Applied RAG - Practical Retrieval-Augmented Generation with Python : A Comprehensive Guide to Building Knowledge-Grounded AI Applications

Idioma: inglés

Editorial: Notion Press Media Pvt. Ltd Sep 2025, 2025

9798900541358

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Neuware - Applied RAG: Practical Retrieval-Augmented Generation with Python, authored by Dr. Balaji Venkateswaran, provides a hands-on blueprint for building reliable, knowledge-grounded AI systems. The book addresses LLM limitations like hallucination and static knowledge, guiding readers through RAG theory, architecture, and practical Python workflows. It covers building blocks such as retrievers and embeddings, advanced retrieval techniques, and integration with frameworks like LangChain. Real-world applications, operational challenges, evaluation, security, and ethical AI are emphasized. This book empowers engineers, scientists, and leaders to master RAG and innovate in creating robust, up-to-date AI solutions for tasks such as QA, summarization, and agents for enterprises.

N° de ref. del artículo 9798900541358

Título
Applied RAG - Practical Retrieval-Augmented Generation with Python : A Comprehensive Guide to Building Knowledge-Grounded AI Applications
Autor
Balaji Venkateswaran
Editorial
Notion Press Media Pvt. Ltd Sep 2025
Año de publicación
2025
Estado
Neu
Encuadernación
Buch
Idioma
inglés
ISBN 13
9798900541358
Peso del artículo
785 gramos
Dimensiones
279x216x13 mm

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