主要观点总结
本书是关于构建检索增强生成（RAG）系统的指南，涵盖了从基础概念到高级应用的各个方面。内容包括RAG系统的构建、管理和控制，以及如何平衡性能和成本。还包括对多模态AI管道、向量数据库和人类反馈等方面的深入探讨。
关键观点总结
关键观点1: 书籍简介
本书介绍了最小化AI幻觉，构建准确的自定义生成式AI管道的方法。通过嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成（RAG）。主要特点包括实现RAG的可追溯输出，集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱等。
关键观点2: 书籍特点
本书提供了构建有效的LLM（大语言模型）、计算机视觉和生成式AI系统的路线图。通过平衡性能和成本，探讨了RAG及其设计的方式。将输出与可追溯的源文档连接，提高了输出的准确性和上下文相关性。
关键观点3: 书籍内容
本书包括扩展RAG管道、减少幻觉和确保准确响应的技术、实施索引技术、定制和扩展跨领域的RAG驱动生成式AI系统等内容。适合数据科学家、AI工程师、机器学习工程师等阅读。
关键观点4: 书评
本书被书评者誉为实践导向，提供从基础概念到复杂实现的清晰路径。对RAG概念的详细解释和真实世界代码实现使得它对初学者和经验丰富的专业人士都非常可读。
关键观点5: 作者简介
作者Denis Rothman是AI领域的专家，毕业于索邦大学和巴黎第七大学。他创办了一家公司，专注于部署AI，并成为了第一批AI认知NLP聊天机器人的作者之一。
文章预览
书籍简介 最小化AI幻觉，构建准确的自定义生成式AI管道，利用嵌入式向量数据库和集成的人类反馈来实现检索增强生成（RAG） 购买本书的纸质版或Kindle版即包含免费的PDF格式电子书 主要特点 实现RAG的可追溯输出，将每个响应与其源文档链接，构建可靠的多模态对话智能体 在管道中集成RAG、实时人类反馈改进和知识图谱，交付准确的生成式AI模型 在动态检索数据集与微调静态数据之间平衡成本与性能 书籍描述 基于RAG的生成式AI 提供了构建有效的LLM（大语言模型）、计算机视觉和生成式AI系统的路线图，平衡了性能与成本。 本书详细探讨了RAG及其设计、管理和控制多模态AI管道的方式。通过将输出与可追溯的源文档连接，RAG提高了输出的准确性和上下文相关性，提供了一种动态方法来管理大量信息。该书向您展示了如何构建RAG框架，提供有关向
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