LLMs in Practice (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, Estados Unidos de AmericaGrand Eagle Retail
Vendedor de AbeBooks desde 12 de octubre de 2005
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Paperback. Build real-world AI assistants, not just toy demos.LLMs in Practice shows you, step by step, how to build retrieval-augmented generation (RAG) systems with embeddings and vector databases, then turn them into production-ready assistants that search, reason, and take action.Instead of hand-wavy theory, this book walks through a complete stack: ingesting documents, chunking and embedding them, storing vectors, wiring up retrieval, designing grounded prompts, evaluating quality, logging behaviour, securing data, adding tools, and finally deploying everything as a service. Along the way, you see the same patterns implemented in both Python and TypeScript, so you can work in whichever ecosystem you prefer.You'll learn how to take a messy folder of PDFs, wikis, and docs and turn it into: A searchable knowledge base backed by embeddings and a vector databaseA grounded RAG pipeline that cites its sources instead of hallucinatingA tools-enabled assistant that not only answers questions, but can create tickets, trigger workflows, or call APIsAn observable system with traces, logs, and a small evaluation set, so you can improve it over timeA deployable service (FastAPI or Express) that real users can talk toThe focus throughout is on small, composable building blocks you can actually ship: tight retrieval functions, clear prompt templates, thin adapters around model providers, and simple web endpoints that wrap it all together. No heavy frameworks required.By the end of the book, you'll have a practical roadmap to go from "I can call an LLM API" to "I have a narrow, grounded assistant in production that my team actually uses"-and a set of patterns you can reuse for the next assistant you build. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798261786542
- Título
- LLMs in Practice (Paperback)
- Autor
- Weiming Chen
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798261786542
Build real-world AI assistants, not just toy demos.
LLMs in Practice shows you, step by step, how to build retrieval-augmented generation (RAG) systems with embeddings and vector databases, then turn them into production-ready assistants that search, reason, and take action.
Instead of hand-wavy theory, this book walks through a complete stack: ingesting documents, chunking and embedding them, storing vectors, wiring up retrieval, designing grounded prompts, evaluating quality, logging behaviour, securing data, adding tools, and finally deploying everything as a service. Along the way, you see the same patterns implemented in both Python and TypeScript, so you can work in whichever ecosystem you prefer.
You’ll learn how to take a messy folder of PDFs, wikis, and docs and turn it into:
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A searchable knowledge base backed by embeddings and a vector database
-
A grounded RAG pipeline that cites its sources instead of hallucinating
-
A tools-enabled assistant that not only answers questions, but can create tickets, trigger workflows, or call APIs
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An observable system with traces, logs, and a small evaluation set, so you can improve it over time
-
A deployable service (FastAPI or Express) that real users can talk to
The focus throughout is on small, composable building blocks you can actually ship: tight retrieval functions, clear prompt templates, thin adapters around model providers, and simple web endpoints that wrap it all together. No heavy frameworks required.
By the end of the book, you’ll have a practical roadmap to go from “I can call an LLM API” to “I have a narrow, grounded assistant in production that my team actually uses”—and a set of patterns you can reuse for the next assistant you build.
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Derecho al desistimiento
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.
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