ही अच्छा दिख रहा है। अगर आपको एक और इंफॉर्मेशनेशन देखना है हम लोग देख सकते हैं। मॉडल डॉट प्रोफाइल ये बेसिकली मॉडल के बारे में इनेशन देगा कि इनपुट टोकन कितना डाल सकते हो, आउटपुट टोकन कितना जनरेट कर सकते हो। इमेज इनपुट है कि नहीं? ये सब है कि नहीं। टूल कॉलिंग अलाउड है कि नहीं। ये सारा चीज आप बेसिकली बता सकते हो। तो ये था बेसिकली विद रिस्पेक्ट टू टाइप डिक्शनरी। ठीक है? अब जो फाइनल वाला है वो है डेटा क्लासेस। डेटा क्लासेस भी एक टेक्निक है सिमिलरली लाइक टाइप डिक्शनरी। और डेटा क्लासेस बेसिकली एक Python का कांसेप्ट है अगेन। ठीक है? अ मैं आपको अ विद रिस्पेक्ट टू है ना डेटा क्लासेस भी अगर आपको दिखाना है तो क्विकली हम लोग तीनों का कंपैरिजन करके देख लेंगे। ठीक है ना? जो पाइडेंटिक हम लोग ने यूज़ किया था और बाकी का जो हम लोगों ने यूज़ किया था। अब चलिए एक एग्जांपल दिखाता हूं मैं। पहली बात तो पाइडेंटिक में मैंने यहां पे लिया बेस मॉडल और ये मैंने लंग डॉट एजेंट्स क्रिएट एजेंट कर दिया। अब इस बार मैं आपको एजेंट के थ्रू से दिखा रहा हूं। तो क्रिएट एजेंट में मैंने फर्स्ट ऑफ़ ऑल कांटेक्ट इनफो ले लिया। ये मेरा स्कीमा है नेम ईमेल फोन। ठीक है? मैंने एक एजेंट बनाया जहां पे मैं मॉडल ले रहा हूं GPT5। अगर मैं GPT5 ले रहा हूं तो मेरे को इंपोर्ट करना पड़ेगा अपना ओपन एआईपीआई की। तो ये ओपन एपीआई की ये इंपोर्ट कर देंगे। अब GPT5 में रिस्पांस फॉर्मेट हम लोग बोल दिए हैं। देखिए ये जो क्रिएट इस बार मैं आपको दिखा रहा हूं हाउ यू कैन यूज़ पाइडेंटिक विद एजेंट्स। तो एजेंट क्रिएट एजेंट के अंदर ना आपको मॉडल स्पेसिफाई करने का ऑप्शन है और इसमें एक और रिस्पांस फॉर्मेट बोल के अगर आप रिस्पांस फॉर्मेट इस स्पेसिफिक स्कीमा को डाल देंगे तो जो भी आउटपुट ये एजेंट का आएगा ये स्कीमा फॉलो करेगा। ठीक है? तो उसके बाद में यहां पे मैं लिख रहा हूं एजेंट इनवोक मैसेज इक्व रोल = यूजर एक्सट्रैक्ट द कांटेक्ट इनफो फ्रॉम जॉन जॉन@ example. com विद दिस स्पेसिफिक नंबर अब मेरे को तीन इनेशन चाहिए। नेम ईमेल आईडी एंड फोन ये मेरा पूरा का पूरा एनएलपी टेक्स्ट है। ठीक है? अब मेरा क्या करना चाहिए? एजेंट ये इंफॉर्मेशन नेम, ईमेल, फोन नंबर निकाल के रिजल्ट में दे देना चाहिए। तो देखिए देता है कि नहीं? दे देना चाहिए क्योंकि बहुत ही अच्छा टेक्निक स्ट्रक्चर आउटपुट। तो मेरा कोई भी टेक्स्ट हो उस स्पेसिफिक फॉर्मेट में आपको आउटपुट दे देगा। तो देखिए स्ट्रक्चरर्ड रिस्पांस इसका कैसा है? कांटेक्ट इनफो जॉन @ दिस एंड फोन नंबर। तो ये तीन इनेशन हमारा मिल रहा है जो हमारे रिजल्ट में है। अगर मैं इसको सिर्फ मेरे को स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट देखना है तो मैं यहां पे लिख सकता हूं रिजल्ट ऑफ स्ट्रक्चरर्ड रिस्पांस। ठीक है? तो ये अगर मैं यहां जा के देखूं तो ये मेरा स्ट्रक्चरर्ड रिस्पांस है विद रिस्पेक्ट टू दिस। वहां पे हम लोग सिर्फ ये स्पेसिफाई कर रहे हैं एजेंट के अंदर। रिस्पांस अंडरस्कोर फॉर्मेट इक्व टू कांटेक्ट इनफो। अब सिमिलरली अगर मेरे को टाइप डिक्शनरी के साथ करना है। कैसे करूंगा मैं? देखिए फ्रॉम टाइपिंग एक्सटेंशन टाइप देके इंपोर्ट कर दिया। मैंने नेम, एसटीआर, ईमेल, फोन नंबर ये सारा लिया। यहां पे रिस्पांस फॉर्मेट, कांटेक्ट इनफो कर दिया। सेम क्वेश्चन मैं पूछ रहा हूं और रिजल्ट ऑफ़ स्ट्रक्चर। तो मेरे को यह बेसिकली की वैल्यू पेयर्स के हिसाब से देगा ऐसे। ठीक है? अब वही सेम चीज मैं डाटा क्लास के थ्रू करूंगा। डाटा क्लास एक डेकोरेटर है जो भी एक स्पेसिफिक क्लास को हम लोग डेटा क्लास में कन्वर्ट कर सकते हैं। अ यहां भी हम लोग कांटेक्ट इनफो ले रहे हैं। और ये सारा स्ट्रक्चर रिस्पांस टाइप डिक्ट और डेटा क्लासेस का ऑलमोस्ट सेम है। बट डेटा क्लासेस का आउटपुट आई डोंट थिंक सो इट विल गिव इन द डिक्शनरी। बट देखते हैं अ कैसा आउटपुट देगा आपको यहां पे। तो यह एग्जीक्यूट हुआ है। GPT5 हम लोग यूज़ कर रहे हैं। थोड़ा टाइम ले रहा है। इट्स ओके। देखते हैं विद रिस्पेक्ट टू द आउटपुट कितना टाइम लग सकता है। अ बट एट द एंड ऑफ़ द डे अगर आपको मेजर डिफरेंस समझना है। इफ यू आर यूजिंग पाइडेंटिक वी आर अपाइंग डेटा वैलिडेशन ऑन एव्री फील्ड्स। तो ये मेरा आउटपुट है। ये बेसिकली डेटा क्लास के हिसाब से आया है। इट इज़ नॉट गिविंग यू इन द की वैल्यू पे्स। की वैल्यू पेयर्स के टाइप में आउटपुट चाहिए तो आप टाइप डेक यूज़ कर सकते हैं विदाउट एनी डेटा वैलिडेशन। तो आई होप आपको ये स्ट्रक्चरर्ड आउटपुट बहुत ही अच्छी तरीके से समझ में आ गया। हम लोगों ने तीन चीजों के बारे में स्पेसिफाई किया है। एक है पाइडेंटिक, एक है टाइप डेक और एक है डेटा क्लासेस। और आपके अंडरस्टैंडिंग से आई होप आपको अब कोई भी एप्लीकेशन आप बनाते हैं, आपको अगर एक कोई भी स्ट्रक्चर आउटपुट चाहिए तो आप ये सारे

तरीके यूज़ कर सकते हैं। अब हम लोग एक और नए टॉपिक में के बारे में डिस्कशन करेंगे। अ स्पेसिफिकली रिलेटेड टू लंगे। और यह टॉपिक का नाम है शॉर्ट टर्म मेमोरी। अब अभी तक हम लोगों ने स्ट्रक्चर आउटपुट देखा। हम लोगों ने एजेंट्स कैसे बनाते हैं वो देखा। एजेंट को मल्टीपल टूल्स के साथ कैसे इंटीग्रेट करते हैं? तो ज चलिए एक मैं पहला एक फाइल बना देता हूं यहां पे और ये फाइल का नाम लिख देता हूं सेवन एंड दिस इज़ माय मेमोरी. ipy एनb। ठीक है? अब यहां पे हमारा मेन काम ये होगा कि जभी भी हम कोई भी एजेंट बनाते हैं फॉर एनी काइंड ऑफ टास्क। ठीक है? उसमें हम लोग मेमोरी कैसे इंटीग्रेट कर सकते हैं? देखिए, मेमोरी आपका डिफरेंट टाइप्स ऑफ़ मेमोरी हो सकता है। आपका एक एक्सटर्नल डेटाबेस भी विद इन द सेम स्पेसिफिक लोकल मशीन अगर आपको सेव करना है तो वो मेमोरी भी आप इंटीग्रेट कर सकते हैं अपने एजेंट्स में। ठीक है? तो अभी के लिए मैं शॉर्ट टर्म मेमोरी के बारे में स्पेसिफिकली बात करूंगा। बट जैसे हम लोग आगे जाएंगे जहां पे हम लोग लैंग्रा ग्राफ का क्रैश कोर्स भी देखेंगे। वहां पर मैं लॉन्ग टर्म मेमोरी के बारे में भी बात करूंगा। ठीक है? तो अ चलिए क्विकली मैं यहां पे थोड़े कोड लिख देता हूं। सो दैट है ना कि हम लोग एटलीस्ट ये तो आपको एटलीस्ट पता हो गया होगा कि कैसे हम लोग अपना एनवायरमेंट वेरिएबल सेटअप करते हैं और कैसे हम लोग अपना है ना ओपन एआई का की एपीआई की बनाते हैं बुलाते हैं। ठीक