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अपस्टैश और वर्सेल एआई एसडीके का उपयोग करके उन्नत एआई एप्लिकेशन बनाएं

<पी> इस ब्लॉग पोस्ट में, हम उन एआई अनुप्रयोगों के बारे में विस्तार से जानेंगे जिन्हें अपस्टैश रेडिस, अपस्टैश वेक्टर और वर्सेल एआई एसडीके का उपयोग करके बनाया जा सकता है। हम प्रत्येक टूल की अनूठी विशेषताओं और क्षमताओं का पता लगाएंगे, इस बात पर प्रकाश डालेंगे कि शक्तिशाली और कुशल एआई समाधान बनाने के लिए उन्हें कैसे एकीकृत किया जा सकता है। जैसे ही हम इन उपकरणों की कार्यक्षमताओं की जांच करते हैं, हम उदाहरण अनुप्रयोगों पर भी संक्षेप में नज़र डालेंगे।

अपस्टैश वेक्टर

<पी> आइए पहले वेक्टर और वेक्टर डेटाबेस को समझें।

<पी> वेक्टर डेटाबेस विशेष डेटा भंडारण प्रणालियाँ हैं जिन्हें संख्यात्मक सरणी प्रारूप में डेटा को संग्रहीत और पुनर्प्राप्त करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिसे वेक्टर के रूप में जाना जाता है। ये डेटाबेस उच्च-आयामी वैक्टर की बड़ी मात्रा को कुशलतापूर्वक संभालते हैं, जो उन्हें जटिल डेटा संरचनाओं के प्रबंधन के लिए आदर्श बनाते हैं। वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करने के मुख्य लाभ:

<पी> दक्षता :ये डेटाबेस उच्च-आयामी वैक्टर के कुशल भंडारण और पुनर्प्राप्ति की पेशकश करते हैं, कम्प्यूटेशनल लोड को कम करते हैं और एआई अनुप्रयोगों में क्वेरी प्रतिक्रियाओं को तेज करते हैं।

<पी> सटीकता :अनुकूलित खोज एल्गोरिदम यह सुनिश्चित करते हैं कि वेक्टर डेटाबेस सबसे प्रासंगिक डेटा बिंदुओं को सटीक रूप से ढूंढते हैं, जिससे उन प्रणालियों के प्रदर्शन में वृद्धि होती है जिनके लिए डेटा वर्गीकरण की आवश्यकता होती है, जैसे कि अनुशंसा इंजन और धोखाधड़ी का पता लगाने वाले सिस्टम।

<पी> वास्तविक समय प्रसंस्करण :वास्तविक समय में डेटा संसाधित करने की क्षमता के साथ, वेक्टर डेटाबेस तत्काल प्रतिक्रिया की आवश्यकता वाले अनुप्रयोगों के लिए आदर्श होते हैं, जैसे चैटबॉट और वास्तविक समय विश्लेषण।

<पी> एआई में वेक्टर आमतौर पर ऑब्जेक्ट के एम्बेडिंग-आधारित मॉडल का प्रतिनिधित्व करते हैं जो एप्लिकेशन के संदर्भ में आवश्यक सुविधाओं या विशेषताओं को कैप्चर करते हैं। उदाहरण के लिए, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण-आधारित एआई एप्लिकेशन में, एक वेक्टर दिए गए पाठ, भाषण या दस्तावेज़ के शब्दार्थ का प्रतिनिधित्व कर सकता है। एक छवि प्रसंस्करण-आधारित एप्लिकेशन में, वेक्टर दी गई छवि की विशेषताओं का प्रतिनिधित्व करते हैं।

<पी> अब, आइए अपस्टैश वेक्टर के बारे में गहराई से जानें।

<पी> अपस्टैश वेक्टर एक सर्वर रहित वेक्टर डेटाबेस है जो 3 प्रकार के समानता कार्यों के साथ वेक्टर समानता खोज एल्गोरिदम के रूप में डिस्कएएनएन का उपयोग करता है:कोसाइन, यूक्लिडियन दूरी और डॉट उत्पाद। चूंकि अपस्टैश वेक्टर सर्वर रहित है, इसमें भुगतान करते ही मूल्य निर्धारण और एक निःशुल्क स्तर है जो उन लोगों का समर्थन करता है जो अन्वेषण करना चाहते हैं।

<पी> आप अपस्टैश डॉक्स में अपस्टैश वेक्टर में उपयोग किए गए एल्गोरिदम और समानता कार्यों के बारे में अधिक विवरण पा सकते हैं।

