RAG ir generatyvusis AI. Sukuriame savo RAG pipelines su LlamaIndex, Deep Lake ir Pinecone

Knygoje aprašomi būdai, kaip kurti efektyvias dideles kalbų modelių, kompiuterio regos sistemas ir generatyvų AI, rodančius aukštą našumą už palyginti mažas išlaidas. Joje pateikiama išsami RAG technologijos tyrimo apžvalga, taip pat požiūriai į multimodalinių AI pipelines projektavimą ir jų valdymą. Susiedama išvadas su pirminiais dokumentais, RAG padidina rezultatų tikslumą ir kontekstinį aktualumą, siūlydama dinamišką požiūrį į didelių informacijos kiekių valdymą.
Sužinokite, kaip sukurti RAG infrastruktūrą, kartu išnagrinėdami vektorinius saugojimo būdus, fragmentavimą, indeksavimą ir reitingavimą. Susipažinkite su našumo optimizavimo metodais ir gilesnio duomenų tyrimo būdais, įskaitant adaptivų RAG ir žmogiškosios grįžtamosios informacijos naudojimą paieškos patikslinimui, RAG smulkmenišką derinimą, dinaminio RAG įgyvendinimą, kad būtų palaikomas sprendimų priėmimas realiuoju laiku, ir sudėtingų duomenų vizualizavimą naudojant žinių grafus. Taip pat pamatysite, kaip praktiškai sujungti tokias sistemas kaip LlamaIndex ir Deep Lake, vektorinius duomenų bazes, tokias kaip Pinecone ir Chroma, ir modelius, kuriuos siūlo įmonės Hugging Face ir OpenAI. Įgykite intelektualių sprendimų diegimo įgūdžių, kad padidintumėte savo konkurencingumą įvairiose srityse: nuo gamybos iki klientų aptarnavimo bet kuriame projekte.