है? अब आपको पता है कि हम लोग एजेंट्स कैसे बनाते हैं? तो बाय यूजिंग दिस फ्रॉम लंग चेन डॉट एजेंट्स इंपोर्ट क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट राइट तो हम लोग ये लाइब्रेरी यूज़ करेंगे और इसके साथ जभी भी हमको मेमोरी यूज़ करना है तो अगर आप यहां जा के देखेंगे रिक्वायरमेंट में हम लोग ने एक लाइब्रेरी इंस्टॉल किया है लैंग ग्राफ ये लैंग ग्राफ काफी अमेजिंग लाइब्रेरी इससे हम लोग मल्टी एआई एजेंट्स बना सकते हैं वो हम लोग लैंग ग्राफ के क्रैश कोर्स में बात करेंगे। अभी फिल वक्त हम लोग स्पेसिफिकली बात कर रहे हैं जनरेटिव एआई एंड एजेंट्स इन लैंगचेन। तो यहां पे हम लोग ये लंग ग्राफ को इंस्टॉल करके हम लोग यही सेम लंग ग्राफ यूज़ करने वाले हैं यहां पे। ठीक है? मैंने ऑलरेडी इंस्टॉल किया हुआ है। और मैं आपको एक और लाइब्रेरी इंस्टॉल करूंगा। इंपोर्ट करूंगा जिसको हम लोग बोलते हैं फ्रॉम लैंडग्राफ फ्रॉम लनग्राफ डॉट चेक पॉइंट डॉट मेमोरी है ना इंपोर्ट इन मेमोरी सेवर ठीक है अब ये इन मेमोरी सेवर क्या होता है इन मेमोरी सेवर बेसिकली आपका जो भी सेशन चल रहा है आप उसको सेव कर सकते हैं विद इन द मेमोरी ऑफ योर लोकल मशीन और उसको आप वो कॉन्टेक्स्ट को रीयूज कर करवा सकते आपके एजेंट से देखिए जभी भी एक कन्वर्सेशन होता है आपका एजेंट एक टास्क करता है। राइट? अगर एजेंट को पता चल गया कि भाई हमारे साथ ये सारे कॉन्वर्सेशन हो रहे हैं। और अगर मेरे को प्रीवियस कॉन्वर्सेशन का कुछ भी इंफॉर्मेशनेशन पता है तो वो एजेंट एफिशिएंटली काम कर पाएगा। राइट? तो ये lang्राफ्ट डॉट चेक पॉइंट डॉट मेमोरी और ये इन मेमोरी सेवर एक्चुअली हमको हेल्प करता है फॉर अ यू नो फॉर अह दिस चेक पॉइंट सेव स्टोर्स चेक पॉइंट इन मेमोरी यूजिंग अ डिफ़ॉल्ट डिक्शनरी। जो भी डिक्शनरी के वैल्यूज़ में आपका जो भी सेशन है वह मेंटेन करता है। ठीक है? अभी चलिए मैं आपको दिखा देता हूं कि कैसे हम लोग इसको यूज़ करेंगे। तो पहली बात तो मैं एजेंट बना दिया। यहां पे मैंने लिख दिया क्रिएट एजेंट और क्रिएट एजेंट में फर्स्ट पैरामीटर जो हम लोग देंगे वो है मॉडल। मॉडल हम लोग यूज़ कर लेते हैं जीपीडी5। ठीक है? जीपीडी5। और उसके अलावा यहां एक पैरामीटर होता है जिसको हम लोग बोलते हैं चेक पॉइंटर। और चेक पॉइंटर को हम लोग इनिशलाइज करेंगे इन मेमोरी सेवर में। हम लोग समझ गए इन मेमोरी सेवर क्या है? राइट? इट इज़ नथिंग बट इट इज़ एन इन मेमोरी चेक पॉइंटर सेवर। दिस चेक पॉइंट सेव स्टोर्स चेक पॉइंट इन मेमोरी यूजिंग अ डिफ़ॉल्ट डिक्शनरी। और ये डिक्शनरी के अंदर कुछ वैल्यूज़ होंगे। जैसे सेशन आईडी हम लोग भी अपना खुद का वैल्यूज़ भी डाल सकते हैं। ठीक है? तो ये हो गया मेरा एजेंट वि अ प्रॉपर्टी व्हिच इज़ कॉल्ड एज इन मेमोरी सेवर। जहां पे वो मेमोरी अ बेसिकली अब एजेंट के पास एक मेमोरी भी है। तो अब हम लोग कोई भी कॉन्वर्सेशन करेंगे ये एजेंट के साथ। देखिए मैं यहां लिखता हूं एजेंट डॉट invok और मैं यहां पे आप बेसिकली एक मैसेज डाल सकते हैं। बट उससे पहले आप कोई भी कॉन्वर्सेशन यहां देंगे। उससे पहले हम लोगों को एक थ्रेड बनाना पड़ता है फॉर मेंटेनिंग द सेशन। तो यहां पे मैं लिख दूंगा मेंटेन रन विद थ्रेड आईडी। और स्पेसिफिकली मैं एक कॉन्फ़िगरेशन अ मैं एक कॉन्फ़िगरेशन सेट कर देता हूं। ठीक है? तो यहां पे मैं लिखूंगा कॉन्फ़िगरेबल कॉलन थ्रेड अंडरस्कोर आईडी इज़ इक्वल टू लेट्स से कि मैं टेस्ट वन। टेस्ट वन मेरा यूनिक आईडी है फॉर द यूजर वन। और ये स्पेसिफिक वैल्यू हम कॉन्फ़िगरेबल में डाल रहे हैं। ठीक है? तो अकॉर्डिंग टू लंग ग्राफ जभी भी हम लोग इन मेमोरी सेवर अ यूज करते हैं तो वहां पे हम लोग इस टाइप का की स्पेसिफाई करते हैं। ठीक है? कॉन्फ़िगरेबल होगा और उसके अंदर जो थ्रेड आईडी होगा वो यूनिक होगा जो स्पेसिफाई करेगा एक यूजर को। ठीक है? तो यहां मेरा ये कॉन्फ़िग बन गया। अब मैं जभी भी यूजर डॉट इनवोक कॉल करूं तो यहां पे पहली बात तो मेरा मैसेजेस होगा। लेट्स से कि मैं ये मैसेजेस होगा ऐसा। और यहां पे मैं स्पेसिफाई करना चाहता हूं ह्यूमन मैसेज। राइट? क्योंकि ह्यूमन हम लोग स्पेसिफिकली यहां पर यूज़ करेंगे ना ह्यूमन का जो भी इनपुट होता है वो ह्यूमन मैसेज में होता है। तो उसके लिए हम लोग ये मैसेज को इंपोर्ट करते हैं। देखिएगा आप अभी फ्रॉम लचे अंडरस्को कोड डॉट मैसेजेस इंपोर्ट ह्यूमन मैसेज सिस्टम मैसेज। अब यहां मैसेज कोलन में हम लोग जो भी ह्यूमन मैसेज हम लोग यूज़ करना चाहते हैं। तो यहां पे हम लोग उसको इंपोर्ट करेंगे। ठीक है? और इसके अंदर स्पेसिफाई करेंगे कंटेंट इक्वल टू जो भी क्वेश्चन होगा। जैसे मेरा क्वेश्चन है हाय माय नेम इज क्रिश। ठीक है? मैं यह यूजर मैसेज का इनपुट जैसा दे रहा हूं। अब जैसे ये क्लोज होगा हमारा सेशन आईडी देना पड़ेगा। राइट? वो सेशन आईडी हम लोग यहां पे स्पेसिफाई कर सकते हैं। कॉन्फिग = कॉन्फ़िग वैल्यू। ठीक है? जो भी ये कॉन्फ़िग वैल्यू हम लोग ने यहां इनिशलाइज़ किया। हम लोग यहां पर कर दिए। अब इसका जो भी रिस्पांस हमको आएगा हम लोग रिस्पांस वाले वेरिएबल में सेव कर देंगे और इसको हम लोग यहां प्रिंट कर देंगे। ठीक है? हाय माय नेम इज़ क्रिश। तो ये मैसेज हो गया और एआई मैसेज हमको ये स्पेसिफाई किया है। हाय क्रिश नाइस टू मीट यू? हाउ कैन आई हेल्प यू टुडे? अब मैं फिर से एजेंट को सेम क्वेश्चन पूछूं बाय यूजिंग द सेम कॉन्फिग हाय। व्हाट इज माय नेम? ठीक है? क्या यह याद रखिएगा मेरा नाम? क्योंकि ये प्रीवियस फर्स्ट कॉन्वर्सेशन में मैंने ये पूछा था। हाय माय नेम इज़ क्रिश। ठीक है? और यहां पे मैं पूछ रहा हूं हाय व्हाट इज माय नेम? तो क्या? और ये सेशन आईडी कैसे मेंटेन करेगा? क्योंकि सेम कॉन्फ़िग वैल्यू मैं यहां पे दे रहा हूं। राइट? सेम कॉन्फ़िग वैल्यू तो इसको अगर मैं एग्जीक्यूट कराऊं तो ये मेरे को एटलीस्ट बोलना चाहिए। यस योर नेम इज क्रिश समथिंग मैं पूछा हाय व्हाट इज माय नेम योर नेम इज क्रिश ये एआई मैसेज का आउटपुट आ गया तो इसका मतलब क्या हो रहा है जो भी कॉन्वर्सेशन हम लोग कर रहे हैं ये बेसिकली इफ वी आर यूजिंग द सेम कॉन्फिग ये इन मेमोरी में ये सारे कॉन्वर्सेशन को सेव कर रहे हैं। ठीक है? अब क्वेश्चन आता है क्या हम दूसरे थ्रेड आईडी से काम कर सकते हैं? अगर तो दूसरे यूजर के लिए कैसे होगा? मैं यहां टेस्ट टू डाल देता हूं। राइट? अब मैं यहां