<पी> अपनी कम लागत वाली उच्च-प्रदर्शन खोज क्षमता के अलावा, यह हमारे कोडबेस में अपस्टैश वेक्टर के साथ एकीकरण को आसानी से करने के लिए टाइपस्क्रिप्ट और पायथन में रेस्ट एपीआई और एसडीके प्रदान करता है।

<पी> अपस्टैश वेक्टर के साथ एकीकृत करने के लिए, हमें पहले कंसोल में लॉग इन करना होगा। एक बार लॉग इन करने के बाद, हम Create Index पर क्लिक करके एक वेक्टर इंडेक्स बना सकते हैं बटन. पॉप-अप मोडल में, हम अपने इंडेक्स को नाम दे सकते हैं, उस क्षेत्र का चयन कर सकते हैं जहां इंडेक्स स्थित है। उसके बाद, हम अपस्टैश वेक्टर इंडेक्स पर लिखने से पहले दिए गए ऑब्जेक्ट से एम्बेडिंग निकालने के लिए उपयोग किए जाने वाले एक एम्बेडिंग मॉडल का चयन कर सकते हैं। अपस्टैश में कुछ पूर्व-परिभाषित ओपन-सोर्स एम्बेडिंग मॉडल हैं जिनका उपयोग किया जा सकता है। अन्यथा, हम Custom का चयन कर सकते हैं ताकि हम अपने द्वारा उपयोग किए जाने वाले बाहरी एम्बेडिंग मॉडल के अनुसार वैक्टर के आयाम सेट कर सकें।

<पी> अंत में, हम समानता फ़ंक्शन का चयन कर सकते हैं जो वैक्टर के बीच की दूरी की गणना करता है। अपस्टैश में 3 समानता फ़ंक्शन परिभाषित हैं:कोसाइन, यूक्लिडियन दूरी और डॉट उत्पाद। आप अपस्टैश डॉक्स में समानता कार्यों के बारे में अधिक जान सकते हैं।

<पी> अपस्टैश और वर्सेल एआई एसडीके का उपयोग करके उन्नत एआई एप्लिकेशन बनाएं

<पी> अगली स्क्रीन में, हम उस योजना का चयन कर सकते हैं जो हमारे लिए उपयुक्त है।

<पी> एक बार जब हम इंडेक्स निर्माण पूरा कर लेते हैं, तो हम अपस्टैश वेक्टर को अपने कोडबेस के साथ एकीकृत कर सकते हैं। मैं इस ब्लॉग पोस्ट में टाइपस्क्रिप्ट का उपयोग करूंगा, हालांकि, पायथन या गो एसडीके का भी उपयोग किया जा सकता है। हम Details के अंतर्गत दिए गए एकीकरण गाइड का पालन कर सकते हैं अपस्टैश वेक्टर कंसोल पर टैब करें। हमें सबसे पहले @upstash/vector इंस्टॉल करना होगा निर्भरता.

npm i @upstash/vector
<पी> अब हम निम्नलिखित तरीकों से आसानी से जुड़ सकते हैं, लिख सकते हैं और क्वेरी कर सकते हैं।

import { Index } from "@upstash/vector"
const index = new Index({
 url: <UPSTASH-VECTOR-ENDPOINT>,
 token: <UPSTASH-VECTOR-TOKEN>,
})
await index.upsert({
 id: "id1",
 vector: […],
 metadata: { metadata_field: "metadata_value" },
});
await index.query({
 vector: […],
 topK: 1,
 includeVectors: true,
 includeMetadata: true,
});

वर्सेल एआई एसडीके

<पी> वर्सेल एआई एसडीके एक टाइपस्क्रिप्ट टूलकिट है जिसे वेब अनुप्रयोगों में एआई क्षमताओं के एकीकरण को सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह रिएक्ट, नेक्स्ट.जेएस, वीयू, स्वेल्ट और नोड.जेएस जैसे विभिन्न फ्रेमवर्क का समर्थन करता है, जो डेवलपर्स को एआई-संचालित एप्लिकेशन को कुशलतापूर्वक बनाने में सक्षम बनाता है। वर्सेल एआई एसडीके में 3 मुख्य अवधारणाएँ शामिल हैं:

