Advanced Retrieval-Augmented Generation
Lingua: inglese
Editore: John Wiley and Sons Inc, US, 2026
- Rilegato
- Nuovo
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Build Accurate, Grounded, and Trustworthy AI Systems with Retrieval-Augmented Generation Large language models are powerful-but they hallucinate. Advanced Retrieval-Augmented Generation offers a complete guide from the foundations of information retrieval (IR) to the cutting-edge frontiers of RAG. Bridging large language models (LLMs) and knowledge graphs (KGs), this book provides the theoretical principles, practical techniques, and hands-on frameworks needed to build reliable AI systems that minimize hallucinations and improve factual correctness. The book covers core concepts of Graph-RAG with applications across search, recommendation, and enterprise AI. Practical chapters demonstrate implementations using LlamaIndex, Neo4j, and leading Graph-RAG frameworks. Readers will learn: IR and LLM fundamentals - model paradigms, transformer architecture, model families, training techniques, prompt engineering, applications, and limitationsRAG pipeline engineering - chunking, indexing, retrieval, ranking, and generationKG construction and analytics - schema design, extraction techniques, graph algorithms, embeddings, and GNNsGraph-RAG architectures and evaluation - graph-based retrieval, graph-assisted generation, hybrid LLM-KG workflows, frameworks, benchmarks, and metricsEmerging directions - multimodal KGs, dynamic graphs, explainable RAG, RL-based traversal, and enterprise-scale implementations With extensive hands-on examples and production-ready patterns, Advanced Retrieval-Augmented Generation is an indispensable resource for AI practitioners, ML engineers, researchers, and architects building the next generation of reliable, knowledge-grounded AI systems. …
Codice articolo LU-9781394374687
- Titolo
- Advanced Retrieval-Augmented Generation
- Autore
- Wendy Ran Wei, Huijun Wu
- Editore
- John Wiley and Sons Inc, US
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Hardback
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 1394374682
- ISBN 13
- 9781394374687
- Peso dell'articolo
- 1293 grammi
Build Accurate, Grounded, and Trustworthy AI Systems with Retrieval-Augmented Generation
Large language models are powerful―but they hallucinate. Advanced Retrieval-Augmented Generation offers a complete guide from the foundations of information retrieval (IR) to the cutting-edge frontiers of RAG. Bridging large language models (LLMs) and knowledge graphs (KGs), this book provides the theoretical principles, practical techniques, and hands-on frameworks needed to build reliable AI systems that minimize hallucinations and improve factual correctness. The book covers core concepts of Graph-RAG with applications across search, recommendation, and enterprise AI. Practical chapters demonstrate implementations using LlamaIndex, Neo4j, and leading Graph-RAG frameworks.
Readers will learn:
- IR and LLM fundamentals ― model paradigms, transformer architecture, model families, training techniques, prompt engineering, applications, and limitations
- RAG pipeline engineering ― chunking, indexing, retrieval, ranking, and generation
- KG construction and analytics ― schema design, extraction techniques, graph algorithms, embeddings, and GNNs
- Graph-RAG architectures and evaluation ― graph-based retrieval, graph-assisted generation, hybrid LLM–KG workflows, frameworks, benchmarks, and metrics
- Emerging directions ― multimodal KGs, dynamic graphs, explainable RAG, RL-based traversal, and enterprise-scale implementations
With extensive hands-on examples and production-ready patterns, Advanced Retrieval-Augmented Generation is an indispensable resource for AI practitioners, ML engineers, researchers, and architects building the next generation of reliable, knowledge-grounded AI systems.
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