जाकर सेम चीज डाल दूंगा। लेट्स से फ्रॉम लंग चेन दिस वन और यह मेरा हो गया। ठीक है? यहां पूछूंगा यहां बोलूंगा हाय माय नेम इज़ एलेस। ओके? तो उसके बाद मैं फिर से एजेंट को पूछूं देखिए एजेंट डॉट इनवोक। ठीक है? यहां पे लेट्स से मैं यही प्रिंट कर देता हूं। ठीक है? और इसके साथ मेरा क्या होगा? यह कॉन्फ़िग का कॉन्फ़िग वन कर दूंगा। यह भी अब यह दूसरे यूजर के लिए क्या यह याद रखेगा? ठीक है? फॉर दिस पर्टिकुलर कॉन्फ़िग दिस टाइम मैं जब पूछूं व्हाट इज़ माय नेम? तो यहां पे इसका आउटपुट कुछ ऐसे दिखा रहा है। हम लोग क्या कर सकते हैं ना? अ मैं इसको सेपरेटली एग्जीक्यूट करूंगा। रुकिए। क्योंकि वो सेम चीजों में सेम चीज नहीं दिखना चाहिए। ठीक है? तो मैंने रिस्पांस यहां पर देख लिया और यहां पर इसको मैंने प्रिंट करवाना है और मैं यहां लिख देता हूं कॉन्फिग इक्वल टॉन्ग ऑन तो ये देखिए सारा कॉन्वर्सेशन याद कर रहा है राइट ये पूरा का पूरा कॉन्व हाय माय नेम इज़ एलिस योर नेम इज़ एलिस हाय एलिस हाउ कैन आई हेल्प यू टुडे समथिंग राइट अब फिर से मैं एग्जीक्यूट करूं हाय व्हाट इज माय नेम तो ये मेरे को बताना चाहिए कि एलिस है तो यहां पे मेन थिंग जो मेरे को आपको बताना है कि ये अब कॉन्वर्सेशन हिस्ट्री को मेंटेन कर पा रहा है विद द हेल्प ऑफ इन मेमोरी सेवर। यह इंटरनली एक चेक पॉइंटर बना देता है कि जो भी कॉन्वर्सेशन होता है हमको उनको एक मेमोरी में सेव करना है। और जभी भी मैं उस स्पेसिफिक क्वेश्चन के बारे में पूछूं विद रिस्पेक्ट टू अ यूनिक कॉन्फ़िगरेशन। इसको याद रहेगा हम किस कॉन्टेक्स्ट में बात कर रहे हैं और ये एजेंट बहुत ही एफिशिएंटली काम कर पाएगा। ठीक है? तो ये है पूरा का पूरा आईडिया। अ मेमोरी के बारे में। अब एक बहुत ही अच्छा टॉपिक हम लोग पढ़ने वाले हैं जिसको हम लोग बोलते हैं मिडिल वेयर। अब मिडिल वेयर में हम लोग क्या करेंगे? ये मेमोरी एक और टॉपिक आता है जिसको हम लोग बोलते हैं मैसेज समराइजेशन। जो भी हमारा कॉन्वर्सेशन हो रहा है। जैसे आप यहां पर देखिए हर एक कन्वर्सेशन यहां पे अपेंड होते जा रहा है। बट एट वन पॉइंट ऑफ़ टाइम ये बहुत ही बड़ा हो जाएगा कॉन्वर्सेशन। राइट? हम इनको पूरा का पूरा समराइज कर सकते हैं। बट वो कैसे करेंगे विद द हेल्प ऑफ मिडिल वेयर? यह मिडिल वेयर क्या होता है? उसके बारे में अब हम लोग डिस्कशन करेंगे। तो चलिए गाइज़ अब समझते हैं इस नए टॉपिक के बारे में

जिसको हम लोग मिडिल वेयर बोलते हैं। ठीक है? अब ये मिडिल वेयर है क्या? मैं आपको बहुत ही बेसिक सिंपल एग्जांपल के साथ बताऊंगा। तो यहां पर आप देख सकते हैं मिडिलवेयर प्रोवाइड्स अ वे टू मोर टाइटली कंट्रोल व्हाट हैपेंस इनसाइड अ एजेंट। मिडिल वेयर इज यूजफुल फॉर द फॉलोइंग ट्रैकिंग एजेंट्स बिहेवियर विद लॉगिंग एनालिटिक्स एंड डीबगिंग ट्रांसफॉर्मिंग प्र्प्स टूल सेलेक्शन एंड आउटपुट फॉर्मेटिंग एडिंग रीट्राइस फॉल बैक्स एंड अर्ली टर्मिनेशन लॉजिक अप्लाइंग रेट लिमिट्स गार्ड रेल एंड पीआईआई डिटेक्शन अब ये सारे पॉइंट्स क्रिश पूरा ग्रीक एंड लैटिन है मेरे को कुछ भी समझ में नहीं आया तो इसीलिए हम लोग इसको और अच्छी तरीके से समझते हैं। ठीक है? तो ये रहा मिडिल वेयर गाइज़। आपको पता है हम लोग यहां तक तो एटलीस्ट सीख लिए हैं। राइट? हाउ टू डेवलप एन एजेंट। और ये एजेंट अलोंग विद टूल्स इंटीग्रेशन है। ठीक है? यहां आपका रिक्वेस्ट जाएगा। ये एलएलएम मॉडल है। ये टूल्स के साथ इंटीग्रेटेड है। एक स्पेसिफिक रिक्वेस्ट के हिसाब से कुछ टूल कॉल होगा। टूल एग्जीक्यूट होगा। उसका मैसेज मॉडल पे जाएगा और फाइनली आपका रिजल्ट दिखेगा। अगर आपको मिडिल वेयर के बारे में समझना है, हम लोग एक बेसिक सा एग्जांपल लेते हैं। आई होप आप लोग एयरपोर्ट गए होंगे। राइट? एयरपोर्ट एंट्री किए होंगे। लेट्स से कि आपका एक स्पेसिफिक गेट 11 में आपको यहां से प्लेन को बोर्ड करना है। ठीक है? प्लेन को यहां से बोर्ड करना है। यहां आपका एरोप्लेन वेट कर रहा है। तो एयरपोर्ट में आप पहली बात तो बहुत सारे स्टेप्स से गुजरेंगे। ठीक है? आप जब एयरपोर्ट में एंट्री करते हैं तो आपका फर्स्ट स्टेप होगा वह है टिकट चेक होना। राइट? टिकट के बाद आप सिक्योरिटी के पास जाएंगे। सिक्योरिटी में आप फिर से वहां पे एक प्रोसेस होगा। राइट? आप सिक्योरिटी में जाके अपना लैपटॉप जमा करवाएंगे फॉर द चेकिंग पर्पस। आप बेल्ट निकालेंगे। आपका बैग, आपका चार्जर सब कुछ निकालेंगे। राइट? तो जब यह चेक हो जाएगा तब सिक्योरिटी क्लीयरेंस मिलेगा। सिक्योरिटी के बाद आप जो नेक्स्ट स्टेप जाएंगे वो है लेट्स से कि आपने सिक्योरिटी के बाद जाकर आपने कुछ शॉपिंग कर लिया। ठीक है? अंदर और फाइनली करते-करते आप अपने गेट पे चले जाएंगे बोर्ड करने के लिए। अब ये सारे स्टेप्स में आप बैक एंड में देखिए कुछ ना कुछ स्टेप हो रहा है। राइट? आप जब यहां टिकट दिखा रहे हैं तो लेट्स से कि आपका पासपोर्ट चेक हो गया। राइट? सिक्योरिटीज के बाद इमीग्रेशन भी आता है। अगर इफ यू आर गोइंग फॉर एन इंटीग्र इंटरनेशनल फ्लाइट। ठीक है? इमीग्रेशन में क्या होगा? आपका पासपोर्ट चेक होगा। आपका अ आपका वीजा चेक होगा और उसके हिसाब से आपको स्टैंप मिलेगा। राइट? तो हर एक स्टेप में कुछ बैक एंड में हो रहा है। सो दैट यू गो अहेड विद द नेक्स्ट स्टेप। ठीक है? हर एक स्टेप में कुछ ना कुछ हो रहा है। तो ऐसे जब आप प्रोसेस में चल रहे हैं तो ये एक बेसिकली पूरा पाइप लाइन है। जहां तक आप बोर्ड करेंगे फ्लाइट को। ठीक है? और हर एक स्टेप में कुछ ना कुछ हो रहा है बैक एंड में। इसको हम लोग हुक्स बोलेंगे। लेट्स से कुछ हुक्स हैं। सिमिलरली जबभी भी आप कोई एजेंट बनाते हैं तो ये मिडिल वेयर क्या करता है? इट एक्सपोजेस सम हुक्स। ठीक है? कैसा टाइप का हुक? लेट्स से कि मेरा रिक्वेस्ट एजेंट के पास जाने से पहले बिफोर एजेंट एक हुक हो गया। एजेंट से पहले कुछ मेरे को कंडीशन चेक करना है। बिफोर द मॉडल मेरे को कुछ चेक करना है। आफ्टर द मॉडल टूल्स कॉल के पहले मेरे को कुछ करना है। टूल्स कॉल के बाद आफ्टर मॉडल कंप्लीशन एजेंट एग्जीक्यूशन मेरे को कुछ करना है। तो ऐसे टाइप के हुक्स प्रोवाइड करेंगे मिडिल वेयर। ठीक है? अब मैं बताऊंगा ये हुक्स कैसे टाइप के एग्जांपल्स हो सकते हैं। लेट्स से कि मैं एजेंट बनाया हूं और मैं इसके साथ कॉन्वर्सेशन कर रहा हूं। ठीक है? अब गाइज़ कॉन्वर्सेशन में हम लोग क्या करते हैं? यूजर