एआई एसडीके कोर

<पी> वर्सेल एआई एसडीके कोर वर्सेल एआई एसडीके का एक अभिन्न अंग है, जिसे वेब अनुप्रयोगों में कृत्रिम बुद्धिमत्ता क्षमताओं के एकीकरण को सुव्यवस्थित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह कोर मॉड्यूल एक एकीकृत एपीआई प्रदान करता है जो टेक्स्ट, संरचित ऑब्जेक्ट और टूल कॉल उत्पन्न करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के उपयोग की सुविधा प्रदान करता है।

<पी> सबसे आम उपयोग उदाहरण generateText का उपयोग करना है या streamText एपीआई. आइए जल्दी से उन्हें टाइपस्क्रिप्ट में उपयोग करें।

<पी> सबसे पहले, टर्मिनल पर निम्नलिखित कमांड चलाकर वर्सेल एआई एसडीके आयात करें।

`npm i ai`
<पी> फिर, हम generateText का उपयोग कर सकते हैं एक उदाहरण के रूप में एपीआई. वर्सेल एआई एसडीके कुछ ज्ञात मॉडल प्रदाताओं, जैसे ओपनएआई, एंट्रोपिक, गूगल, मिस्ट्रल आदि के साथ एकीकरण प्रदान करता है। हम इस उदाहरण में OpenAI का उपयोग करेंगे, लेकिन अन्य OpenAI एकीकरण की तरह ही सरल हैं।

import { generateText } from "ai"
import { openai } from "@ai-sdk/openai"
const { text } = await generateText({
 model: openai("gpt-4-turbo"),
 prompt: "What is love?"
})

एआई एसडीके यूआई

<पी> वर्सेल एआई एसडीके यूआई एक फ्रेमवर्क-अज्ञेयवादी टूलकिट है जिसे डेवलपर्स को कुछ अतिरिक्त कार्यात्मकताओं जैसे चैट इंटरफेस, जेनरेटिव एआई घटकों और राज्य प्रबंधन के साथ इंटरैक्टिव चैट, पूर्णता और सहायक एप्लिकेशन बनाने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

<पी> सबसे आम उपयोग के उदाहरण useChat हैं और useCompletion हुक. useChat संदेश, लोडिंग स्थिति और त्रुटियों जैसे आवश्यक प्रकार के इनपुट और आउटपुट के लिए राज्य प्रबंधन को सारांशित करके चैट संदेशों की स्ट्रीमिंग प्रदान करता है। useCompletion डेवलपर्स को एआई अनुप्रयोगों के भीतर पाठ पूर्णताओं को प्रबंधित करने की अनुमति देता है, चैट इनपुट स्थिति को संभालता है और आपके प्रदाता से नई पूर्णताएं आने पर यूआई को स्वचालित रूप से अपडेट करता है।

<पी> यहां, आइए देखें कि useChat का उपयोग कैसे करें एआई एसडीके यूआई के लिए एक उदाहरण के रूप में शीघ्र।
const { messages, input, handleInputChange, handleSubmit} =
 useChat({
 api: "api/chat",
 initialMessages: […],
 onResponse(response) {},
 streamMode: "text",
 });
<पी> जैसा कि आप देख सकते हैं, संदेश भेजे जाने पर कॉल करने के लिए एपीआई एंडपॉइंट की आवश्यकता होती है, प्रतिक्रिया प्राप्त होने पर एक फ़ंक्शन की आवश्यकता होती है, और यह स्थिति को स्वयं प्रबंधित करता है।

एआई एसडीके आरएससी

<पी> वर्सेल एआई एसडीके का यह हिस्सा सर्वर-साइड रेंडरिंग के लिए है। एआई एसडीके आरएससी का उद्देश्य रिएक्ट सर्वर कंपोनेंट्स (आरएससी) के माध्यम से सर्वर से सीधे क्लाइंट तक यूआई उत्पन्न करने और स्ट्रीम करने के लिए बड़े भाषा मॉडल (एलएलएम) के लिए समर्थन प्रदान करना है।

<पी> एआई एसडीके आरएससी में सर्वर-साइड रेंडर किए गए यूआई के लिए स्ट्रीमिंग आउटपुट का समर्थन करने के लिए कई फ़ंक्शन हैं। उनके बारे में अधिक जानकारी के लिए, कृपया वर्सेल एआई एसडीके आरएससी डॉक्स पर जाएं। इस ब्लॉग में, हम केवल एक फ़ंक्शन की जांच करेंगे कि यह कैसे काम करता है। इस उद्देश्य के लिए, आइए समझें कि streamUI का उपयोग कैसे करें समारोह.

