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{ "item_title" : "RAG desde cero", "item_author" : [" Thompson Carter "], "item_description" : "Construcci n de sistemas robustos de recuperaci n y generaci n aumentadaLos modelos de lenguaje pueden generar respuestas impresionantes, pero sin acceso a informaci n confiable pueden producir resultados incompletos o incorrectos.La generaci n aumentada por recuperaci n (RAG) combina modelos de lenguaje con bases de conocimiento externas para producir respuestas m s precisas, actualizadas y verificables.RAG desde cero es una gu a pr ctica para dise ar y construir sistemas de recuperaci n y generaci n aumentada desde sus fundamentos hasta implementaciones listas para producci n.Este libro estpensado para desarrolladores y arquitectos que desean construir aplicaciones de IA basadas en conocimiento real y datos estructurados.Por quRAG es esencial en las aplicaciones de IALos modelos de lenguaje por ssolos presentan limitaciones importantes: informaci n desactualizadarespuestas sin fuentes verificablesfalta de acceso a datos internosriesgo de alucinaciones del modeloLos sistemas RAG solucionan estos problemas combinando modelos generativos con motores de b squeda sem ntica y bases de datos vectoriales.Lo que aprenderen este librofundamentos de la arquitectura RAGpreparaci n y fragmentaci n de documentoscreaci n de embeddings para b squeda sem nticaindexaci n eficiente de informaci nrecuperaci n contextual de documentosintegraci n con modelos generativosoptimizaci n de rendimiento y latenciaevaluaci n y mejora de respuestasseguridad y control del sistemaHerramientas y tecnolog as claveEl libro explora frameworks y herramientas modernas para construir sistemas RAG, incluyendo: LangChainLlamaIndexPineconeWeaviateEstas tecnolog as permiten construir sistemas de recuperaci n y generaci n altamente escalables.Aplicaciones realesA lo largo del libro aprendera construir sistemas como: asistentes de conocimiento empresarialmotores de b squeda inteligentesan lisis automatizado de documentossistemas de soporte basados en IAherramientas de investigaci n asistidaCada ejemplo muestra c mo aplicar RAG en aplicaciones modernas basadas en datos.Para qui n es este librodesarrolladores de softwareingenieros de aprendizaje autom ticoarquitectos de sistemascient ficos de datosequipos que desarrollan aplicaciones basadas en IASi desea construir aplicaciones de inteligencia artificial que combinen generaci n de lenguaje con conocimiento real, este libro le proporcionarel enfoque t cnico necesario.Construya sistemas de conocimiento inteligentes.Integre recuperaci n sem ntica.Domine la arquitectura RAG.", "item_img_path" : "https://covers4.booksamillion.com/covers/bam/9/79/825/201/9798252011035_b.jpg", "price_data" : { "retail_price" : "22.82", "online_price" : "22.82", "our_price" : "22.82", "club_price" : "22.82", "savings_pct" : "0", "savings_amt" : "0.00", "club_savings_pct" : "0", "club_savings_amt" : "0.00", "discount_pct" : "10", "store_price" : "" } }
RAG desde cero|Thompson Carter

RAG desde cero : Construcción de sistemas robustos de recuperación y generación aumentada

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Overview

Construcci n de sistemas robustos de recuperaci n y generaci n aumentada

Los modelos de lenguaje pueden generar respuestas impresionantes, pero sin acceso a informaci n confiable pueden producir resultados incompletos o incorrectos.

La generaci n aumentada por recuperaci n (RAG) combina modelos de lenguaje con bases de conocimiento externas para producir respuestas m s precisas, actualizadas y verificables.

"RAG desde cero" es una gu a pr ctica para dise ar y construir sistemas de recuperaci n y generaci n aumentada desde sus fundamentos hasta implementaciones listas para producci n.

Este libro est pensado para desarrolladores y arquitectos que desean construir aplicaciones de IA basadas en conocimiento real y datos estructurados.


Por qu RAG es esencial en las aplicaciones de IA

Los modelos de lenguaje por s solos presentan limitaciones importantes:

  • informaci n desactualizada

  • respuestas sin fuentes verificables

  • falta de acceso a datos internos

  • riesgo de alucinaciones del modelo

Los sistemas RAG solucionan estos problemas combinando modelos generativos con motores de b squeda sem ntica y bases de datos vectoriales.


Lo que aprender en este libro
  • fundamentos de la arquitectura RAG

  • preparaci n y fragmentaci n de documentos

  • creaci n de embeddings para b squeda sem ntica

  • indexaci n eficiente de informaci n

  • recuperaci n contextual de documentos

  • integraci n con modelos generativos

  • optimizaci n de rendimiento y latencia

  • evaluaci n y mejora de respuestas

  • seguridad y control del sistema


Herramientas y tecnolog as clave

El libro explora frameworks y herramientas modernas para construir sistemas RAG, incluyendo:

  • LangChain

  • LlamaIndex

  • Pinecone

  • Weaviate

Estas tecnolog as permiten construir sistemas de recuperaci n y generaci n altamente escalables.


Aplicaciones reales

A lo largo del libro aprender a construir sistemas como:

  • asistentes de conocimiento empresarial

  • motores de b squeda inteligentes

  • an lisis automatizado de documentos

  • sistemas de soporte basados en IA

  • herramientas de investigaci n asistida

Cada ejemplo muestra c mo aplicar RAG en aplicaciones modernas basadas en datos.


Para qui n es este libro
  • desarrolladores de software

  • ingenieros de aprendizaje autom tico

  • arquitectos de sistemas

  • cient ficos de datos

  • equipos que desarrollan aplicaciones basadas en IA

Si desea construir aplicaciones de inteligencia artificial que combinen generaci n de lenguaje con conocimiento real, este libro le proporcionar el enfoque t cnico necesario.

Construya sistemas de conocimiento inteligentes.
Integre recuperaci n sem ntica.
Domine la arquitectura RAG.

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Details

  • ISBN-13: 9798252011035
  • ISBN-10: 9798252011035
  • Publisher: Independently Published
  • Publish Date: March 2026
  • Dimensions: 9 x 6 x 0.61 inches
  • Shipping Weight: 0.86 pounds
  • Page Count: 290

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