LIBRISTO
LIBROAMANTO
verplicht
Word lid van een gemeenschap van boekenliefhebbers van over de hele wereld en krijg een heleboel voordelen. Gratis account aanmaken
0
Gratis bezorging met Zásilkovna boven 69.99 €
DPD koerier 5.99 Bpost punt 7.99 Bpost 7.49 DPD-punt 3.49 GLS koerier 4.99

Gratis bezorging voor bestellingen boven de 69,99 euro.

Data Integration for LLMs

Build ETL pipelines semantic layers and vector stores for scalable AI

Taal EngelsEngels
Boek Gebonden (paperback)
Boek Data Integration for LLMs Peter Flemming
Libristo-code: 50706825
Uitgeverij Independently published, augustus 2025
Book Description for 'Data Integration for LLMs: Build ETL pipelines semantic layers and vector stor... Volledige beschrijving
? points 63 b
26.14
In extern magazijn Wordt binnen 14-21 dagen verzonden

Tot 30 dagen retourrecht


Klanten kochten ook


Book Description for 'Data Integration for LLMs: Build ETL pipelines semantic layers and vector stores for scalable AI'

What if the secret to unleashing powerful LLM applications isn't in the model-but in your data pipeline?

In an era where AI is only as intelligent as the data it learns from, Building LLM Applications with Trustworthy Data Pipelines delivers a bold, practical roadmap for developers, data engineers, and AI architects seeking to harness the full potential of Large Language Models (LLMs) with structured, scalable, and clean data foundations.

This book demystifies the complex world of intelligent applications by guiding you through every layer-from embedding structured data into vector stores, to deploying production-grade Retrieval-Augmented Generation (RAG) pipelines on the cloud. You'll learn how to connect your pipelines to LLMs, validate and monitor your data with real-world tools like dbt, Soda, and Great Expectations, and build solutions that are not just smart, but dependable.

Inside, you'll unlock:

  • A hands-on blueprint for building scalable, trustworthy AI data pipelines using LangChain, MCP, and cloud-native tools.

  • Best practices for data validation, drift detection, observability, and DevOps workflows.

  • Real-world use cases-from customer support agents to multi-tenant enterprise dashboards-illustrating how to turn structured data into conversational intelligence.

  • Detailed, working code examples you can build and deploy right away.

Whether you're building your first LLM-based system or scaling a production pipeline, this book provides the technical depth, architectural clarity, and operational playbooks you need to succeed.

Why This Book?
Unlike most books that focus only on LLMs or prompt engineering, this one zooms in on the data infrastructure that makes or breaks real-world AI. You won't just learn how to connect the dots-you'll build the entire circuit.

✅ Ready-to-deploy templates
✅ Enterprise-ready practices
✅ Hands-on tutorials backed by code
✅ Future-proof for evolving AI tech stacks

Don't build brittle AI-build intelligent systems grounded in data trust.
Pick up Building LLM Applications with Trustworthy Data Pipelines today and start designing AI that's not just smart-but rock-solid.

Actrice & Polyglot
EWA KASP voor
Video afspelen
Ewa Kasp
Libristo heeft de grootste selectie boeken in vreemde talen. Daarom koop ik mijn boeken hier.

Informatie over het boek

Volledige naam Data Integration for LLMs
Taal Engels
Bindwijze Boek - Gebonden (paperback)
Datum van uitgifte 2025
Aantal pagina's 248
EAN 9798296271822
Libristo-code 50706825
Gewicht 438
Afmetingen 178 x 254 x 13
Geef dit boek vandaag nog cadeau
Dat gaat heel eenvoudig
1 Voeg het boek toe aan je winkelwagentje en selecteer Als cadeau bezorgen 2 Je krijgt van ons per omgaand een voucher 3 Het boek wordt bezorgd op het adres van de ontvanger

Inloggen

Log in op je account. Heb je nog geen Libristo-account? Maak nu een account aan!

 
verplicht
verplicht

Heb je geen account? Profiteer van de voordelen van een Libristo-account!

Met een Libristo-account heb je alles onder controle.

Een Libristo-account aanmaken
Boekadviseur Libroamiko
Hoi, ik ben Libroamiko, kan ik helpen?