nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Building MAS-RAG (multi-agent AI systems for RAG) that reason over real-world data using hybrid retrieval and scalable architectures for production use.Free with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader\*Key Features: Master DualRAG by combining vector search with SQL filtering over structured enterprise data Implement GraphRAG, Spatial-RAG, and vector search natively in Oracle Database 23ai Build multimodal video pipelines with human-feedback loops and fine-tuned modelsBook Description:Stop moving your data to the AI. This second edition defines a revolutionary architectural shift: bringing the AI to the data. By using Oracle Database 23ai as a converged engine in this book, you will architect Sovereign AI systems that eliminate the fragmentation, latency, and massive security risks inherent in traditional data extraction.You'll work with DualRAG, synchronizing unstructured vector semantics with the deterministic truth of structured SQL, Graph, and Spatial retrieval. This allows your systems to reason over verified corporate data rather than probabilistic guesses, reducing hallucinations at the source. Moving beyond simple pipelines, you'll also build MAS-RAG (multi-agent systems for RAG), where autonomous agents coordinate across hybrid retrieval workflows, multimodal video pipelines, and graph-based knowledge structures.Designed for developers and architects, these blueprints transform disconnected data silos into a unified engine to architect autonomous enterprise intelligence that scales with RLHF and model fine-tuning. By the end of the book, you'll be able to design and deploy enterprise AI systems that combine retrieval, reasoning, and structured data to build reliable generative AI applications.\*Email sign-up and proof of purchase requiredWhat You Will Learn: Bring intelligence directly to the data within Oracle Database 23ai Defeat hallucinations and data poisoning with DualRAG, synchronizing vector semantics with structured SQL Build MAS-RAG pipelines with Planner, Agent Registry, and MCP-standardized sovereign agents Engineer an inference-time router using hybrid adaptive RAG to switch between reasoning, retrieval, and human feedback Fuse vector similarity, Oracle Spatial, and SQL Property Graph traversal into a converged hyper-query Multimodal video RAG with version-controlled schema registry and semantic vector search over visual assetsWho this book is for:This book is for AI engineers, ML engineers, data scientists, and MLOps professionals who want to build production-ready generative AI systems grounded in enterprise data. It will also benefit solutions architects, database engineers, and software developers looking to integrate large language models with structured and unstructured data sources using modern retrieval architectures. Readers should be comfortable with Python and have a basic understanding of machine learning concepts. Prior experience with generative AI or vector databases will help you get the most out of this book.Table of Contents Why Retrieval-Augmented Generation RAG Embeddings in Oracle Vector Stores Building a Live Recruiter Agent Building Sovereign Enterprise Agents Building a Universal Context Engine Operationalizing the Universal Context Engine Empowering AI Models by Fine-Tuning RAG Data Boosting RAG Performance with Human Feedback Building a Conversational RAG Agent Building an Agent with Spatial-RAG and GraphRAG Scaling AI Workloads with Oracle Exadata The Autonomous Database Architect.

N� de ref. del art�culo 9781807424954

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: RAG-Driven Generative AI - Second Edition : Build MAS-RAG with DualRAG, GraphRAG, multimodal video pipelines, and Oracle Database 23ai
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2026
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1807424952
ISBN 13: 9781807424954
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Edici�n: 2� Edici�n
Estado: Neu
Dimensiones: 235�mil�metros de ancho por 191 de alto por 23 de largo
Peso: 798 gramos

Acerca de

Sinopsis

Building MAS-RAG (multi-agent AI systems for RAG) that reason over real-world data using hybrid retrieval and scalable architectures for production use.

Free with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader*

Key Features

Master DualRAG by combining vector search with SQL filtering over structured enterprise data
Implement GraphRAG, Spatial-RAG, and vector search natively in Oracle Database 23ai
Build multimodal video pipelines with human-feedback loops and fine-tuned models

Book Description

Stop moving your data to the AI. This second edition defines a revolutionary architectural shift: bringing the AI to the data. By using Oracle Database 23ai as a converged engine in this book, you will architect Sovereign AI systems that eliminate the fragmentation, latency, and massive security risks inherent in traditional data extraction.

You’ll work with DualRAG, synchronizing unstructured vector semantics with the deterministic truth of structured SQL, Graph, and Spatial retrieval. This allows your systems to reason over verified corporate data rather than probabilistic guesses, reducing hallucinations at the source. Moving beyond simple pipelines, you’ll also build MAS-RAG (multi-agent systems for RAG), where autonomous agents coordinate across hybrid retrieval workflows, multimodal video pipelines, and graph-based knowledge structures.

Designed for developers and architects, these blueprints transform disconnected data silos into a unified engine to architect autonomous enterprise intelligence that scales with RLHF and model fine-tuning. By the end of the book, you’ll be able to design and deploy enterprise AI systems that combine retrieval, reasoning, and structured data to build reliable generative AI applications.

*Email sign-up and proof of purchase required

What you will learn

Bring intelligence directly to the data within Oracle Database 23ai
Defeat hallucinations and data poisoning with DualRAG, synchronizing vector semantics with structured SQL
Build MAS-RAG pipelines with Planner, Agent Registry, and MCP-standardized sovereign agents
Engineer an inference-time router using hybrid adaptive RAG to switch between reasoning, retrieval, and human feedback
Fuse vector similarity, Oracle Spatial, and SQL Property Graph traversal into a converged hyper-query
Multimodal video RAG with version-controlled schema registry and semantic vector search over visual assets

Who this book is for

This book is for AI engineers, ML engineers, data scientists, and MLOps professionals who want to build production-ready generative AI systems grounded in enterprise data. It will also benefit solutions architects, database engineers, and software developers looking to integrate large language models with structured and unstructured data sources using modern retrieval architectures. Readers should be comfortable with Python and have a basic understanding of machine learning concepts. Prior experience with generative AI or vector databases will help you get the most out of this book.

Why Retrieval-Augmented Generation?
RAG Embeddings in Oracle Vector Stores
Building a Live Recruiter Agent
Building Sovereign Enterprise Agents
Building a Universal Context Engine
Operationalizing the Universal Context Engine
Empowering AI Models by Fine-Tuning RAG Data
Boosting RAG Performance with Human Feedback
Building a Conversational RAG Agent
Building an Agent with Spatial-RAG and GraphRAG
Scaling AI Workloads with Oracle Exadata
The Autonomous Database Architect

Acerca del autor

Denis Rothman graduated from Sorbonne University and Paris-Diderot University, designing one of the very first word2matrix patented embedding and patented AI conversational agents. He began his career authoring one of the first AI cognitive Natural Language Processing (NLP) chatbots applied as an automated language teacher for Moet et Chandon and other companies. He authored an AI resource optimizer for IBM and apparel producers. He then authored an Advanced Planning and Scheduling (APS) solution used worldwide.

"Sobre este t�tulo" puede pertenecer a otra edici�n de este libro.

Descripci�n de la librer�a

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gr�ndung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisg�nstig wie m�glich ihren B�cherwunsch zu erf�llen. Unsere Firma besch�ftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine W�nsche! Auf �ber 3700 m2 Fl�che haben wir �ber 100.000 B�cher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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