एक इनपुट देगा। एजेंट आपको आउटपुट देगा। फिर से यूजर इनपुट देगा। फिर से एजेंट आपको आउटपुट देगा। अब ये इनपुट आउटपुट करते-करते ये लिस्ट ऑफ मैसेजेस बढ़ते जाएंगे। राइट? बहुत बड़ा हो सकता है। तो एक अमेजिंग मिडिल वेयर हुक जो हम लोग इंटीग्रेट कर सकते हैं उसको हम लोग बोलते हैं कॉन्वर्सेशन समराइजेशन। ठीक है? तो ये एक टाइप का हुक है जो हम लोग इस स्पेसिफिक एजेंट में अप्लाई कर सकते हैं। जो एक इनबिल्ट हुक प्रोवाइड करता है मिडिल वेयर। ठीक है? अब इसका मेन एम क्या है? कि भाई जितना भी कन्वर्सेशन हो रहा है एक लिमिट के बाद आप वो प्रीवियस कॉन्वर्सेशन को समराइज कर पाएं। सो दैट आपका जो भी कन्वर्सेशन है हम लोग वो छोटा कर पाएं। ठीक है? नहीं तो बड़ा होते जाएगा। आपके पास मेमोरी भी नहीं रहेगा ज्यादा सेव करने के लिए या एक्सटर्नल मेमोरी यूज़ कर रहे हैं तो उसके लिए सेव करने में प्रॉब्लम नहीं होगा। राइट? और जभी भी हम समराइज करेंगे ना तो क्या होगा कि वो पूरा का पूरा कन्वर्सेशन बहुत ही छोटे तरीके से समराइज हो सकता है। और ये समराइजेशन बेसिकली आपका एलएलएम करेगा। और ये कहां करेगा? बिफोर द एजेंट इज़ बेसिकली कॉल्ड। तो ये एक टाइप का हुक हम लोग यहां पे इंटीग्रेट कर सकते हैं। ठीक है? तो ये एक एग्जांपल है मिडिलवेयर का। अगर मैं इनके डॉक्यूमेंटेशन पेज में जाऊं। ठीक है? मैं आपको डॉक्यूमेंटेशन पेज भी दिखा देता हूं। इनके डॉक्यूमेंटेशन पेज में अगर मैं यहां आगे देखूं बहुत सारे अलग-अलग बिल्ट इन मिडिल वेयर्स हैं। एक समराइजेशन के लिए इट ऑटोमेटिकली समराइज कन्वर्सेशन हिस्ट्री एंड अप्रोचिंग टोकन लिमिट्स। एक और तरीका है ह्यूमन इन द लूप। ह्यूमन इन द लूप मतलब कोई भी एजेंट एक एक्शन लेता है तो पहले हम लोग ह्यूमन का परमिशन अप्रूवल चाहिए होगा। तो वो टाइम में हम लोग ये हुक लगा सकते हैं। इट्स पॉज़ एग्जीक्यूशन फॉर ह्यूमन अप्रूवल ऑफ टूल कॉल्स। मॉडल कॉल लिमिट अगर समझिए कोई लिमिट है नंबर ऑफ द एलएलएम कॉल्स करने के लिए तो वो टाइप का हुक भी हम लोग लगा सकते हैं। ये सारे बिल्ट इन मिडिल वेयर हुक्स हैं। ठीक है? हम लोग टूल कॉल लिमिट मॉडल फॉलबक पीआईआई डिटेक्शन डिटेक्ट एंड हैंडल पर्सनली आइडेंटिफ आइडेंटिफायबल इनेशन टू डू लिस्ट एलएलएम टूल सेक्टर तो ऐसे बहुत सारे अलग-अलग आपको बिल्ट इन मिडलवेयर्स मिल जाएंगे जो आप एजेंट के साथ इंटीग्रेशन कर सकते हैं। अब हम लोग हर एक चीज तो देखेंगे नहीं यहां पे बट मैं आपको ये दो अमेजिंग एग्जांपल दिखा दूंगा समराइजेशन एंड ह्यूमन इन द लूप। समराइजेशन हम लोग क्या करेंगे? जो भी कन्वर्सेशन पहली बात तो हम लोग एजेंट बनाएंगे और उसमें हम लोग जो अपना कॉन्वर्सेशन समराइजेशन है वो अप्लाई करवाएंगे। ये मिडिल वेयर हुक अप्लाई करेंगे एजेंट के अंदर कैसे अप्लाई करते हैं। तीन तरीका है इसको करने के लिए वो हम लोग देखेंगे। उसके बाद मैं आपको एक और एग्जांपल दिखाऊंगा ह्यूमन इन द लूप। अगर ये दो एग्जांपल आप समझ पाए तो बाकी सारे एग्जांपल्स आप बहुत ही ईज़ली समझ पाएंगे जस्ट बाय सीइंग द डॉक्यूमेंटेशन पेज। तो चलिए मैं क्विकली आपको अ कोड करके दिखा देता हूं कि कैसे आप ये मिडिल वेयर इंप्लीमेंट कर सकते हैं। तो जैसे मैंने बोला मैं आपको दिखाने वाला हूं समराइजेशन मिडिलवेयर और उसके बाद ह्यूमन इन द लूप मिडिल वेयर। ठीक है? तो पहला स्टेप ये है कि मैं अपना ओपन या एपीआई की बना दिया। हमेशा इसका स्टेप समझिए। पहले आप एजेंट बनाएंगे। उसके बाद ये मिडिल वेयर वो एजेंट के साथ इंटीग्रेट करेंगे। जो भी मिडिलवेयर आप यूज़ कर रहे हैं। अब समराइजेशन मिडिलवेयर क्या है? इट ऑटोमेटिकली समराइजेशन कन्वर्सेशन हिस्ट्री व्हेन अप्रोचिंग टोकन लिमिट प्रिजर्विंग रीसेंट मैसेजेस व्हाइल कंप्रेसिंग द ओल्डर कॉन्टेक्स्ट समराइजेशन इज़ यूज़फुल फॉर द फॉलोइंग लॉन्ग रनिंग कॉन्वर्सेशन दैट एग्ज़िट्स एक्सीड्स कॉन्टेक्स्ट विंडोज़ मल्टीटर्न डायलॉग्स विथ एक्सटेंसिव हिस्ट्री एप्लीकेशन वेयर प्रिजर्विंग फुल कन्वर्सेशन एंड कॉन्टेक्स्ट मैटर्स। तो ये आपका पूरा का पूरा इंफॉर्मेशनेशन हो गया है। ठीक है? अब मैं आपको दिखाता हूं कि कैसे आप ये मिडिल वेयर एक एजेंट के साथ डाल सकते हैं। तो एजेंट के लिए पहला स्टेप क्या होगा? मैं इंपोर्ट करूंगा फ्रॉम लचेन डॉट एजेंट्स इंपोर्ट क्रिएट एजेंट। ठीक है? क्रिएट अंडरस्कोर एजेंट उसके बाद फ्रॉम लंग चेन डॉट एजेंट्स सॉरी मेरे को नेक्स्ट लाइन में लिखना था फ्रॉम लंग चेन डॉट एजेंट्स डॉट मिडिल वेयर ठीक है तो ये ऐसे इंपोर्ट करते हैं और रिमेंबर ये वाला जो फीचर है ना ये रीसेंट के लकचेन वर्जन में आया हुआ है पहले लंगचेन वर्जन में नहीं था जो लंगचेन वर्जन 1. 0 उसमें यह मिडिल वेयर आया हुआ है तो इंपोर्ट समराइजेशन मिडिल वेयर उसके बाद फ्रॉम लंग ग्राफ क्योंकि हम लोग यहां पर इन मेमोरी भी यूज़ करना चाहेंगे इंटरनल मेमोरी चेक पॉइंट डॉट मेमोरी इंपोर्ट इन मेमोरी सेवर। ठीक है? और उसके अलावा हम लोग डेफिनेटली ह्यूमन मैसेज और सिस्टम मैसेज और एआई मैसेज भी इंपोर्ट करना चाहेंगे। बट इसके लिए हम लोग ह्यूमन मैसेज और सिस्टम मैसेज यूज़ कर लेंगे। ठीक है? अब हम लोग पहली बात तो एजेंट बनाते हैं। एजेंट विद मैसेज बेस समराइजेशन। ठीक है? पहला स्टेप मैसेज बेस्ड समराइजेशन। अब पहली बात तो हम लोग एजेंट बनाएंगे। इसमें हम लोग डाल देंगे क्रिएट एजेंट। आप मॉडल कौन सा भी यूज़ कर सकते हैं। अभी के लिए मैं मॉडल स्पेसिफिकली यूज़ करूंगा जीपीटी जीपीटी फाइव। ठीक है? तो क्रिएट एजेंट हो गया। जीपीटी5 उसके बाद कॉमा हम लोग फर्स्ट ऑफ ऑल चेक पॉइंटर भी यूज़ कर लेंगे। सो दैट हम लोग जैसे मैंने आपको बताया था अगर आपको मेमोरी यूज़ करना है शॉर्ट टर्म मेमोरी आप इसमें यूज़ कर सकते हैं। अब जो सबसे ज्यादा इंपॉर्टेंट है मिडिल वेयर। अब यहां मिडिल वेयर में हम लोग बेसिकली क्या करने वाले हैं? ये समराइजेशन मिडिल वेयर यूज़ करेंगे। अब समराइजेशन मिडिल वेयर के लिए हम लोग ऐसे यूज़ करेंगे। यहां पे पैराटर्स दे सकते हैं। अब समराइजेशन मिडिल वेयर में अगर आप यहां देखें आप फर्स्ट जो है मॉडल का नाम दे सकते हैं। बेस चार्ट मॉडल कौन सा है? तो यहां पे मैं मॉडल का नाम दे देता हूं। मॉडल इज इक्वल टू लेट्स से कि मेरे को gpटी5 यूज़ करना है फॉर द समराइजेशन पर्पस। और हमेशा याद रखिए जो भी टेक्स्ट समराइजेशन वाले मॉडल होंगे। सस्ता वाला मॉडल यूज़ करिएगा। GPT5 बहुत सस्ता है। तो