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Sinopsis
Everything you need to know about Retrieval Augmented Generation in one human-friendly guide.
Generative AI models struggle when you ask them about facts not covered in their training data. Retrieval Augmented Generation―or RAG―enhances an LLM's available data by adding context from an external knowledge base, so it can answer accurately about proprietary content, recent information, and even live conversations. RAG is powerful, and with A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation, it's also easy to understand and implement!
In A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation you'll learn:
- The components of a RAG system
- How to create a RAG knowledge base
- The indexing and generation pipeline
- Evaluating a RAG system
- Advanced RAG strategies
- RAG tools, technologies, and frameworks
A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation shows you how to enhance an LLM with relevant data, increasing factual accuracy and reducing hallucination. Your customer service chatbots can quote your company's policies, your teaching tools can draw directly from your syllabus, and your work assistants can access your organization's minutes, notes, and files.
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Acerca del autor
Abhinav Kimothi is an entrepreneur and Vice President of Artificial Intelligence at Yarnit. He has spent over 15 years consulting and leadership roles in data science, machine learning and AI.
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A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation
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Manning Publications, 2025
ISBN 10: 1633435857
ISBN 13: 9781633435858
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A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation
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A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation (Paperback or Softback)
Publicado por
Manning Publications 7/15/2025, 2025
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Simple Guide to Retrieval Augmented Generation
Publicado por
Manning Publications, 2025
ISBN 10: 1633435857
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Manning Publications, US, 2025
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