Кимоти Абхинав: Простое руководство по RAG. Поисково-дополненная генерация
Купили 20 раз
* Предзаказ – это ваша заявка на новинку, поступление которой ожидается в ближайшее время на склад издательства. Объединить данную заявку с другим наименованием товара невозможно. При поступлении товара из типографии мы начинаем сборку заказа и на вашу электронную почту отправляем дополнительное уведомление. Цена и анонсируемые сроки выхода могут быть изменены издательством. Оплачивая предзаказ, вы фиксируете цену на момент его оформления – для вас она останется неизменна.
Купить в партнерских магазинах
О товаре
Простое руководство по дополненной генерации.
Технология Retrieval Augmented Generation (RAG) позволяет значительно повысить точность и надежность генеративных моделей искусственного интеллекта. Вы получите четкое понимание основ RAG, изучив ключевые компоненты и стратегии построения эффективной системы.
Все про RAG:
• Компоненты системы
• База знаний
• Конвейер индексирования и генерации
• Оценка системы
• Расширенные стратегии
• Инструменты, технологии и фреймворки
Конкретные инструкции по применению концепции RAG в реальных проектах делают книгу незаменимым ресурсом для инженеров, разработчиков и всех желающих освоить современные технологии генеративного искусственного интеллекта. Читатели смогут ознакомиться со множеством примеров кода на Python и приобрести ценные навыки для успешного внедрения RAG-технологий в практику, расширяя профессиональные горизонты.
Книга идеально подходит для самостоятельного освоения материала и может служить справочным пособием для опытных профессионалов. После ее прочтения вы будете готовы внедрять инновационные решения в сфере искусственного интеллекта и развивать карьеру в динамично меняющемся мире AI-технологий.
Об авторе
Абхинав КИМОТИ — опытный специалист в области искусственного интеллекта. Более 15 лет он разрабатывает передовые решения в сфере ИИ и машинного обучения. Руководил ИИ-проектами в области аналитики, предиктивного машинного обучения, обработки естественного языка (NLP) и генеративного ИИ.
«Кимоти предлагает фундаментальный структурированный подход. Книга ценна архитектурным взглядом. Автор четко разделяет пайплайны индексации и генерации, раскладывает их на атомарные компоненты (от загрузки данных и чанкинга до эмбеддингов и векторных баз), а затем демонстрирует, как эти компоненты взаимодействуют в стеке RAGOps.
Это не просто учебник, а хорошо структурированная энциклопедия RAG, которая станет настольным справочником для технических специалистов — от системных аналитиков до разработчиков и архитекторов данных, стремящихся не просто "сделать RAG", а спроектировать надежную, масштабируемую и измеримую систему». — Евгений Васюков, ведущий системный аналитик ИЦ «Ай-Теко»
Аннотация
Это исчерпывающее руководство по технологии Retrieval Augmented Generation (RAG), которая делает современные большие языковые модели (LLM) точными и надежными. Абхинав Кимоти пошагово объясняет архитектуру RAG: от создания баз знаний и конвейеров индексирования до продвинутых стратегий оптимизации и оценки. Практические примеры на Python помогут инженерам и разработчикам легко внедрить RAG в свои проекты. Отличный инструмент для освоения передового AI — от основ до экспертных решений в реальных задачах.
Характеристики
- Автор:
- Абхинав Кимоти
- Раздел:
- Информационные технологии
- ISBN:
- Возрастное ограничение:
- 12+
- Количество страниц:
- 288
- Переплет:
- Твёрдый переплёт
- Бумага:
- офсет
- Формат:
- 138x212 мм
- Вес:
- 0.50 кг
Похожие товары
Отзывов ещё нет — вы можете быть первым.
Дарим до 50 бонусов за отзыв
























