RAG in Practice : Engineering Reliable Retrieval-Augmented Generation Systems for LLMs and Generative AI
Idioma: inglés
Editorial: Amazon Digital Services LLC - Kdp Feb 2026, 2026
Serie: Libro 1 de 2 - RAG in Practice Beginner to Advanced Level
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - RAG in Practice: Engineering Reliable Retrieval-Augmented Generation Systems for LLMs and Generative AI Unlock the full potential of Retrieval-Augmented Generation (RAG) with this authoritative, hands-on guide for engineers, AI professionals, and data scientists. RAG in Practice bridges the gap between large language models (LLMs) and enterprise knowledge systems, teaching you how to design, implement, and optimize robust, production-ready RAG pipelines.Inside this book, you'll master: - RAG Fundamentals: Understand why standalone LLMs are limited, how RAG enhances reasoning, and the evolution from IR + NLP to modern retrieval-augmented systems.- RAG System Architecture: Explore minimal and high-level pipelines, online/offline components, and data/control flow engineering.- Embeddings & Vector Databases: Learn dense vs sparse embeddings, embedding drift, ANN algorithms, hybrid search, and large-scale vector indexing.- Retrieval Quality Engineering: Implement similarity metrics, top-K selection, reranking with cross-encoders, and handle retrieval failures.- Document Ingestion Pipelines: Design batch, streaming, and hybrid ingestion; handle PDFs, tables, HTML; and implement chunking strategies with overlap and context awareness.- Data Quality & Versioning: Apply cleaning, normalization, deduplication, versioning, rollbacks, and audit strategies for enterprise-grade reliability.- Query Processing & Intelligence: Master query classification, rewriting, multi-query retrieval, and self-querying RAG systems.- Advanced Retrieval Techniques: Build hybrid search, temporal/context-aware retrieval, and multi-hop systems for real-world applications.This book is packed with Python code examples, architecture diagrams, and practical guidance, so you can implement systems confidently while avoiding common production pitfalls.Case Studies Included- Large-Scale Vector Search - industrial vector database deployment and performance optimization.- Enterprise Document Ingestion - handling multi-format documents at scale.- Search-Driven RAG at Scale - hybrid search and multi-hop retrieval in production.- RAG Retrieval Failures - diagnosis and mitigation of low recall/high hallucination scenarios.- Knowledge Base Versioning - version control and rollback in live systems.Whether you're building enterprise search, AI assistants, or knowledge-grounded LLM applications, RAG in Practice provides the step-by-step blueprint to engineer high-performance, reliable, and scalable knowledge-augmented AI systems.…
N° de ref. del artículo 9798246638545
- Título
- RAG in Practice : Engineering Reliable Retrieval-Augmented Generation Systems for LLMs and Generative AI
- Autor
- Husn Ara
- Editorial
- Amazon Digital Services LLC - Kdp Feb 2026
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798246638545
- Peso del artículo
- 454 gramos
- Dimensiones
- 229x152x18 mm
- Serie
- Libro 1 de 2: RAG in Practice Beginner to Advanced Level
Unlock the full potential of Retrieval-Augmented Generation (RAG) with this authoritative, hands-on guide for engineers, AI professionals, and data scientists. RAG in Practice bridges the gap between large language models (LLMs) and enterprise knowledge systems, teaching you how to design, implement, and optimize robust, production-ready RAG pipelines.
Inside this book, you’ll master:
- RAG Fundamentals: Understand why standalone LLMs are limited, how RAG enhances reasoning, and the evolution from IR + NLP to modern retrieval-augmented systems.
- RAG System Architecture: Explore minimal and high-level pipelines, online/offline components, and data/control flow engineering.
- Embeddings & Vector Databases: Learn dense vs sparse embeddings, embedding drift, ANN algorithms, hybrid search, and large-scale vector indexing.
- Retrieval Quality Engineering: Implement similarity metrics, top-K selection, reranking with cross-encoders, and handle retrieval failures.
- Document Ingestion Pipelines: Design batch, streaming, and hybrid ingestion; handle PDFs, tables, HTML; and implement chunking strategies with overlap and context awareness.
- Data Quality & Versioning: Apply cleaning, normalization, deduplication, versioning, rollbacks, and audit strategies for enterprise-grade reliability.
- Query Processing & Intelligence: Master query classification, rewriting, multi-query retrieval, and self-querying RAG systems.
- Advanced Retrieval Techniques: Build hybrid search, temporal/context-aware retrieval, and multi-hop systems for real-world applications.
Case Studies Included
- Large-Scale Vector Search – industrial vector database deployment and performance optimization.
- Enterprise Document Ingestion – handling multi-format documents at scale.
- Search-Driven RAG at Scale – hybrid search and multi-hop retrieval in production.
- RAG Retrieval Failures – diagnosis and mitigation of low recall/high hallucination scenarios.
- Knowledge Base Versioning – version control and rollback in live systems.
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Derecho al desistimiento
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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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