RAG-системы: от теории к практике

Практическое применениеискусственного интеллектав реальном бизнесе Системы класса RAG (Retrieval-Augmented Generation) представляют собой архитектурный подход, позволяющий языковым моделям получать доступ к внешним базам знаний и генерировать точные, актуальные ответы на основе реальных корпоративных данных. В книге детально рассматриваются: векторные базы данных и семантический поиск; архитектура базовых, продвинутых и модульных RAG-систем; мультимодальная обработка текста, изображений, видео и аудио; гибридные решения с файн-тюнингом и PEFT-методами; оценка качества и метрики производительности; масштабирование и оптимизация высоконагруженных систем и множество других практических кейсов. Издание предназначено разработчикам интеллектуальных систем, ML-инженерам, архитекторам корпоративных решений и всем, кто профессионально работает с генеративным искусственным интеллектом, а также тем, кто стремится внедрить передовые технологии в свой бизнес.