Advanced Retrieval-Augmented Generation : Bridging Large Language Models and Knowledge Graphs
Idioma: inglés
Editorial: Wiley Okt 2026, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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Neuware - 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. …
N° de ref. del artículo 9781394374687
- Título
- Advanced Retrieval-Augmented Generation : Bridging Large Language Models and Knowledge Graphs
- Autor
- Huijun Wu
- Editorial
- Wiley Okt 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Buch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1394374682
- ISBN 13
- 9781394374687
- Peso del artículo
- 1125 gramos
- Dimensiones
- 259x184x38 mm
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.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Wendy Ran Wei, PhD, is an expert in AI, ML, and LLMs, specializing in search and recommendation systems. She is a Machine Learning Engineer at Airbnb, where she develops retrieval and ranking models and brings LLM technologies into production. She previously held engineering roles at Meta, Pinterest, and Twitter, building large-scale search and recommendation solutions. Dr. Wei received her PhD in Statistics from The Ohio State University.
Huijun Wu, PhD, is an Engineer at Samsung Research America with expertise in large-scale distributed systems and data processing. He received his PhD in Computer Science from Arizona State University.
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