Building Production RAG Systems : Vector Databases, Embeddings, and Retrieval Engineering
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published Mai 2026, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Build Enterprise RAG Systems That Actually Work in ProductionRetrieval-Augmented Generation (RAG) is the definitive architecture for enterprise AI, yet transitioning from a simple prototype to a reliable production deployment remains a massive engineering challenge. Building Production RAG Systems is the definitive guide for software engineers and AI developers looking to bridge the gap between a proof-of-concept and a system trusted by thousands of daily users.Rather than rehashing basic prompt engineering, this comprehensive technical resource dives deep into the complex architecture, system design, and retrieval engineering required to scale AI applications. You will learn to eliminate hallucinations, dramatically improve answer quality, minimize query latency, and prevent runaway API costs.Inside this book, you will master: - Advanced Chunking Strategies: Implement fixed-size, semantic, recursive, and late-chunking approaches for optimal context preservation.- Vector Database Selection: Choose the right engine for your workload, including deep dives into Pinecone v3, Weaviate, ChromaDB, and pgvector.- Hybrid Search & Reranking: Combine dense retrieval with BM25 sparse search, and build reranking pipelines using cross-encoders and ColBERT v2.- Robust Evaluation Pipelines: Move beyond intuition and evaluate RAG quality using RAGAS, TruLens, and custom metrics.- Cost Optimization & Reliability: Tune approximate nearest-neighbor search, implement circuit breakers, caching, and fallback strategies.Written specifically for engineers who understand AI fundamentals and need production-grade architectural patterns. Stop struggling with brittle generative AI deployments and start building highly reliable, cost-effective, and scalable enterprise retrieval systems today.…
N° de ref. del artículo 9798197444844
- Título
- Building Production RAG Systems : Vector Databases, Embeddings, and Retrieval Engineering
- Autor
- Chatvariety Team
- Editorial
- Independently Published Mai 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798197444844
- Peso del artículo
- 131 gramos
- Dimensiones
- 229x152x5 mm
- Serie
- Libro 3 de 20: Production AI Engineering Series
Retrieval-Augmented Generation (RAG) is the definitive architecture for enterprise AI, yet transitioning from a simple prototype to a reliable production deployment remains a massive engineering challenge. Building Production RAG Systems is the definitive guide for software engineers and AI developers looking to bridge the gap between a proof-of-concept and a system trusted by thousands of daily users.
Rather than rehashing basic prompt engineering, this comprehensive technical resource dives deep into the complex architecture, system design, and retrieval engineering required to scale AI applications. You will learn to eliminate hallucinations, dramatically improve answer quality, minimize query latency, and prevent runaway API costs.
Inside this book, you will master:
- Advanced Chunking Strategies: Implement fixed-size, semantic, recursive, and late-chunking approaches for optimal context preservation.
- Vector Database Selection: Choose the right engine for your workload, including deep dives into Pinecone v3, Weaviate, ChromaDB, and pgvector.
- Hybrid Search & Reranking: Combine dense retrieval with BM25 sparse search, and build reranking pipelines using cross-encoders and ColBERT v2.
- Robust Evaluation Pipelines: Move beyond intuition and evaluate RAG quality using RAGAS, TruLens, and custom metrics.
- Cost Optimization & Reliability: Tune approximate nearest-neighbor search, implement circuit breakers, caching, and fallback strategies.
Written specifically for engineers who understand AI fundamentals and need production-grade architectural patterns. Stop struggling with brittle generative AI deployments and start building highly reliable, cost-effective, and scalable enterprise retrieval systems today.
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Información sobre el derecho de desistimiento
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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).
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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.
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