const result = await streamUI({
 model: openai('gpt-4o'),
 prompt: 'Get the weather for San Francisco',
 text: ({ content }) => <div>{content}</div>,
 tools: {},
});
<पी> जैसा कि देखा जा सकता है, streamUI एआई एसडीके कोर फ़ंक्शंस की तरह भी काम कर रहा है। मुख्य अंतर सर्वर से स्ट्रीमिंग रेंडर यूआई है।

<पी> संक्षेप में, वर्सेल एआई एसडीके डेवलपर्स को बैकएंड से फ्रंटएंड तक सॉफ्टवेयर विकास के सभी हिस्सों में एआई एप्लिकेशन बनाने में मदद करता है।

अपस्टैश रेडिस

<पी> एआई अनुप्रयोगों में, अपस्टैश रेडिस का उपयोग मुख्य रूप से एपीआई और एलएलएम मॉडल के उपयोग की सुरक्षा, कैशिंग उद्देश्यों या एआई चैटबॉट एप्लिकेशन में संदेश इतिहास को संग्रहीत करने के लिए दर सीमित करने के लिए किया जा सकता है।

<पी> हमें सबसे पहले अपस्टैश कंसोल पर एक रेडिस डेटाबेस बनाना चाहिए।

<पी> <मजबूत> अपस्टैश और वर्सेल एआई एसडीके का उपयोग करके उन्नत एआई एप्लिकेशन बनाएं <पी> एक बार जब हम रेडिस डेटाबेस बना लेते हैं, तो हम डेटा को लिखने और क्वेरी करने के लिए रेडिस को अपने कोडबेस के साथ एकीकृत कर सकते हैं, जो कैशिंग डेटा, संदेश इतिहास, वार्तालाप स्थिति आदि हो सकता है। ऐसा करने के लिए, हमें पहले अपस्टैश रेडिस एसडीके स्थापित करना चाहिए।

npm i @upstash/redis
<पी> फिर, हम अपने रेडिस डेटाबेस को कोड से कनेक्ट कर सकते हैं।

import { Redis } from '@upstash/redis'
const redis = new Redis({
 url: <UPSTASH-REDIS-ENDPOINT>,
 token: <UPSTASH-REDIS-TOKEN>,
})
const data = await redis.set('foo', 'bar');
<पी> यदि हम दर सीमित करने के लिए रेडिस का उपयोग करना चाहते हैं, तो हम अपस्टैश द्वारा प्रदान की गई दर सीमित एसडीके का भी उपयोग कर सकते हैं। दर सीमित करने वाले एसडीके के लिए स्थापित की जाने वाली निर्भरता अलग है।

npm install @upstash/ratelimit
<पी> अब, दर सीमित लागू करने के लिए;

import { Ratelimit } from "@upstash/ratelimit";
import { Redis } from "@upstash/redis";
 
// Create a new ratelimiter, that allows 10 requests per 10 seconds
const ratelimit = new Ratelimit({
 redis: Redis.fromEnv(),
 limiter: Ratelimit.slidingWindow(10, "10 s"),
 analytics: true,
 /**
 * Optional prefix for the keys used in redis. This is useful if you want to share a redis
 * instance with other applications and want to avoid key collisions.5
 */
 prefix: "prefix",
});
 
// Use a constant string to limit all requests with a single ratelimit
// Or use a userID, apiKey or ip address for individual limits.
const identifier = "identifier";
const { success } = await ratelimit.limit(identifier);
if (!success) {
 return "Unable to process at this time";
}
// rest of the code

वर्सेल एआई एसडीके के साथ अपस्टैश रेडिस और वेक्टर का उपयोग करना

<पी> अब, ऊपर बताए गए टूल से क्या किया जा सकता है? बहुत सारी चीज़ें...

<पी> आरएजी चैटबॉट सबसे आम जेनरेटिव एआई एप्लिकेशन हैं जिन्हें वर्सेल एआई एसडीके और अपस्टैश वेक्टर डेटाबेस के साथ बनाया जा सकता है। रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन (आरएजी) एक उन्नत ढांचा है जो चैटबॉट्स और अन्य संवादी एआई सिस्टम की क्षमताओं को महत्वपूर्ण रूप से बढ़ाता है। यह अधिक सटीक, प्रासंगिक रूप से प्रासंगिक और सूचनात्मक प्रतिक्रियाएँ देने के लिए दो महत्वपूर्ण घटकों - पुनर्प्राप्ति और पीढ़ी - का विलय करता है। आरएजी चैटबॉट एक रिट्रीवर के रूप में वेक्टर डेटाबेस का उपयोग करते हैं, जो चैट के इतिहास को एक एम्बेडिंग प्रारूप में संग्रहीत और देता है जिसका उपयोग एलएलएम मॉडल से अगली प्रतिक्रिया उत्पन्न करने के लिए किया जा सकता है। इस तरह, एलएलएम मॉडल ऐसी प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न कर सकता है जो बातचीत के संदर्भ में प्रासंगिक हों और पिछली बातचीत से सीखें।

