Building LLM Systems with RAG: From Deep Learning to Scalable Generative AI in Production with LangChain and Ollama
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: California Books, Miami, FL, U.S.A.California Books
Venditore AbeBooks dal 27 ottobre 2023
Condizione: Nuovo
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Codice articolo I-9798250073844
- Titolo
- Building LLM Systems with RAG: From Deep Learning to Scalable Generative AI in Production with LangChain and Ollama
- Autore
- Jafari, Ali
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798250073844
Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) are redefining how software systems are built. But most resources either focus on theory — or on shallow demos.
This book bridges the gap.
Building LLM Systems with RAG takes you from Machine Learning fundamentals to deploying scalable, production-ready Generative AI systems using modern tools like LangChain and Ollama.
This is not just another prompt engineering guide.
This is a system-building handbook.
What You’ll Learn
You will build a complete mental model of modern AI systems:
-
Foundations of Machine Learning and Deep Learning
-
Neural Networks, Transformers, and LLM architecture
-
Prompt Engineering techniques used in real systems
-
How RAG reduces hallucinations and improves reliability
-
Embeddings and vector databases
-
Chunking strategies that impact retrieval quality
-
Hybrid search (Sparse + Dense retrieval)
-
Reranking techniques for precision
-
Evaluating RAG systems properly
-
Designing production-ready LLM pipelines
-
Deploying scalable RAG systems using LangChain and Ollama
-
Running Local AI models securely and cost-effectively
By the end of this book, you won’t just understand LLMs — you’ll know how to build reliable AI systems around them.
Who This Book Is For
This book is for:
-
Software Engineers
-
Machine Learning Engineers
-
AI Architects
-
Technical Founders
-
Developers moving into Generative AI
You must know Python not Perfessional but minimum syntax understanding.
No PhD required — but curiosity and technical mindset are essential.
From Deep Learning to Production
You will move step-by-step:
Machine Learning
→ Deep Learning
→ Transformers
→ Large Language Models
→ Prompt Engineering
→ Basic RAG
→ Advanced RAG
→ Production Deployment
Each concept builds toward one goal:
Creating scalable, production-grade LLM systems.
What Makes This Book Different?
Unlike many AI books:
-
It focuses on systems, not just models
-
It explains why architectural decisions matter
-
It includes production engineering considerations
-
It combines theory with practical design
-
It uses real-world RAG pipelines
-
It integrates LangChain and Ollama for local AI
This book prepares you for the real world — not just the demo environment.
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Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a California Books, Fort Wayne, Indiana, U.S.A., senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
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