RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex Deep Lake и Pinecon (Дэнис Ротман); Питер, 2025

В книге описываются приемы создания эффективных больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и генеративного ИИ, показывающих высокую производительность при относительно невысоких затратах. В ней приводится подробное исследование технологии RAG, а также подходов к проектированию мультимодальных пайплайнов ИИ и управлению ими. Связывая вывод с исходными документами, RAG повышает точность и контекстную релевантность результатов, предлагая динамический подход к управлению большими объемами информации.
Узнайте, как построить инфраструктуру RAG, попутно разобравшись с векторными хранилищами, фрагментацией, индексацией и ранжированием. Познакомьтесь с методами оптимизации производительности и приемами более глубокого изучения данных, включая использование адаптивного RAG и обратной связи от человека для уточнения поиска, тонкую настройку RAG, реализацию динамических RAG для поддержки принятия решений в реальном времени и визуализацию сложных данных с помощью графов знаний. Вы также увидите, как на практике объединить такие фреймворки, как LlamaIndex и Deep Lake, векторные базы данных наподобие Pinecone и Chroma и модели, предлагаемые компаниями Hugging Face и OpenAI. Приобретите навыки внедрения интеллектуальных решений, что повысит вашу конкурентоспособность в различных областях: от продакшна до обслуживания клиентов в любом проекте.

Развернуть фото

Смотри также о книге.

Основные характеристики товара

Параметр	Значение
ISBN	978-601-12-3149-7
Автор(ы)	Дэнис Ротман
Бумага	офсет
Вес	0.50кг
Возрастное ограничение	16+
Возрастные ограничения	16
Год издания	2025
Издатель	Питер
Кол-во страниц	320
Количество страниц	320
Раздел	Программирование
Формат	165x235мм