<पी> इस तरह के चैटबॉट अनुप्रयोगों के लिए, अपस्टैश वेक्टर एक आदर्श वेक्टर डेटाबेस है जो रिट्रीवर हो सकता है। अपस्टैश वेक्टर के साथ एकीकरण के अलावा, हम streamText का उपयोग कर सकते हैं या streamObject ओपनएआई, एंथ्रोपिक, मिस्ट्रल आदि जैसे एलएलएम मॉडल से आने वाली प्रतिक्रिया को उत्पन्न और स्ट्रीम करने के लिए बैकएंड साइड में वर्सेल एआई एसडीके कोर घटक के एपीआई। फ्रंटएंड साइड पर, हम useChat का लाभ उठा सकते हैं। वर्सेल एआई एसडीके यूआई घटक का हुक, जो एक शक्तिशाली ढांचा है जो चैट यूआई और राज्य प्रबंधन को संभालता है। आप डिग्रीगुरु ब्लॉग पोस्ट में RAG एप्लिकेशन का एक उदाहरण देख सकते हैं।

<पी> एआई एप्लिकेशन प्रकार का एक अन्य सामान्य उदाहरण जिसे वर्सेल एआई एसडीके के साथ आसानी से बनाया जा सकता है वह अनुशंसा प्रणाली है। अनुशंसा प्रणाली किसी ई-कॉमर्स प्लेटफ़ॉर्म की सबसे महत्वपूर्ण विशेषताओं में से एक है। यह उपयोगी सिफारिशें देने के लिए उपयोगकर्ता की रुचियों की पहचान करने के लिए उपयोगकर्ता की व्यक्तिगत प्राथमिकताओं और इतिहास का उपयोग करता है। अनुशंसा प्रणाली का निर्माण करते समय, वर्सेल एआई एसडीके कोर हमें embed का उपयोग करके उपयोगकर्ता डेटा की एम्बेडिंग को आसानी से निकालने में मदद कर सकता है। समारोह. आइए नीचे उदाहरण कोड देखें।

import { embed } from 'ai';
import { openai } from '@ai-sdk/openai';
// 'embedding' is a single embedding object (number[])
const { embedding } = await embed({
 model: openai.embedding('text-embedding-3-small'),
 value: 'sunny day at the beach',
});
<पी> एम्बेडिंग निकालने के बाद, जो वास्तव में एक संख्यात्मक सरणी प्रारूप में सिमेंटिक डेटा है, हम आउटपुट को अपस्टैश वेक्टर में संग्रहीत कर सकते हैं। उन एम्बेडिंग को उपयोगकर्ता की आदतों के अनुसार पूछताछ और वर्गीकृत किया जा सकता है और भविष्य की सिफारिशों में उपयोग किया जा सकता है।

<पी> embed वर्सेल एआई एसडीके कोर में इनपुट से एम्बेडिंग निकालने वाला फ़ंक्शन किसी भी प्रकार के मशीन लर्निंग एप्लिकेशन में उपयोग किया जा सकता है, जैसे सिमेंटिक सर्च, इमेज सर्च, कंटेंट सारांश आदि। डेवलपर्स इस फ़ंक्शन द्वारा निकाले गए वेक्टर एम्बेडिंग को अपस्टैश वेक्टर डेटाबेस में सम्मिलित कर सकते हैं ताकि उत्पाद कच्चे डेटा को संग्रहीत करने की आवश्यकता के बिना एम्बेडिंग के आधार पर इनपुट का विश्लेषण कर सकें, जो एआई एल्गोरिदम के लिए बेकार है। अंतिम उदाहरण एप्लिकेशन ग्राहक समीक्षा का AI सारांश है। इस उदाहरण एप्लिकेशन में, हम दिए गए टेक्स्ट से एम्बेडिंग निकाल सकते हैं, जो किसी उत्पाद की ग्राहक समीक्षाएं हैं और इसे वेक्टर डेटाबेस में संग्रहीत कर सकते हैं। बाद में, विश्लेषक वर्सेल एआई एसडीके कोर के साथ फिर से एलएलएम मॉडल का संकेत देकर डेटा का सारांश प्राप्त करने के लिए वैक्टर का उपयोग कर सकते हैं।

