래그에 6 권의 책

검색 세대의 힘 잠금 해제 (RAG) : 6 개의 필수 책에 대한 안내서

RAG (Respreval-Augmented Generation)는 비즈니스가 데이터를 활용하여 지능형 AI 솔루션을 만드는 방법을 변화시킵니다. 이 기사는 AI 전문 지식에 관계없이 Rag에 대한 실용적인 전략과 예제를 제공하는 6 개의 주요 책을 강조합니다.

1. 검색 강화 세대 (RAG) AI : 포괄적 인 가이드 ...

이 책은 래그에 대한 기본적인 이해, 검색 모델, 생성 언어 모델 및 Rag Architecture를 다루는 것을 제공합니다. 실제 응용 프로그램, 미세 조정 기술 및 향후 트렌드를 탐색합니다. 클라우드 지원 및 멀티 모달/교차 통합을 포함하여 Rag 시스템 구축에 대한 단계별 가이드는 매우 중요합니다.

주요 테이크 아웃 : 포괄적 인 개요, 실용적인 구현 안내서, 미래 트렌드.

2. Rag-Driven Generative AI : 맞춤 검색 증강 생성 파이프 라인 빌드 ...

비용 효율적이고 고성능 LLM, 컴퓨터 비전 시스템 및 생성 AI 애플리케이션을 구축하는 데 중점을 둔이 책은 멀티 모달 AI 파이프 라인 설계, 관리 및 제어를 탐구합니다. 추적 성의 중요성을 강조하고 Llamaindex 및 Deep Lake와 같은 프레임 워크 및 Pinecone 및 Chroma와 같은 벡터 데이터베이스를 다룹니다.

주요 테이크 아웃 : 실제 파이프 라인 구축, 멀티 모달 통합, 확장 성 및 환각 감소.

3. LLMS 용 진화하는 걸레 시스템 : 순진하고 고급 및 모듈 식 낭에 대한 안내서

이 안내서는 개발자와 AI 애호가를위한 헝겊을 비난합니다. 기본 아키텍처에서 고급 모듈 식 설계에 이르기까지 텍스트 표현 및 검색 기술을 다룹니다. 실제 시나리오 및 향후 응용 프로그램이 탐색되어 광범위한 잠재 고객이 액세스 할 수 있습니다.

주요 테이크 아웃 : 복잡한 개념, 모듈 식 설계, 실제 응용 프로그램에 대한 접근 가능한 설명.

4. Langchain과 함께 Rag : Rag & Langchain으로 강력한 LLM을 구축

이 책은 제한된 코딩 경험이있는 사람들에게도 LLM의 사용을 단순화합니다. 윤리적 고려 사항, 편견 완화 및 전체 LLM 라이프 사이클을 다루는 고급 개념을 명확하게 설명합니다. 독자들은 Rag와 Langchain을 사용하여 LLM을 구축하고 개발할 수 있도록합니다.

주요 테이크 아웃 : 모든 기술 수준, 윤리적 고려 사항, 완전한 LLM 라이프 사이클에 대한 액세스 가능.

5. RAG와 하이브리드 검색 : RAG로 실제 생산 등급 응용 프로그램 구축을위한 실습 가이드

이 책은 키워드 기반 및 시맨틱 검색과 Rag와 결합하여 하이브리드 검색을 탐구합니다. 코드 스 니펫 및 모범 사례를 포함하여 생산 준비 응용 프로그램을 구축하기위한 로드맵을 제공합니다. 최적화, 바이어스 완화 및 클라우드 배포를 다룹니다.

주요 테이크 아웃 : 하이브리드 검색 기술, 생산 등급 응용 프로그램 구축, 확장 성 및 최적화.

6. 생성 AI 및 래그로 데이터 잠금 해제 : 생성 AI 시스템 향상 ...

이 책은 내부 데이터를 LLM과 통합하기 위해 RAG를 활용하는 데 중점을 둡니다. Langchain 및 Chroma를 사용한 코딩 예제를 포함하여 이론적 기초와 실용적인 기술을 결합합니다. 그것은 확장 성 및 데이터 품질과 같은 문제를 해결하며 기술 및 비 기술적 인 청중 모두에게 제공됩니다.

주요 테이크 아웃 : LLM과의 데이터 통합, 실제 코딩 예제, 실제 문제 해결.

결론 : 이 6 권의 책은 래그 세계로의 포괄적 인 여행을 제공하여 효과적이고 지능적인 AI 솔루션을 구축하고 배치하는 데 필요한 지식과 기술을 제공합니다. 그들은 다양한 기술 수준을 충족시키고 실제 시나리오에서 RAG를 구현하는 실질적인 과제를 해결합니다.

위 내용은 래그에 6 권의 책의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!