इसलिए मैं यहां पे स्पेसिफिकली यूज़ कर रहा हूं। ठीक है? अब जो GPT5 हो गया। उसके बाद अगर आप यहां समराइजेशन में देखेंगे ना यहां पे देयर इज़ समथिंग कॉल्ड एज ट्रिगर पैरामीटर। अब ये ट्रिगर पैरामीटर क्या होता है? ठीक है? ये बेसिकली अ ट्रिगर पैरामीटर एक ऐसा पैरामीटर है जिससे समराइजेशन ट्रिगर होगा। ठीक है? तो यहां पे मैं ट्रिगर को लिख दूंगा और यहां पे मैं स्पेसिफाई करूंगा कि भाई जब भी आपका मैसेजेस का लेंथ 10 से पार कर देता है। देन यू डू द समराइजेशन। और समराइजेशन कैसे करना है? यू कीप द रीसेंट फोर मैसेजेस ऐसे कुछ। ठीक है? तो इस तरीके से जब हम लोग लिख रहे हैं तो ये बेसिकली क्या बोल रहा है? हम लोग समराइजेशन के लिए मॉडल जीपीटी फाइव यूज़ कर रहे हैं। और ये समराइजेशन मिडिल वेयर कब ट्रिगर करना चाहिए? जब भी मैसेजेस का लेंथ 10 पार करता है। और अगर आप ट्रिगर भी कर रहे हो, समराइज़ द रीसेंट मैसेजेस एंड कीप द रीसेंट फोर कन्वर्सेशन मैसेजेस ओवर हियर। ठीक है? तो ये बेसिकली आपका एजेंट हो गया। बहुत ही सिंपल तरीके से मैंने आपको एग्जीक्यूट करके दिखाया। तो यहां पे देखिए ये आपका मॉडल रहा। ठीक है? पूरा का पूरा जो ये एजेंट बनाए हैं आप ये स्पेसिफिकली मॉडल। आप यहां पे टूल कोई यूज़ नहीं किए। टूल भी आप इंटीग्रेट कर सकते हैं। जैसे मैंने आपको बताया था अगर आपको टूल डालना है तो आप बस टूल अ टूल बोल के इधर डाल दीजिएगा। टूल्स इज़ इक्वल टू और लिस्ट ऑफ़ टूल्स आप यहां पे डाल सकते हैं। ठीक है? इट इज़ अप टू यू। बट मैं टूल्स नहीं यूज करना चाहता हूं कि मैं आपको फोकस करना चाहता हूं ये समराइजेशन। तो यहां पे देखिए ये समराइजेशन मिडिल वेयर है ना ये मॉडल से पहले लग गया है। आप क्लियरली देख पा रहे हैं। अब इसको हम लोग रन करेंगे। रन कैसे करेंगे? पहला बात तो एक थ्रेड आईडी बनाएंगे फॉर यूनिक सेशन आईडी। ठीक है? तो यहां पे मैं लिख दूंगा कॉन्फ़िग इक्वल टू और यहां कॉन्फ़िगरेबल। ठीक है? और यह मेरा थ्रेड अंडरस्कोर आईडी हो गया। और यहां मेरा टेस्ट वन हो गया। ठीक है? सो लेट्स से कि ये मेरा कॉन्फ़िग है। ठीक है? अब ये कॉन्फ़िग हो गया मेरा पूरा का पूरा। ठीक है? अब मैं क्या करने वाला हूं? यहां पे क्वेश्चंस दूंगा। लेट्स से कि ये सारे मेरे क्वेश्चन हैं। मेरे टेस्ट डेटा के क्वेश्चंस हैं। व्हाट इज़ 2 + 2? व्हाट इज 10 * 5? व्हाट इज 100 / 4? व्हाट इज 15 - 7? व्हाट इज 3 * 3? तो ये मेरे सारे कॉन्वर्सेशन यूजर इनपुट है लेट्स से। और हम ये यूजर कॉन्वर्सेशन एलएलएम ये एजेंट के साथ करेंगे। और हमेशा याद रखिए ये समराइजेशन कब ट्रिगर होगा? जब आपका मैसेज लेंथ विल बी ग्रेटर दैन अ 10। राइट? तो अब मैं यहां पे क्या करूंगा? फॉर Q इन क्वेश्चन मैं हर एक क्वेश्चन स्पेसिफिकली यह भेज दूंगा अपने एलएलएम मॉडल में। तो रिस्पांस इज़ इक्वल टू एजेंट डॉट इनवोक और यहां हम लोग भेज देंगे मैसेजेस में मैसेजेस अ कॉलन और यहां हम लोग यूज़ करेंगे ह्यूमन मैसेज और मैं डाल दूंगा कंटेंट इक्वल Q। ठीक है? और इसके साथ हम लोग यह वाला कॉन्फ़िग इनिशियलाइज कर देंगे। तो कॉन्फ़िग यहां पर इनिशलाइज कर देंगे। ठीक है? अब फाइनली लेट्स प्रिंट द मैसेजेस मैसेजेस कॉलन रिस्पांस। ठीक है? एंड फाइनली हम लोग ये लास्ट वाला लेंथ ऑफ मैसेजेस भी मैं प्रिंट कर देता हूं। ठीक है? सो दैट आपको वो मैसेज दिखे। अब देखिएगा ये समराइजेशन कब ट्रिगर होता है? जभी भी यह मैसेज का लेंथ विल बी मोर देन 10। ठीक है? तो मैं एग्जीक्यूट करूंगा ये पांचों मैसेज से। चलिए एग्जीक्यूट करते हैं। अब देखिएगा तो पहली बात तो फर्स्ट क्वेश्चन गया। तो मैसेज लेंथ अभी टू है। उसके बाद फोर हो गया। उसके बाद सिक्स हो गया। उसके बाद एट हो गया। उसके बाद 10 हो गया। उसके बाद अब आप देखिएगा क्या ट्रिगर होता है कि नहीं समराइजेशन। ठीक है? यहां पे आपको एक ही मैसेज दिख रहा होगा। बट यह पूरा का पूरा डिटेल्ड मैसेज है। ठीक है? अब यह एग्जीक्यूट हो रहा है। अब देखिएगा समराइजेशन हो जाएगा और यह 10 का जो मैसेज साइज है ना यह छोटा हो जाएगा। तो यहां देखिए अब सिक्स आ रहा है। ठीक है? और यहां पर आपको इनफेशन आ रही है। हियर इज़ अ समरी ऑफ़ द कॉन्वर्सेशन टुडे। यूजर आस्क सिंपल अर्थमैटिक एंड एक्सेप्ट्स ओनली न्यूमेरिकल रिजल्ट। प्रीवियस 2 + 2 = 4 10 * 5 = 50 100 / 4 = 25 करंट क्वेश्चन इज़ व्हाट इज़ अ व्हाट इज़ 5 - 15 - 7 तो ये करंट कॉन्टेक्स्ट लेके इसने एग्जीक्यूट किया है। तो यहां पे बेसिकली जब मैसेज का लेंथ 10 है तभी स्पेसिफिकली आपका समराइजेशन ट्रिगर हो रहा है। तो, यह अगर आप एक कन्वर्सेशन हिस्ट्री के साथ रिप्लेस करेंगे, कोई भी स्पेसिफिक सेट ऑफ़ कन्वर्सेशन हो, तो वहां पे जभी भी आपका मैसेज का लेंथ 10 होता है, तभी वो ट्रिगर होगा। आप यहां पे अपने हिसाब से जो भी ट्रिगर है, आपका मैसेज का लेंथ के हिसाब से आप यहां पर सेट कर सकते हैं। ठीक है? तो, ये एक तरीका है जहां पे आप समराइजेशन इंप्लीमेंट कर सकते हैं। अब एक और तरीका मैं दिखाना चाहता हूं आपको जिसको हम लोग बोलते हैं विद द हेल्प ऑफ टोकन साइज। आप टोकन साइज से भी आप ये कन्वर्सेशन बेसिकली ये कर सकते हैं। ठीक है? अब ये टोकन साइज में होता क्या है? मैं आपको ये भी दिखाता हूं कि टोकन साइज में आप बेसिकली कैसे कर सकते हैं और क्या नहीं कर सकते। ठीक है? इसको हम लोग एग्जांपल एक टूल के थ्रू लेंगे। ठीक है? तो लेट्स से कि मैंने ये सारे एजेंट्स ये सारा चीज इंपोर्ट कर दिया। ठीक है? टूल और मैंने एक टूल बनाया है सर्च होटल। और ये बेसिकली मैंने हार्ड कोड कर दिया है। रिटर्न एफ होटल इन सिटी और ये मेरा सारा इंफॉर्मेशन है। ग्रैंड होटल फाइव स्टार। ये हार्ड कोडेड वैल्यू्यूज है गाइस। यूजली ये एपीआई से आता है। मैंने यहां पे हार्ड कोड कर दिया है। ठीक है? होटल इन सिटी ये सारे होटल्स है ऐसे बोल के। ठीक है? उसमें $350 पर नाइट स्पा पूल अ जिम ये सारा इनेशन डाल दिए। अब जाते हैं हम लोग एजेंट बनाने के। अब एजेंट बनाएंगे कैसे? एजेंट = क्रिएट एजेंट और क्रिएट एजेंट में हम लोग बेसिकली मॉडल यूज़ करेंगे। मॉडल इज़ नथिंग बट GPT5। ठीक है? यहां पे हम लोग टूल्स यूज़ करेंगे। टूल्स इज़ नथिंग बट सर्च अंडरस्कोर होटल्स। ठीक है? टूल यहां पे मैंने इंटीग्रेट कर दिया है। उसके अलावा मैं यहां पे चेक पॉइंटर भी डाल दूंगा। चेक पॉइंटर में इन मेमोरी सेवर। यहां पे हम लोग यूज़ कर लेंगे इन मेमोरी