<पी> आखिरी उदाहरण जिस पर हम इस ब्लॉग पोस्ट में चर्चा कर सकते हैं वह धोखाधड़ी/विसंगति का पता लगाने वाली प्रणाली है। विसंगति का पता लगाने के एक बहुत ही बुनियादी प्रारूप में, डेवलपर्स को लेनदेन, या उपयोगकर्ता के व्यवहार को वर्गीकृत करने की आवश्यकता होती है ताकि वे पता लगा सकें कि क्या कोई असामान्य गतिविधि है। उस उद्देश्य के लिए, अपस्टैश वेक्टर डेटाबेस का उपयोग एन-डायमेंशनल स्पेस में पता लगाने के लिए वैक्टर बनाने के लिए किया जा सकता है। एक बार जब उपयोगकर्ताओं की बातचीत अपस्टैश वेक्टर में वैक्टर को संग्रहीत करके अंतरिक्ष में स्थित हो जाती है, तो विश्लेषक उपकरण वेक्टर अंतरिक्ष में बातचीत के साथ आने वाली बातचीत की समानता प्राप्त कर सकते हैं। ये समानता स्कोर यह पहचानने में मदद कर सकते हैं कि बातचीत सामान्य है या नहीं।

<पी> ऊपर चर्चा किए गए सभी उदाहरण अनुप्रयोगों में, हम किसी भी प्रकार के भारी ऑपरेशन के लिए अपस्टैश रेट लिमिटिंग सुविधा का उपयोग कर सकते हैं, जैसे टेक्स्ट जेनरेट करना, एम्बेडिंग निकालने के लिए एआई मॉडल को कॉल करना आदि। रेट लिमिटिंग के लिए धन्यवाद, हम अपने ऑपरेशन को ट्रैफ़िक के विस्फोट से बचा सकते हैं। इसके अलावा, अपस्टैश रेडिस हमारे एप्लिकेशन के लिए कच्चे उपयोगकर्ता डेटा को संग्रहीत करने के लिए एक शानदार जगह हो सकती है, जैसे संदेश इतिहास, संकेतों का कैश जो हम एलएलएम मॉडल के लिए उपयोग करते हैं और इसी तरह।

निष्कर्ष

<पी> इस ब्लॉग पोस्ट में, हमने पाया कि अपस्टैश रेडिस, अपस्टैश वेक्टर और वर्सेल एआई एसडीके उन्नत एआई अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए एक मूल्यवान संयोजन बनाते हैं। ये उपकरण डेटा को कुशलतापूर्वक प्रबंधित करने, जानकारी संसाधित करने और एआई मॉडल तैनात करने के लिए एक साथ काम करते हैं। प्रदान किए गए उदाहरण AI समाधानों की एक श्रृंखला बनाने में इस प्रौद्योगिकी स्टैक की बहुमुखी प्रतिभा को प्रदर्शित करते हैं।

<पी> आगे के उदाहरणों के लिए, आप अपस्टैश ब्लॉग और वर्सेल टेम्प्लेट देख सकते हैं।


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    जब आप एक दृश्य बनाते हैं, तो यह एक आंतरिक जुड़ाव का उपयोग करके कई डेटाबेस तालिकाओं के शीर्ष पर बनाया जाता है। ध्यान दें कि डेटाबेस व्यू की बेस टेबल पारदर्शी टेबल होनी चाहिए। 2 टेबल पर एक व्यू बनाने के लिए, आपको उस प्राथमिक टेबल को दर्ज करना होगा जिसे आप बनाए रखना चाहते हैं और उस फील्ड में कर्सर रखन

  1. एंड्रॉइड में डिफ़ॉल्ट फोन नेटवर्क ऑपरेटर का नाम कैसे प्राप्त करें? एंड्रॉइड में डिफ़ॉल्ट फोन नेटवर्क ऑपरेटर का नाम कैसे प्राप्त करें?

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  1. जावास्क्रिप्ट में नोड सूची को सरणी में कैसे परिवर्तित करें? जावास्क्रिप्ट में नोड सूची को सरणी में कैसे परिवर्तित करें?

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