Membuka Kekuatan Generasi Augmented Retrieval (RAG): Panduan kepada Enam Buku Penting

Generasi pengambilan semula (RAG) sedang mengubah bagaimana perniagaan memanfaatkan data untuk membuat penyelesaian AI pintar. Artikel ini menyoroti enam buku terkemuka yang menawarkan strategi dan contoh praktikal untuk menguasai kain, tanpa mengira kepakaran AI anda.

1. Pengambilan Generasi Tambahan (RAG) AI: Panduan Komprehensif ...

Buku ini memberikan pemahaman asas tentang kain, yang meliputi model pengambilan semula, model bahasa generatif, dan seni bina RAG. Ia meneroka aplikasi dunia sebenar, teknik penalaan halus, dan trend masa depan. Panduan langkah demi langkah untuk membina sistem kain dari awal, termasuk sokongan awan dan integrasi multimodal/silang bahasa, menjadikannya tidak ternilai.

Takeaways utama: Gambaran keseluruhan komprehensif, panduan pelaksanaan praktikal, trend masa depan.

2. Generatif yang didorong oleh Rag AI: Membina Paip Generasi Tambahan Pengambilan Custom ...

Memfokuskan pada membina LLM yang efektif dan berprestasi tinggi, sistem penglihatan komputer, dan aplikasi AI generatif, buku ini menyelidiki reka bentuk, mengurus, dan mengawal saluran paip AI multimodal. Ia menekankan pentingnya kebolehkesanan dan merangkumi kerangka seperti Llamaindex dan Deep Lake, dan pangkalan data vektor seperti Pinecone dan Chroma.

Takeaways utama: Bangunan saluran paip praktikal, integrasi multimodal, skalabilitas, dan pengurangan halusinasi.

3. Sistem RAG yang berkembang untuk LLMS: Panduan untuk RAG Naif, Lanjutan, dan Modular

Panduan ini menafikan kain untuk pemaju dan peminat AI. Ia berkembang dari seni bina asas ke reka bentuk modular maju, meliputi perwakilan teks dan teknik pengambilan semula. Senario dunia sebenar dan aplikasi masa depan diterokai, menjadikannya mudah diakses oleh penonton yang luas.

Takeaways Utama: Penjelasan yang boleh diakses mengenai konsep kompleks, reka bentuk modular, aplikasi dunia sebenar.

4. Rag dengan Langchain: Membina LLM yang kuat dengan Rag & Langchain

Buku ini memudahkan penggunaan LLM, walaupun bagi mereka yang mempunyai pengalaman pengekodan terhad. Ia menerangkan konsep lanjutan dengan jelas, meliputi pertimbangan etika, pengurangan bias, dan keseluruhan kitaran hayat LLM. Ia memberi kuasa kepada pembaca untuk membina dan membangunkan LLM menggunakan RAG dan Langchain.

Takeaways utama: boleh diakses untuk semua tahap kemahiran, pertimbangan etika, kitaran hayat LLM lengkap.

5. Carian Hibrid dengan Rag: Panduan Hands-On untuk Membina Aplikasi Gred Pengeluaran Kehidupan Sebenar dengan RAG

Buku ini meneroka carian hibrid, menggabungkan carian berasaskan kata kunci dan semantik dengan RAG. Ia menyediakan peta jalan untuk membina aplikasi siap pengeluaran, termasuk coretan kod dan amalan terbaik. Ia meliputi pengoptimuman, pengurangan bias, dan penggunaan awan.

Takeaways utama: Teknik carian hibrid, bangunan aplikasi gred pengeluaran, skalabiliti dan pengoptimuman.

6. Membuka Data dengan AI dan RAG Generatif: Meningkatkan Sistem AI Generatif ...

Buku ini memberi tumpuan kepada memanfaatkan kain untuk mengintegrasikan data dalaman dengan LLMS. Ia menggabungkan asas teoritis dengan teknik praktikal, termasuk contoh pengekodan menggunakan Langchain dan Chroma. Ia menangani cabaran seperti skalabiliti dan kualiti data, yang memenuhi khalayak teknikal dan bukan teknikal.

Takeaways utama: Integrasi data dengan LLM, contoh pengekodan praktikal, menangani cabaran dunia sebenar.

Kesimpulan: Enam buku ini menawarkan perjalanan yang komprehensif ke dalam dunia kain, memberikan pengetahuan dan kemahiran yang diperlukan untuk membina dan menggunakan penyelesaian AI yang efektif dan pintar. Mereka memenuhi pelbagai tahap kemahiran dan menangani cabaran praktikal untuk melaksanakan RAG dalam senario dunia sebenar.

Atas ialah kandungan terperinci 6 buku teratas di Rag. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!