- Регистрация
- 8 Сен 2016
- Сообщения
- 563.792
- Реакции
- 269.199
Складчина: [Питер] RAG и генеративный ИИ. Создаем собственные RAG-пайплайны с помощью LlamaIndex, Deep Lake и Pinecon [Дэнис Ротман]
В книге описываются приемы создания эффективных больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и генеративного ИИ, показывающих высокую производительность при относительно невысоких затратах. В ней приводится подробное исследование технологии RAG, а также подходов к проектированию мультимодальных пайплайнов ИИ и управлению ими. Связывая вывод с исходными документами, RAG повышает точность и контекстную релевантность результатов, предлагая динамический подход к управлению большими объемами информации.
Узнайте, как построить инфраструктуру RAG, попутно разобравшись с векторными хранилищами, фрагментацией, индексацией и ранжированием. Познакомьтесь с методами оптимизации производительности и приемами более глубокого изучения данных, включая использование адаптивного RAG и обратной связи от человека для уточнения поиска, тонкую настройку RAG, реализацию динамических RAG для поддержки принятия решений в реальном времени и визуализацию сложных данных с помощью графов знаний. Вы также увидите, как на практике объединить такие фреймворки, как LlamaIndex и Deep Lake, векторные базы данных наподобие Pinecone и Chroma и модели, предлагаемые компаниями Hugging Face и OpenAI. Приобретите навыки внедрения интеллектуальных решений, что повысит вашу конкурентоспособность в различных областях: от продакшна до обслуживания клиентов в любом проекте.
Тема: Библиотека программиста
Год: 2025
Страниц: 320
ISBN: 978-601-12-3149-7
Формат: Скан PDF
Стоимость: 1403
СКАЧАТЬ
В книге описываются приемы создания эффективных больших языковых моделей, систем компьютерного зрения и генеративного ИИ, показывающих высокую производительность при относительно невысоких затратах. В ней приводится подробное исследование технологии RAG, а также подходов к проектированию мультимодальных пайплайнов ИИ и управлению ими. Связывая вывод с исходными документами, RAG повышает точность и контекстную релевантность результатов, предлагая динамический подход к управлению большими объемами информации.
Узнайте, как построить инфраструктуру RAG, попутно разобравшись с векторными хранилищами, фрагментацией, индексацией и ранжированием. Познакомьтесь с методами оптимизации производительности и приемами более глубокого изучения данных, включая использование адаптивного RAG и обратной связи от человека для уточнения поиска, тонкую настройку RAG, реализацию динамических RAG для поддержки принятия решений в реальном времени и визуализацию сложных данных с помощью графов знаний. Вы также увидите, как на практике объединить такие фреймворки, как LlamaIndex и Deep Lake, векторные базы данных наподобие Pinecone и Chroma и модели, предлагаемые компаниями Hugging Face и OpenAI. Приобретите навыки внедрения интеллектуальных решений, что повысит вашу конкурентоспособность в различных областях: от продакшна до обслуживания клиентов в любом проекте.
Тема: Библиотека программиста
Год: 2025
Страниц: 320
ISBN: 978-601-12-3149-7
Формат: Скан PDF
Стоимость: 1403
СКАЧАТЬ
Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- [Вязание] Элегантный пуловер-реглан с графичными линиями Isa Raglan, вязаный спицами сверху [Вяжи.ру] [aegyoknit]
- Тыква и Кабачок [Аалия Маджид]
- [Вязание] Norma Blouse — полосатый джемпер спицами из мохера | мягкий базовый пуловер [Вяжи.ру] [My Favourite Things]
- [Шитье] Закрытый клуб (ноябрь 2026) [Альбина Скрипка]
- [Вязание] Полосатый свитер-реглан Too-Ticky, вязаный полупатентной резинкой спицами сверху [Вяжи.ру] [Julia Wilkens]
- Подписка на тексты Виктора Мараховского (октябрь 2026) [Тариф Вселенная под присмотром] [Виктор Мараховский]
- [ИИ] Чат-бот с искусственным интеллектом ChatGPT [Pro №1, на 1 месяц до 10 человек] [chatgpt.com]
- Кондитерский клуб Pastry Club (ноябрь 2026) [Мария Селянина]