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MARC状态:审校  文献类型:中文图书 浏览次数:2 

题名/责任者:
大模型RAG生成式AI开发:使用LlamaIndex、Deep Lake和Pinecone/(法) 丹尼斯·罗斯曼著 林润译
出版发行项:
北京:清华大学出版社,2026.02
ISBN及定价:
978-7-302-70612-0/CNY79.80
载体形态项:
ⅩⅣ, 258页:图;24cm
并列正题名:
RAG-driven generative AI:build custom retrieval augmented generation pipelines with LlamaIndex, Deep Lake, and Pinecone
个人责任者:
罗斯曼 (Rothman, Denis)
个人次要责任者:
林润
学科主题:
自然语言处理-研究
中图法分类号:
TP391
相关题名附注:
英文并列题名取自于封面
书目附注:
有书目
提要文摘附注:
本书深入剖析RAG,详解多模态AI流水线的设计、管理与把控。RAG通过将输出与可追溯的源文档关联,提升了输出的准确性与上下文相关性,为海量信息管理提供了一种动态思路。书中不仅展示RAG框架的搭建方法,介绍关于向量存储、切块、索引及排序等方面的实用知识,还传授优化项目性能、加深对数据理解的技巧,例如,运用自适应RAG与人类反馈来提高检索准确性,平衡RAG与微调的关系,实施动态RAG以增强实时决策能力,以及借助知识图谱可视化复杂数据。
使用对象附注:
本书面向数据科学家、机器学习和软件工程师,以及希望构建基于LLM的应用程序的技术经理
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索书号 条码号 年卷期 馆藏地 附件 说明 书刊状态 还书位置
TP391/946 000979840   采编部 图书定位    在编 采编部
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