सेवर। और इसके बाद हम लोग यहां पे मिडिल वेयर डाल देंगे। ठीक है? मिडिल वेयर इक्वल टू ऐसे। और मिडिल वेयर में हम लोग क्या यूज़ करने वाले हैं? समराइजेशन मिडिल वेयर। और समराइजेशन मिडिल वेयर में हम लोग यूज़ करने वाले हैं मॉडल इक्वल टू अ GPT5। देखिएगा पूरा का पूरा सेम स्टेप्स है। नथिंग डिफरेंट। अब मैं यहां पे जो ट्रिगर डालने वाला हूं, ये थोड़ा सा अलग होगा। ट्रिगर इज़ इक्वल टू बिफोर मैं डाल रहा था बेस्ड ऑन मैसेज साइज। अब हम लोग डालेंगे बेस्ड ऑन टोकन साइज। तो टोकंस इक्वल टू 550। लेट्स से मैं बोलता हूं कि भाई जब आपका टोकन 550 से ज्यादा हो जाएगा तब आप ट्रिगर करिएगा। ठीक है? उसके बाद हम लोग कीप इज इक्वल टू यहां पे बेसिकली हम लोग टोकंस डालेंगे। टोकंस अ कॉमा 200। ठीक है? तो ये मेरा टोकन हो गया। मैं क्या बोल रहा हूं कि भाई जभी भी 550 आपका टोकंस पार हो जाता है। टोकंस मतलब काउंट करता है एव्री वर्ड एव्री अ लेटर वो उसके हिसाब से आपका टोकंस यूजली बोलते हैं कि भाई वन टोकन = 3 टू फोर वर्ड्स ऐसा टाइप का। ठीक है? या नॉट थ्री टू फोर वर्ड्स। आई थिंक वन वर्ड = वन टोकन ऐसा कुछ रहता है। ठीक है? तो 550 और मैं बोल रहा हूं कि भाई जो रीसेंट के 200 टोकन है वो आप क्फ़िगर करिएगा। ठीक है? अब मैं जाऊंगा कॉन्फिग इक्वल टू कॉन्फ़िगरेबल ये करने के लिए और मैंने ये टोकंस डाल दिए। अब चलिए मैं आपको ना एक टोकन काउंटर का भी फंक्शन बता देता हूं। तो लेट्स से कि मैंने यहां पे लिखा है जभी भी आपका जो भी टोटल कैरेक्टर्स होता है डिवाइडेड बाय 4 = 1 टोकन। हां। तो मैं यहां बोल रहा हूं कि भाई जितने भी नंबर ऑफ़ कररेक्टर्स हैं डिवाइड बाय फोर करिए। तो फोर कररेक्टर्स इक्वल टू वन टोकन। तो ये वाला फंक्शन हमारा यहां पर हो गया। ठीक है? अब ये काउंट टोकंस हम इसलिए किए हैं क्योंकि हम लोगों को देखना है कि कितने सारे टोकंस हैं। अब मैं जाके सारा रन टेस्ट करूंगा। ये सारे सिटीज में मेरे को होटल ढूंढना है। तो मैंने पायरिस, लंदन, टोक्यो, न्यूयॉर्क, दुबई, सिंगापुर सब कुछ ले लिया है। फॉर सिटीज एंड सिटीज एजेंट डॉट इनवोक, ह्यूमन मैसेज फाइंड द होटल्स इन सिटी। कॉन्फ़िग इक्वल टू दिस। उसके बाद मैं काउंट टोकंस कर रहा हूं। उसके बाद मैं टोकंस का लेंथ भी प्रिंट कर रहा हूं। देखिए, लेंथ ऑफ़ रिस्पॉन्ससेस ऑफ़ मैसेजेस। ये सारे टोकन प्रिंट कर रहा हूं। यह टोकन जब कब ट्रिगर होगा? जब आपका 550 लेंथ होगा। तो देखिएगा आप इधर यहां पर हो रहा है। तो उसके हिसाब से आप देखिएगा पूरा आपका आउटपुट जनरेट होना स्टार्ट हो जाएगा। ठीक है? फॉर सिटीज एंड सिटीज और स्पेसिफिक तो पहला टोकन है 128 टोकंस। फाइंड द होटल इन पेरिस। तो पेरिस का हो गया। उसके बाद 246 टोकंस। पेरिस के बाद लंदन का ढूंढ रहा है। यहां पूरा इंफॉर्मेशन नहीं दिख रहा है बट वो कैलकुलेट हो रहा है। उसके बाद 369 टोकंस 12 मैसेजेस हैं। ये ट्रिगर 550 टोकंस में होना चाहिए। ठीक है? समराइजेशन हो जाएगा। पूरा का पूरा प्रीवियस कॉन्वर्सेशन का समराइजेशन हो जाएगा। और जो रीसेंट का 200 टोकंस होगा उस पे फोकस किया जाएगा। तो 369 टोकंस हो गया। 12 मैसेजेस। उसके बाद जो हमारा नेक्स्ट टोकन होगा वह होगा मोर देन 550। आई थिंक यहां पर ट्रिगर हो जाना चाहिए मोस्टली। तो ये देखिए 49 टोकंस हियर इज द समरी ऑफ़ द कन्वर्सेशन। तो देखिए अब इसके बाद जो है कॉन्वर्सेशन का पूरा समरी बन रहा है। फाइंड होटल इन पेरिस, फाइंड होटल इन लंदन ये सारा चीज और जो भी रीसेंट वाला होगा वो सारा इनेशन आपको यहां मिल जाएगा। तो यहां पर इसके बाद 550 के ऊपर टोकन जा रहा है तो वह ट्रिगर हो गया। अब 49 से कम टोकन दिखना चाहिए मेरे हिसाब से। ठीक है? तो ये थोड़ा टाइम लेगा। उसके बाद देखिए 482 टोकंस दिख रहा है। मतलब यहां पर ही हमारा यह स्पेसिफिकली और फिर से एक और बार समराइज कर लिया क्योंकि 550 यहां पर पार हो रहा था। तो आप यहां पे क्लियरली देख सकते हैं कि फिर से सिंगापुर आया। 382 टोकंस हो गया। तो तीन बार समराइजेशन हो गया क्योंकि यहां भी 550 पार हो रहा था। था और प्रीवियस का जो भी कॉन्वर्सेशन है वो बेसिकली पैरेलली समराइज़ भी कर रहे थे। ठीक है? तो ये था एग्जांपल विद रिस्पेक्ट टू टोकन साइज़। अब एक और एग्जांपल है विद रिस्पेक्ट टू फ्रैक्शन। वो भी मैं आपको दिखा देता हूं। तो यहां पे हम लोग स्पेसिफिकली फ्रैक्शन लेंगे इंस्टेड ऑफ़ टोकन साइज़। ओके? मैं अब आपको हार्ड कोड करके यहां पे दिखा देता हूं। सो दैट आपको समझ में आ जाए कि कैसे हम लोग फ्रैक्शन के थ्रू भी कर सकते हैं। तो ये रहा देखिए सेम सर्च होटल्स हमारा यहां पर है। अ मॉडल हम लोग GPT फॉर मिनी सर्च होटल्स और यहां पे ट्रिगर हम लोग बोले हैं फ्रैक्शन मतलब 5% ऑफ द मॉडल लिमिट। ठीक है? मतलब 640 टोकंस। अगर ये GPT4 ओ मिनी का कुछ मॉडल कॉन्टेक्स्ट लिमिट है और उसका 5% जो है हमारा 640 टोकंस एंड हम लोग रिसेंटली 2% ही लेंगे जो है 256 टोकंस और बाकी सारा चीज सेम है। आप यहां पे बेसिकली काउंट टोकन करके आप जो यह gp मिin का कॉन्टेक्स्ट फाइंड आउट कर सकते हैं विद रिस्पेक्ट टू फ्रैक्शन और यहां पे आपको दिखेगा। आप अब आप ये देख सकते हैं क्योंकि मैंने यह ट्रिगर ही चेंज किया है। नथिंग एल्स। ठीक है? और यहां पर आपको दिख रहा है काउंट टोकंस डिवाइड बाय 4 तो यहां पर आपका देखिए 64 टोकंस 133 टोकंस, 206 टोकंस, 281 टोकंस और हमारा जब यह पार हो जाएगा अराउंड 640 टोकंस तो यह बेसिकली हम लोग को आउटपुट देगा। ठीक है? मतलब समराइज करवा देगा। तो हियर इज़ द समरी। तो देखिए, समरी टू द कन्वर्सेशन। यूजर रिक्वेस्टेड फॉर वेरियस होटल्स। तो ये सारा आपको इनेशन आ गया। बहुत ही अमेजिंग थिंग है अबाउट मिडिल वेयर जहां पे आप समराइज़ कर सकते हैं। अब चलते हैं हम लोग अपने नेक्स्ट एग्जांपल में जिसमें हम लोग बोलते हैं ह्यूमन इन द लूप। ठीक है? अब ह्यूमन इन द लूप मिड मिडिल वेयर क्या होता है कि हम ऐसे टाइप के हुक्स डालेंगे जहां पे ह्यूमन अप्रूवल का जरूरत पड़ेगा। ठीक है? इट पॉजिस द एजेंट एग्जीक्यूशन फॉर ह्यूमन अप्रूवल। एडिटिंग और रिजेक्शन ऑफ द टूल कॉल्स बिफोर द एग्जीक्यूट। ह्यूमन इन द लूप इज़ यूज़फुल फॉर द फॉलोइंग। हाई स्टेक्स ऑपरेशन रिक्वायरिंग ह्यूमन अप्रूवल कंप्लायसेस वर्क फ्लो वेयर ह्यूमन ओवरसाइट इज मैंडेटरी लॉन्ग रनिंग कन्वर्सेशन वेयर द ह्यूमन फीडबैक गाइड्स द एजेंट ठीक है अब इसके लिए लेट्स से कि मैं एक