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.