Building Natural Language and LLM Pipelines : Build production-grade RAG, tool contracts, and context engineering with Haystack and LangGraph
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AlemaniaAHA-BUCH GmbH
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Stop LLM applications from breaking in production. Build deterministic pipelines, enforce strict tool contracts, engineer high-signal context for RAG, and orchestrate resilient multi-agent workflows using two foundational frameworks: Haystack for pipelines and LangGraph for low-level agent orchestration.DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader\*Key Features: Design reproducible LLM pipelines using typed components and strict tool contracts Build resilient multi-agent systems with LangGraph and modular microservices Evaluate and monitor pipeline performance with Ragas and Weights & BiasesBook Description:Modern LLM applications often break in production due to brittle pipelines, loose tool definitions, and noisy context. This book shows you how to build production-ready, context-aware systems using Haystack and LangGraph. You'll learn to design deterministic pipelines with strict tool contracts and deploy them as microservices. Through structured context engineering, you'll orchestrate reliable agent workflows and move beyond simple prompt-based interactions.You'll start by understanding LLM behavior-tokens, embeddings, and transformer models-and see how prompt engineering has evolved into a full context engineering discipline. Then, you'll build retrieval-augmented generation (RAG) pipelines with retrievers, rankers, and custom components using Haystack's graph-based architecture. You'll also create knowledge graphs, synthesize unstructured data, and evaluate system behavior using Ragas and Weights & Biases. In LangGraph, you'll orchestrate agents with supervisor-worker patterns, typed state machines, retries, fallbacks, and safety guardrails.By the end of the book, you'll have the skills to design scalable, testable LLM pipelines and multi-agent systems that remain robust as the AI ecosystem evolves.\*Email sign-up and proof of purchase requiredWhat You Will Learn: Build structured retrieval pipelines with Haystack Apply context engineering to improve agent performance Serve pipelines as LangGraph-compatible microservices Use LangGraph to orchestrate multi-agent workflows Deploy REST APIs using FastAPI and Hayhooks Track cost and quality with Ragas and Weights & Biases Implement retries, circuit breakers, and observability Design sovereign agents for high-volume local executionWho this book is for:LLM engineers, NLP developers, and data scientists looking to build production-grade pipelines, agentic workflows, or RAG systems. Ideal for tech leads looking to move beyond prototypes to scalable, testable solutions, as well as teams modernizing legacy NLP pipelines into orchestration-ready microservices. Proficiency in Python and familiarity with core NLP concepts are recommended.Table of Contents Introduction to Natural Language Processing Pipelines Diving Deep into Large Language Models Introduction to Haystack by deepset Bringing Components Together - Haystack Pipelines for Different Use Cases Haystack Pipeline Development with Custom Components Building Reproducible and Production-Ready RAG Systems Deploying Haystack-Based Applications Hands-on Projects Future Trends and Beyond Epilogue: The Architecture of Agentic AI.…
N° de ref. del artículo 9781835467992
- Título
- Building Natural Language and LLM Pipelines : Build production-grade RAG, tool contracts, and context engineering with Haystack and LangGraph
- Autor
- Laura Funderburk
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1835467997
- ISBN 13
- 9781835467992
- Peso del artículo
- 633 gramos
- Dimensiones
- 235x191x18 mm
Stop LLM applications from breaking in production. Build deterministic pipelines, enforce strict tool contracts, engineer high-signal context for RAG, and orchestrate resilient multi-agent workflows using two foundational frameworks: Haystack for pipelines and LangGraph for low-level agent orchestration.
DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader*
Key Features
- Design reproducible LLM pipelines using typed components and strict tool contracts
- Build resilient multi-agent systems with LangGraph and modular microservices
- Evaluate and monitor pipeline performance with Ragas and Weights & Biases
Book Description
Modern LLM applications often break in production due to brittle pipelines, loose tool definitions, and noisy context. This book shows you how to build production-ready, context-aware systems using Haystack and LangGraph. You’ll learn to design deterministic pipelines with strict tool contracts and deploy them as microservices. Through structured context engineering, you’ll orchestrate reliable agent workflows and move beyond simple prompt-based interactions.
You'll start by understanding LLM behavior—tokens, embeddings, and transformer models—and see how prompt engineering has evolved into a full context engineering discipline. Then, you'll build retrieval-augmented generation (RAG) pipelines with retrievers, rankers, and custom components using Haystack’s graph-based architecture. You’ll also create knowledge graphs, synthesize unstructured data, and evaluate system behavior using Ragas and Weights & Biases. In LangGraph, you’ll orchestrate agents with supervisor-worker patterns, typed state machines, retries, fallbacks, and safety guardrails.
By the end of the book, you’ll have the skills to design scalable, testable LLM pipelines and multi-agent systems that remain robust as the AI ecosystem evolves.
*Email sign-up and proof of purchase required
What you will learn
- Build structured retrieval pipelines with Haystack
- Apply context engineering to improve agent performance
- Serve pipelines as LangGraph-compatible microservices
- Use LangGraph to orchestrate multi-agent workflows
- Deploy REST APIs using FastAPI and Hayhooks
- Track cost and quality with Ragas and Weights & Biases
- Implement retries, circuit breakers, and observability
- Design sovereign agents for high-volume local execution
Who this book is for
LLM engineers, NLP developers, and data scientists looking to build production-grade pipelines, agentic workflows, or RAG systems. Ideal for tech leads looking to move beyond prototypes to scalable, testable solutions, as well as teams modernizing legacy NLP pipelines into orchestration-ready microservices. Proficiency in Python and familiarity with core NLP concepts are recommended.
Table of Contents
- Introduction to Natural Language Processing Pipelines
- Diving Deep into Large Language Models
- Introduction to Haystack by deepset
- Bringing Components Together – Haystack Pipelines for Different Use Cases
- Haystack Pipeline Development with Custom Components
- Building Reproducible and Production-Ready RAG Systems
- Deploying Haystack-Based Applications
- Hands-on Projects
- Future Trends and Beyond
- Epilogue: The Architecture of Agentic AI
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Acerca del autor
Laura Funderburk is a leading figure in AI and data science, specializing in LLM applications, RAG systems, and agentic workflows. She serves as the developer relations and community lead at AI Makerspace, where she empowers engineers to build production-ready AI through open-source initiatives. With a background as a data scientist and DevOps engineer, Laura brings her skills as a Python developer into her work as an author. She holds a Bachelor of Mathematics from Simon Fraser University, where she was awarded the Terry Fox Gold Medal for courage in adversity. A dedicated mentor, Laura remains committed to teaching and outreach, helping the next generation of engineers master machine learning and AI operations.
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§ 5 Elección de la ley, lugar de cumplimiento, lugar de jurisdicción
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- Características esenciales de los bienes o servicios
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6.2 En la medida en que no se especifique ningún otro plazo en la oferta respectiva o en el botón designado correspondientemente, la entrega de los bienes tendrá lugar dentro de los 3-5 días posteriores a la conclusión del contrato (en el caso del pago anticipado acordado, sin embargo, solo después del momento de su instrucción de pago).
tener empresas de transporte encargadas o cualquier otra persona designada para llevar a cabo el envío.
- Responsabilidad legal por defectos
La responsabilidad por defectos se rige por la disposición "Garantía" en nuestros Términos y Condiciones Generales (Parte I).
última actualización: 07/12/2017
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Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
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última actualización: 25/04/2018