Skip to main content
Open search engine
Поиск
Close search engine Очистить Поиск
Товары в корзине: 0. See details
Ваша корзина пуста
русский / zł

RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecon

К отзывам о товаре

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.

Полное описание
Цена 136,00 zł
szt.
Наличие:
книга под заказ
Срок отправки: Вышлем через 3-4 недели

Оценка

Количество оценок: 0
Оставить отзыв о книге

Дополнительная информация

  • Издательство Питер Издательский дом
  • Серия Библиотека программиста (Питер ИД)
  • Размеры 165 x 233 x 17
  • Страниц 320
  • Переплёт мягкий
  • Год выпуска 01.08.2025
  • Вес в упаковке 1.007
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.

Варианты доставки

  • Самовывоз в г.Кракове из магазина на ул. Starowiślna 17/lokal 2
  • Pocztex Punkt (Żabka, АЗС Orlen, автоматах и отделениях Почты Польской) - 14 зл (бесплатно от 200 зл) - 1-2 дня рабочих
  • Paczkomaty InPost (РЕКОМЕНДУЕМ) - 17 зл (бесплатно от 400 зл) - 1-2 дня рабочих 
  • Paczka ORLEN (бывшая Ruch) - 13 зл (бесплатно от 200 зл) -1-3 дня рабочих
  • Курьер InPost - 20 зл, Курьер Pocztex Poczta Polska - 15 зл - 1-2 дня рабочих
  • Международная доставка