Простое руководство по RAG. Поисково-дополненная генерация

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»

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.