एग्जांपल बताता हूं ठीक है मैं एक एजेंट बनाने की कोशिश करूंगा जहां पे मेरे पास दो टूल होंगे एक है रीड ईमेल टूल एक है सेंड ईमेल टूल देखिए रीड ईमेल टूल तो चलेगा कैसा भी आपका फंक्शन बन सकता है और यहां पे हम देख रहे हैं कि मिडिल वेयर में हम लोग ह्यूमन इन द लूप मिडिल वेयर अ इंपोर्ट किए हुए हैं। अब रीड ईमेल टूल में तो रीड करेगा ईमेल। ठीक है? नॉट अ वेरीेंट टास्क और जहां पे ह्यूमन अप्रूवल की जरूरत है। ठीक है? बट जब हम सेंड ईमेल कर रहे हैं ना तो मैं चाहता हूं कि भाई मैं पहले ह्यूमन अप्रूवल लूं और तभी मेल चेक करूं। क्योंकि ह्यूमन अप्रूवल के बिना मेल भेजना इट इज़ ऑलवेज अ रिस्की थिंग। ठीक है? तो उसके लिए हम लोग बेसिकली क्या करेंगे? जभी भी हम लोग ये सेंड ईमेल कर रहे होंगे ना तो हम लोग बेसिकली फर्स्ट ऑफ ऑल चेक करेंगे। ठीक है? कि पहले ह्यूमन अप्रूवल हम लोग दें उसके बाद ही वो मेल भेजें। ठीक है? तो ये दो हमारा टूल है। ठीक है? रीड ईमेल एंड सेंड ईमेल। यहां पे मैंने हार्ड कोड किया हुआ है। देखिए हार्ड कोड कर दिए हैं क्योंकि मैं नहीं चाहता कि कोई एपीआई यूज़ करूं और उसके बाद में भेजूं। अब हम लोग जो सेकंड स्टेप है, हम लोग बेसिकली अपना एजेंट बनाएंगे। अब देखिए, एजेंट बनाने के टाइम हम लोग फर्स्ट ऑफ़ ऑल क्रिएट एजेंट यूज़ करेंगे। सेम तरीके से हम लोग यहां पर मॉडल का नाम लिख देते हैं। मॉडल जीपीटी 4o ठीक है? उसके बाद हम लोग बेसिकली टूल्स यूज़ करेंगे। टूल्स में हम लोग जो भी अपना दो रीड ईमेल टूल और सेंड ईमेल टूल दोनों टूल्स हम लोग यहां पे डाल देते हैं। चेक पॉइंटर हम लोग बेसिकली चेक पॉइंटर नेक्स्ट वाला जो पैरामीटर है अपना चेक पॉइंटर वो है इन मेमोरी के लिए। तो यहां पे मैं लिख देता हूं इन मेमोरी सेवर। ठीक है? और फाइनली हम लोग यहां पर मिडिल वेयर यूज करेंगे। मिडिल वेयर में इस बार हम लोग यूज़ करने वाले हैं ह्यूमन इन द लूप। ह्यूमन इन द लूप मतलब हम लोगों को ह्यूमन का परमिशन लेना पड़ेगा। ठीक है? और ये ह्यूमन इन द लूप में एक पैरामीटर होता है जिसको हम लोग बोलते हैं इंटरप्ट। इंटरप्ट। इंटरप्ट अंडरस्कोर ऑन इक्व ऐसे। ठीक है? मैं बोल रहा हूं इंटरप्ट कर लो जभी भी कोई भी टूल कॉल होता है। कौन सा टूल कॉल होता है? जब हम लोग सेंड ईमेल टूल कॉल कर रहे हैं। ठीक है? सेंड ईमेल टूल। और यहां पे हम लोग बोलेंगे कि अलाउड डिसीजन जो होगा इसका क्योंकि यही पैरामीटर यूज़ होता है बेस्ड ऑन द डॉक्यूमेंटेशन। अलाउड डिसीजन यह होता है कि इसमें आइदर हम अप्रूव करें और एडिट करें कि मैं चाहता हूं कि बस ये तीन ऑप्शन रहे इनके पास अप्रूव एडिट और फाइनल जो होता है एक है रिजेक्ट और जब हम लोग सेंड ईमेल कर रहे हैं। ठीक है ना? और यहां पर कॉमा और रीड ईमेल के केस में सॉरी देख एक सेकंड हां तो यहां पे मेरे को कॉमा यूज़ करना है। यहां पे नहीं कॉमा और रीड ईमेल टूल में कुछ मत आप परमिशन लीजिए। क्योंकि रीड ईमेल शुड बी अलाउड इट डज़ नॉट रिक्वायर्ड एनी ह्यूमन इंटरवेंशन। ठीक है? तो यहां पे हम लोग फॉल्स लिख देंगे। तो यहां पर आप क्लियरली देख पा रहे हैं। मैंने क्या किया है? ये ह्यूमन इन द लूप तभी इंटरप्ट करेगा जब ये टूल कॉल करेगा। और इसके अंदर हमारा सिर्फ तीन ही डिसीजन होना चाहिए। अप्रूव, एडिट एंड रिजेक्ट। ठीक है? तो ये बेसिकली हमारा एजेंट हो गया। तो यहां पे मैं एजेंट को डिस्प्ले करवा देता हूं। देखिएगा आप ये कहां अप्लाई होता है। ये मॉडल के बाद ही डिसीजन लेगा कि क्या हमको सेंड ईमेल करना है या रीड ईमेल करना है। तो उसके बाद ये बेसिकली हमारा हुक अप्लाई हो रहा है। तो यहां पर अगर आप रिजल्ट देखें तो यहां पे आपका इंटरप्ट कॉल हो रहा है। क्यों? क्योंकि हम लोग सेंड ईमेल भेज रहे हैं और हमको पता है जभी भी ईमेल हम लोग भेजेंगे तो बेसिकली यहां पे कहां होने वाला है? इंटरप्ट ऑन सेंड ईमेल टूल। ठीक है? अब ये जब इंटरप्ट हो गया तो ये बेसिकली ह्यूमन का फी अप्रूवल के लिए वेट कर रहा है। अब ह्यूमन का अप्रूवल हम लोग कैसे अब करेंगे? क्योंकि जब हम लोग बोले हैं कि भाई ये तीन ही हम लोग डिसीजन ले सकते हैं। अप्रूव, एडिट और रिजेक्ट। तो यहां पे मैं क्या करूंगा? यहां पे मैं ह्यूमन का नेक्स्ट स्टेप का अप्रूवल दूंगा। तो पहली बात तो मैं यहां लिख देता हूं लैंग ग्राफ डॉट टाइप्स। और यहां मैं इंपोर्ट करूंगा एक कमांड। ठीक है? यह कमांड की बहुत जरूरत है क्योंकि अगर मेरे को कुछ अप्रूव करना है तो यह बेसिकली मैं कमांड में एग्जीक्यूट करूंगा जो लाइन ग्राफ में प्रोवाइडेड है। तो यहां पे लेट्स से कि मैंने स्टेप वन दे दिया अप्रूव। ठीक है? तो मैं यहां कंडीशन लिख दूंगा इफ अंडरस्कोर इंटरप्ट अंडरस्कोर इन रिजल्ट। ठीक है? तो यहां मैं प्रिंट कर दूंगा अप्रूविंग। ठीक है? क्या मेरे को अप्रूव करना है ये? हां। लेट्स से कि ह्यूमन मैंने मेल देख लिया। सब ठीक है। अब मैं यहां एजेंट डॉट इनवोक दे दूंगा। और इसके अंदर मैं ये कमांड एग्जीक्यूट कर दूंगा। और ये कमांड बेसिकली करेगा क्या? रिज्यूम करेगा विद रिस्पेक्ट टू द डिसीजन दैट वी हैव टेकन। और ये डिसीजन क्या होगा? डिसीजंस क्या होगा? जो भी हमारा अप्रूव टाइप होगा। राइट? तो यहां पे हम लोग टाइप इज इक्वल टू अप्रूव। हम लोग हार्ड कोड कर रहे हैं क्योंकि यही सेम चीज हम लोग ने दिया हुआ है। देखिए यहां पे हम लोग ने क्या दिया हुआ है? देखिए अप्रूव। राइट? अलाउड डिसीजन अप्रूव। तो यहां पे भी हम लोगों ने क्या कर रहा है? ये कमांड में एग्जीक्यूट करना पड़ेगा जो भी हम लोग डिसीजन लेते हैं। ठीक है? और इसके बाद हम लोग यहां पे कॉन्फिग = कॉन्फिग डाल देंगे। ठीक है? जो भी हम लोग कॉन्फ़िग ने यहां पे इनिशलाइज़ किया हुआ है। कॉन्फ़िग तो उसके हिसाब से और फाइनली हम लोग बेसिकली क्या करेंगे? प्रिंट कर देंगे। प्रिंट और कुछ इस तरीके से प्रिंट करेंगे जो हमारा रीसेंट कंटेंट देख पाए हम लोग। क्या अप्रूवल मिला है कि नहीं? रिजल्ट मैसेज ऑफ़ माय। तो यहां पे हम लोग बेसिकली क्या कर रहे हैं कि हम लोग अप्रूव कर रहे हैं बाय टेकिंग द टाइप इज इक्वल टू अप्रूव। ठीक है? तो जैसे हम लोग ने एग्जीक्यूट कर दिया अप्रूविंग यहां पे अ की एरर डिसीजंस डिसीजन नहीं होना चाहिए। ये है अपना डिसीजन। ठीक है? तो चलिए एग्जीक्यूट करते हैं अभी। हम मैं फिर से एग्जीक्यूट करूंगा। रुकिए अप्रूव। ओके? यहां पे हम लोग एग्जीक्यूट कर दिए। एरर फोर असिस्टेंट में टूल