Building RAG Applications (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Paperback. Build practical RAG applications without getting lost in vendor noise.Retrieval-Augmented Generation, or RAG, is one of the most useful patterns for building AI applications that answer from real documents instead of unsupported guesses. But many explanations jump too quickly into tools, vector databases, and frameworks before explaining how the system actually works.This book takes a practical, project-first approach.You will build docs_rag_app, a small local RAG application in Python that answers questions over a folder of documents. Step by step, you will learn how to load documents, split them into chunks, retrieve relevant evidence, generate grounded answers, add citations, evaluate quality, and debug bad results.Along the way, the book explains the ideas behind the code: why LLMs need retrievalhow RAG differs from fine-tuning, long context, memory, and tool callshow chunking affects answer qualityhow lexical and vector retrieval workwhy reranking improves difficult caseshow citations and abstention reduce hallucination riskhow to evaluate and refresh a RAG systemwhy retrieved text should be treated as evidence, not trusted instructionsThe goal is not to build the largest possible AI system. The goal is to build a small RAG application that is easy to inspect, easy to debug, and strong enough to improve.If you can read basic Python and want to understand how retrieval changes AI application design, this guide gives you a clear path from first working prototype to practical local RAG app. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798197521361
- Título
- Building RAG Applications (Paperback)
- Autor
- Quiet Lion Press
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798197521361
- Serie
- Libro 5 de 15: The Practical Tech Guide Series
Build practical RAG applications without getting lost in vendor noise.
Retrieval-Augmented Generation, or RAG, is one of the most useful patterns for building AI applications that answer from real documents instead of unsupported guesses. But many explanations jump too quickly into tools, vector databases, and frameworks before explaining how the system actually works.
This book takes a practical, project-first approach.
You will build docs_rag_app, a small local RAG application in Python that answers questions over a folder of documents. Step by step, you will learn how to load documents, split them into chunks, retrieve relevant evidence, generate grounded answers, add citations, evaluate quality, and debug bad results.
Along the way, the book explains the ideas behind the code:
- why LLMs need retrieval
- how RAG differs from fine-tuning, long context, memory, and tool calls
- how chunking affects answer quality
- how lexical and vector retrieval work
- why reranking improves difficult cases
- how citations and abstention reduce hallucination risk
- how to evaluate and refresh a RAG system
- why retrieved text should be treated as evidence, not trusted instructions
The goal is not to build the largest possible AI system. The goal is to build a small RAG application that is easy to inspect, easy to debug, and strong enough to improve.
If you can read basic Python and want to understand how retrieval changes AI application design, this guide gives you a clear path from first working prototype to practical local RAG app.
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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).
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.
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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).
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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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