A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation
Sprache: Englisch
Verlag: Manning Publications, 2025
- Softcover
- Neu

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Zustand: Neu
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A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation | Abhinav Kimothi | Taschenbuch | Englisch | 2025 | Manning Publications | EAN 9781633435858 | Verantwortliche Person für die EU: Libri GmbH, Europaallee 1, 36244 Bad Hersfeld, gpsr[at]libri[dot]de | Anbieter: preigu.
Bestandsnummer des Verkäufers 136916233
- Titel
- A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation
- Autor
- Abhinav Kimothi
- Verlag
- Manning Publications
- Erscheinungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 1633435857
- ISBN-13
- 9781633435858
- Artikelgewicht
- 350 Gramm
- Abmessungen
- 231 x 185 x 19 mm
- Verkäuferkataloge
- Bücher
Augmented Generation—or RAG—enhances an LLM’s available data by adding context from an external knowledge base, so it can answer accurately about proprietary content, recent information, and even live conversations. RAG is powerful, and with A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation, it’s also easy to understand and implement!
In A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation you’ll learn:
- The components of a RAG system
- How to create a RAG knowledge base
- The indexing and generation pipeline
- Evaluating a RAG system
- Advanced RAG strategies
- RAG tools, technologies, and frameworks
About the Technology
If you want to use a large language model to answer questions about your specific business, you’re out of luck. The LLM probably knows nothing about it and may even make up a response. Retrieval Augmented Generation is an approach that solves this class of problems. The model first retrieves the most relevant pieces of information from your knowledge stores (search index, vector database, or a set of documents) and then generates its answer using the user’s prompt and the retrieved material as context. This avoids hallucination and lets you decide what it says.
About the Book
A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation is a plain-English guide to RAG. The book is easy to follow and packed with realistic Python code examples. It takes you concept-by-concept from your first steps with RAG to advanced approaches, exploring how tools like LangChain and Python libraries make RAG easy. And to make sure you really understand how RAG works, you’ll build a complete system yourself—even if you’re new to AI!
What’s Inside
- RAG components and applications
- Evaluating RAG systems
- Tools and frameworks for implementing RAG
For data scientists, engineers, and technology managers—no prior LLM experience required. Examples use simple, well-annotated Python code.
About the Author
Abhinav Kimothi is a seasoned data and AI professional. He has spent over 15 years in consulting and leadership roles in data science, machine learning and AI, and currently works as a Director of Data Science at Sigmoid.
Table of Contents
Part 1
1 LLMs and the need for RAG
2 RAG systems and their design
Part 2
3 Indexing pipeline: Creating a knowledge base for RAG
4 Generation pipeline: Generating contextual LLM responses
5 RAG evaluation: Accuracy, relevance, and faithfulness
Part 3
6 Progression of RAG systems: Naïve, advanced, and modular RAG
7 Evolving RAGOps stack
Part 4
8 Graph, multimodal, agentic, and other RAG variants
9 RAG development framework and further exploration
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Über die Autorin bzw. den Autor
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Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist.
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- zur Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Illustrierten mit Ausnahme von Abonnement-Verträgen.
Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Verträgen
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- zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen Gütern vermischt wurden;
- zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.
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