Hands-On RAG for Production : Design, Develop, and Deploy Production-Ready RAG Applications
Lingua: inglese
Editore: O'reilly Media Jun 2026, 2026
- Brossura
- Nuovo
Da: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, GermaniaAHA-BUCH GmbH
Venditore AbeBooks dal 14 agosto 2006
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Neuware - Retrieval-augmented generation (RAG) is the go-to strategy for integrating large language models with your organization's unique knowledge. However, the market is full of RAG pipelines and components, making it hard to choose the right solution for your enterprise's needs. This book simplifies the process, offering a comprehensive road map to building, refining, and scaling production-grade RAG applications. Authors Ofer Mendelevitch and Forrest Bao guide you through every phase of development, from data ingestion, embeddings, and vector search to advanced techniques like agentic RAG, multimodal RAG, and GraphRAG. Engineers and architects will learn how to tackle the challenges they'll encounter when building RAG applications at enterprise scale: ensuring high accuracy with minimal hallucinations, maintaining low-latency performance, safeguarding data privacy, and providing transparent, explainable responses among them. - Determine whether to build RAG yourself or deploy a RAG-as-a-service platform - Build a basic RAG stack that maximizes performance and cost-effectiveness - Measure key metrics such as hallucinations, response quality, latency, and cost - Address challenges in enterprise deployment, such as compliance with data security and privacy requirements, explainability, and prompt design - Implement advanced techniques such as multimodal RAG, agentic RAG, and GraphRAG.…
Codice articolo 9798341621718
- Titolo
- Hands-On RAG for Production : Design, Develop, and Deploy Production-Ready RAG Applications
- Autore
- Ofer Mendelevitch
- Editore
- O'reilly Media Jun 2026
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798341621718
- Peso dell'articolo
- 630 grammi
- Dimensioni
- 232x178x35 mm
Retrieval-augmented generation (RAG) is the go-to strategy for integrating large language models with your organization's unique knowledge. However, the market is full of RAG pipelines and components, making it hard to choose the right solution for your enterprise's needs. This book simplifies the process, offering a comprehensive road map to building, refining, and scaling production-grade RAG applications.
Authors Ofer Mendelevitch and Forrest Bao guide you through every phase of development, from data ingestion, embeddings, and vector search to advanced techniques like agentic RAG, multimodal RAG, and GraphRAG. Engineers and architects will learn how to tackle the challenges they'll encounter when building RAG applications at enterprise scale: ensuring high accuracy with minimal hallucinations, maintaining low-latency performance, safeguarding data privacy, and providing transparent, explainable responses among them.
- Determine whether to build RAG yourself or deploy a RAG-as-a-service platform
- Build a basic RAG stack that maximizes performance and cost-effectiveness
- Measure key metrics such as hallucinations, response quality, latency, and cost
- Address challenges in enterprise deployment, such as compliance with data security and privacy requirements, explainability, and prompt design
- Implement advanced techniques such as multimodal RAG, agentic RAG, and GraphRAG
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Informazioni sull’autore
Forrest Sheng Bao co-leads the Machine Learning team at Vectara. He has over 10+ years of research experience in the areas of Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP). Prior to Vectara, he was an assistant professor at Iowa State University. Forrest holds a PhD in computer science with a minor in electrical engineering from Texas Tech University.
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