कॉल्स अच्छा मेरे को फिर से एग्जीक्यूशन करना पड़ेगा। सॉरी फॉर दैट क्योंकि वो पूरा फ्लो हम लोगों को एग्जीक्यूट करना पड़ेगा। तो ये एग्जीक्यूट हो गया। अब जैसे मैं ये एग्जीक्यूट कर रहा हूं। द ईमेल हैज़ बीन सेंट टू जॉन टेस्ट अ डॉट विथ द सब्जेक्ट हेलो। ठीक है? तो ये हो गया अपना अप्रूवल मेल। अब रिजेक्ट के केस में हम लोग क्या करेंगे? तो यहां पे मैं रिजेक्ट डाल दूंगा। जब बस हमारा डिसीजन चेंज होगा रिजेक्ट के केस में। है ना? तो, यह अप्रूवल हो गया। अप्रूवल के केस में मैंने क्या कर दिया कि जभी भी मेरा इंटरप्ट आया है रिजल्ट में। ठीक है? और अगर मेरा डिसीजन टाइप इज़ इक्वल टू अप्रूव है, तो वो बेसिकली अप्रूव कर देगा रिजल्ट। द ईमेल हैज़ बीन सेंड टू जॉन टेस्ट। और ये कहां से आ रहा है मैसेज? ये बेसिकली अपना ये वाले फंक्शन से आ रहा है। राइट? सेंड ईमेल टूल। अब ऐसे ही हम लोग रिजेक्ट करने के लिए क्या करेंगे? हमारा जो कमांड होगा वो कुछ अलग होगा। तो यहां पे आप देखिए तो ये बेसिकली हमारा रीड ईमेल सेंड ईमेल हो गया। ह्यूमन इन द लूप हो गया। ये सारा चीज हो गया। ठीक है? अब जो हम लोग कॉन्फ़िगर करेंगे, मैं फिर से आपको रिजेक्ट का भी बता देता हूं। फिर से मैंने इनिशलाइज़ कर दिया। और यहां पे मैं बेसिकली रिजेक्ट करने का है। लेट्स से कि डिसीजन टाइप इक्वल टू रिजेक्ट। तो अगर मैं रिजेक्ट डाल रहा हूं, इट इज़ पॉज्ड अप्रूविंग। ठीक है? और फाइनली हमारा जो रिस्पांस दिखेगा आपको यहां पे दिख जाएगा। ठीक है? स्टेप टू दिस इज देयर अच्छा सॉरी मैंने रिजल्ट डाला ही नहीं ओके नो वरीज़ तो यहां पे मैंने कोड डाल दिया फर्स्ट ये एग्जीक्यूट कर दिया अब देखिए यहां थ्रेड आईडी = टेस्ट रिजेक्ट एजेंट डॉट इनवोक सेंड एन ईमेल टू दिस विद द बॉडी तो ये फिर से अप्रूवल के लिए वेट करेगा ठीक है अब मैं इस अप्रूवल में अगर आपको रिजल्ट देखना है यहां पे रिजल्ट देखना है तो ये मेरा रिजल्ट है और यहां पे भी इंटरप्ट हो रहा है बट ये स्पेसिफिक िफिक इंट्रप्ट में मैं ह्यूमन के थ्रू से रिजेक्ट कर रहा हूं। रिजेक्ट करने के लिए मेरे को यह डिसीजन एंड टाइप इज़ इक्वल टू रिजेक्ट अह एग्जीक्यूट करना पड़ेगा। तो पॉजिंग अप्रूवल इट सीम्स दैट देयर इज़ एन इशू विथ सेंडिंग मेल। प्लीज लेट मी नो हाउ वुड यू लाइक टू प्रोसीड। है ना? तो ये हो गया रिजेक्ट वाला। ठीक है? अब ऐसे ही एक और परमिशन होता है जिसको हम लोग बोलते हैं एडिटिंग। ठीक है? क्या हम ईमेल को भी एडिट करके भेज सकते हैं? हां, भेज सकते हैं। अगेन फॉर दैट वी रिक्वायर ह्यूमन इन द लूप। तो इसके लिए मैं पहली बात तो अपना एजेंट बनाऊंगा। सेम कोड। ठीक है? यह मेरा एजेंट है। सेंड ईमेल और यहां पर मैंने डाला है इंटरप्ट ईमेल ऑन सेंड ईमेल अप्रूव एडिट एंड रिजेक्ट। मैं इसको एग्जीक्यूट कर दूं। यहां पे भी कोड सेल बना दूं। ठीक है? अब लेट्स से कि मेरा ये मैंने सेम मेल डाला सेंड ईमेल टू रॉन्ग @mail. com वि सब्जेक्ट टेस्ट एंड बॉडी। हेलो। तो यहां पर अगर आप देखेंगे रिजल्ट ये है। अब मैं इस स्पेसिफिक इंटरप्ट में मैं चाहता हूं कि मैं ईमेल सब्जेक्ट और बॉडी एडिट कर दूं। राइट? तो कैसे करूंगा? तो आप देखिएगा ये लास्ट स्टेप है। मैंने लिखा है रिजल्ट एजेंट डॉट इनवर्क रिज्यूम डिसीजन इक्वल टू टाइप एडिट एडिटेड एक्शन नेम सेंड ईमेल टेल टूल का नाम। अब न्यू आर्गुमेंट्स में हम लोग रेसिपिएंट का नाम करेक्ट @ ईमेल डालेंगे। सब्जेक्ट का नाम करेक्टेड सब्जेक्ट बॉडी का नाम दिस वाज़ एडिटेड बाय द ह्यूमन बिफोर सेंटिंग। तो ये मैंने तीनों इंफॉर्मेशन चेंज कर दिया है। देखिए यहां पे रॉन्ग @ ईमेल के बदले मैंने करेक्ट @ ईमेल कर दिया। मैं एडिट कर रहा हूं। मतलब यहां ह्यूमन का फीडबैक ये है भाई वो जैसे उसको ईमेल का रिक्वेस्ट आया। वो बोल रहा है नहीं नहीं ये तो गलत है भाई। मैं मेरे को सही ईमेल इस स्पेसिफिक चीज में भेजना है। तो इसीलिए डिसीजन इक्व टाइप इक्व एडिट कर दिया। मैंने एडिटेड एक्शन जो इनबिल्ट फंक्शन है विद रिस्पेक्ट टू ह्यूमन अप्रूवल। तीन इंपॉर्टेंट चीज़ तो वहां पे सेंड ईमेल टूल और ये सारा चीज़ डाल दिया। अब जब मैं एग्जीक्यूट कर दूंगा पॉजिंग एडिटिंग इट वाज़ मिस्टेकली आई मिस्टेकली सेंड द ईमेल टू अ डिफरेंस एज़ आई कैन नॉट सडेंड ईमेल्स टू इनकरेक्ट एड्रेस इफ देयर इज़ एनीथिंग एल्स यू नीड हेल्प। तो आप यहां पे देख पा रहे हैं कि ये सारा चीज़ हम लोग ने कर दिया और यहां पे हम लोग बेसिकली रिजल्ट को भी देख पाएंगे। ठीक है? आई मिस्टेकली ईमेल सेंट टू दिस। आई मिस्टेकली इनेंट। ठीक है? तो यहां पे आप बेसिकली एडिट भी कर सकते हैं विद रिस्पेक्ट टू द ईमेल अप्रूवल। ठीक है? तो ये है अबाउट ह्यूमन अप्रूवल। ह्यूमन इन द लूप। आप ह्यूमन का फीडबैक दे सकते हैं इस स्पेसिफिक मिडिल वेयर में। अब जो दूसरा चीज है गाइस मिडिल वेयर में आप दूसरे मिडिल वेयर ट्राई कर सकते हैं। जैसे मॉडल का कॉल लिमिट, थ्रेड लिमिट है ना? और यहां पर आप यह भी देख सकते हैं कि भाई टूल रीिट्राई है। आपको अगर एलएलएम दूसरे एलएलएम के साथ टूल्स सेक्टर्स यूज करना है। मैक्स टूल्स कितने टूल्स यूज़ कर सकते हो। आप यहां पे लिस्ट ऑफ टूल्स दे सकते हो और उसके स्पेसिफिक आप कितने भी टूल्स यूज़ कर सकते हो। राइट? तो आई होप आपको ये अ लैंग चेन का क्रैश कोर्स बहुत ही अच्छा लगा हो। हम लोग ने बहुत सारे टॉपिक्स बात किए हैं जो मोर दन सफिशिएंट है। अब देखिए यहां पर जो लैंगचे है हम ये कम करेंगे। आने वाले क्रैश कोर्स में हम लोग लैग्राफ कवर करेंगे। हमेशा याद रखिएगा डॉक्यूमेंटेशन जरूर देखते रहिएगा। अब जो भी एडवांस यूसेज है ना जैसे गार्ड रेल्स यहां भी आप बेसिकली मिडिल वेयर ही लगा रहे हैं। कॉन्टेक्स्ट इंजीनियरिंग का बात करूं। यहां भी आप मिडिल वेयर लगा रहे हैं। एमसीपी का मैं अलग क्रैश कोर्स बनाऊंगा। सो दैट आप लोगों को समझ में आए। देखिए ह्यूमन इन द लूप इधर भी दिया हुआ है। ह्यूमन इन द लूप के लिए आप सेम टाइप का मिडिल वेयर ही लगाएंगे। आप देख सकते हैं। तो वो आपके ऊपर है। आप अब जाके डॉक्यूमेंटेशन पेज के साथ सब कुछ करिए। बट आई होप आपको ये सीरीज बहुत ही अच्छा लगा हो। ये था हमारा पहला क्रैश कोर्स फॉर दिस ईयर 2026। आगे जैसे हम और आगे देखेंगे। बहुत ही अमेजिंग क्रैश कोर्स मैं लाने वाला हूं। सो यस, दिस वाज़ इट फ्रॉम माय साइड। आई विल सी यू इन द नेक्स्ट वीडियो। थैंक यू। टेक केयर। ब बाय।