Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Ротман, Дэнис - RAG и генеративный ИИ
Ротман, Дэнис - RAG и генеративный ИИ
Книга
Автор: Ротман, Дэнис
RAG и генеративный ИИ : создаем собственные RAG-пайплайны с помощью Llamalndex, Deep Lake и Pinecon
Серия: Expert Insight
Издательство: Спринт Бук, 2025 г.
ISBN 9786011231497
Автор: Ротман, Дэнис
RAG и генеративный ИИ : создаем собственные RAG-пайплайны с помощью Llamalndex, Deep Lake и Pinecon
Серия: Expert Insight
Издательство: Спринт Бук, 2025 г.
ISBN 9786011231497
Заказать 
На полку
Книга
004 Р79
Ротман, Дэнис.
RAG и генеративный ИИ: создаем собственные RAG-пайплайны с помощью Llamalndex, Deep Lake и Pinecon: пер. с англ. / Дэнис Ротман; перевел с английского Д. Брайт. – Астана: Спринт Бук, 2025. – 318 с.: ил., табл., схемы. – (Expert Insight) . - ISBN 9786011231497: 78.36.
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.
ГРНТИ 28.23.37
004.85
общий = ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
общий = НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
общий = Retrieval-Augmented Generation
общий = ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = БОЛЬШИЕ ОБЪЕМЫ ДАННЫХ
общий = КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
общий = RAG-пайплайны
общий = FRAMEWORK
общий = большие языковые модели
общий = Llamalndex
общий = Deep Lake
общий = Pinecon
004 Р79
Ротман, Дэнис.
RAG и генеративный ИИ: создаем собственные RAG-пайплайны с помощью Llamalndex, Deep Lake и Pinecon: пер. с англ. / Дэнис Ротман; перевел с английского Д. Брайт. – Астана: Спринт Бук, 2025. – 318 с.: ил., табл., схемы. – (Expert Insight) . - ISBN 9786011231497: 78.36.
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.
ГРНТИ 28.23.37
004.85
общий = ГЕНЕРАТИВНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
общий = НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
общий = Retrieval-Augmented Generation
общий = ГЛУБОКОЕ ОБУЧЕНИЕ
общий = БОЛЬШИЕ ОБЪЕМЫ ДАННЫХ
общий = КОМПЬЮТЕРНОЕ ЗРЕНИЕ
общий = RAG-пайплайны
общий = FRAMEWORK
общий = большие языковые модели
общий = Llamalndex
общий = Deep Lake
общий = Pinecon