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Mastering Retrieval-Augmented Generation
Langue
Anglais
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Livre
Livre de poche
Retrieval-Augmented Generation (RAG) represents the cutting edge of AI innovation, bridging the gap...
Description détaillée
Code Libristo: 49148988
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Retrieval-Augmented Generation (RAG) represents the cutting edge of AI innovation, bridging the gap between large language models (LLMs) and real-world knowledge. This book provides the definitive roadmap for building, optimizing, and deploying enterprise-grade RAG systems that deliver measurable business value.
This comprehensive guide takes you beyond basic concepts to advanced implementation strategies, covering everything from architectural patterns to production deployment. You'll explore proven techniques for document processing, vector optimization, retrieval enhancement, and system scaling, supported by real-world case studies from leading organizations.
Key Learning Objectives
- Design and implement production-ready RAG architectures for diverse enterprise use cases
- Master advanced retrieval strategies including graph-based approaches and agentic systems
- Optimize performance through sophisticated chunking, embedding, and vector database techniques
- Navigate the integration of RAG with modern LLMs and generative AI frameworks
- Implement robust evaluation frameworks and quality assurance processes
- Deploy scalable solutions with proper security, privacy, and governance controls
Real-World Applications
- Intelligent document analysis and knowledge extraction
Actrice
&
Polyglotte
EWA KASP
pro
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À propos du livre
Nom complet
Mastering Retrieval-Augmented Generation
Auteur
Ranajoy Bose
Langue
Anglais
Anglais
Reliure
Livre - Livre de poche
Date de parution
2025
Nombre de pages
820
EAN
9798868818073
Code Libristo
49148988
Éditeurs
APRESS L.P.
Poids
1276
Dimensions
155 x 235
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