RAG-Driven Generative AI Build custom retrieval augmented generation pipelines with LlamaIndex, Deep Lake, and Pinecone
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Sprache:Englisch
39,59 €
inkl. gesetzl. MwSt.Beschreibung
Produktdetails
Format
ePUB 3
Kopierschutz
Nein
Family Sharing
Ja
Text-to-Speech
Ja
Erscheinungsdatum
30.09.2024
Verlag
Packt PublishingSeitenzahl
611 (Printausgabe)
Dateigröße
12793 KB
Sprache
Englisch
EAN
9781836200901
Minimize AI hallucinations and build accurate, custom generative AI pipelines with RAG using embedded vector databases and integrated human feedback Get With Your Book: PDF Copy, AI Assistant, and Next-Gen Reader Free
Key Features- Implement RAG's traceable outputs, linking each response to its source document to build reliable multimodal conversational agents
- Deliver accurate generative AI models in pipelines integrating RAG, real-time human feedback improvements, and knowledge graphs
- Balance cost and performance between dynamic retrieval datasets and fine-tuning static data
- Scale RAG pipelines to handle large datasets efficiently
- Employ techniques that minimize hallucinations and ensure accurate responses
- Implement indexing techniques to improve AI accuracy with traceable and transparent outputs
- Customize and scale RAG-driven generative AI systems across domains
- Find out how to use Deep Lake and Pinecone for efficient and fast data retrieval
- Control and build robust generative AI systems grounded in real-world data
- Combine text and image data for richer, more informative AI responses
This book is ideal for data scientists, AI engineers, machine learning engineers, and MLOps engineers. If you are a solutions architect, software developer, product manager, or project manager looking to enhance the decision-making process of building RAG applications, then you'll find this book useful.
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