Overview
Cet ouvrage a été traduit à l'aide de l'IA. Tes réactions et tes commentaires sont les bienvenus : translation-feedback@oreilly.com
La génération augmentée par récupération (RAG) est la stratégie de référence pour intégrer de grands modèles de langage aux connaissances uniques de ton organisation. Cependant, le marché regorge de pipelines et de composants RAG, ce qui rend difficile le choix de la bonne solution pour les besoins de ton entreprise. Ce livre simplifie le processus, en offrant une feuille de route complète pour construire, affiner et mettre à l'échelle des applications RAG de niveau production.
Les auteurs Ofer Mendelevitch et Forrest Bao te guident à travers chaque phase du développement, de l'ingestion de données, l'intégration et la recherche vectorielle aux techniques avancées telles que le RAG agentique, le RAG multimodal et le GraphRAG. Les ingénieurs et les architectes apprendront à relever les défis qu'ils rencontreront lors de la création d'applications RAG à l'échelle de l'entreprise : garantir une grande précision avec un minimum d'hallucinations, maintenir des performances à faible latence, préserver la confidentialité des données et fournir des réponses transparentes et explicables, entre autres.
- Déterminer s'il faut construire soi-même la RAG ou déployer une plateforme de RAG en tant que service.
- Construire une pile de RAG de base qui maximise la performance et la rentabilité.
- Mesurer des paramètres clés tels que les hallucinations, la qualité des réponses, la latence et les coûts.
- Relever les défis du déploiement en entreprise, tels que la conformité aux exigences en matière de sécurité et de confidentialité des données, l'explicabilité et la conception prompte.
- Mettre en œuvre des techniques avancées telles que la RAG multimodale, la RAG agentique et la GraphRAG.
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