RAG from First Principles: Engineering retrieval-augmented generation systems with Python LangChain and LlamaIndex
AWG 102
Prijsdetails
Exclusief verzend- en douanekosten ( Verzend- en douanekosten worden berekend bij het afrekenen )
*Alle artikelen worden geïmporteerd vanuit EU
QTY:
Ubuy zet zich in om uw veiligheid en privacy te beschermen. Ons geavanceerde beveiligingssysteem voor betalingen zorgt voor vertrouwelijkheid door uw gegevens tijdens verzending te versleutelen met AES (Advanced Encryption Standards) en SSL (Secure Socket Layer) protocollen. Uw betalingsgegevens zijn 100% veilig, aangezien wij uw betalingsgegevens niet delen met externe verkopers.
Master data ingestion, chunking, embeddings, vector storage, hybrid retrieval, reranking, and evaluation from the ground up.
Spoedbestelling
Gratis
retourneren*
Stevig verpakt
100% Origineel product
PCI DSS Compliance
ISO 27001 Certified
Productdetails
- A rigorous, code-first guide to RAG engineering by a bestselling AI author. Master data ingestion, chunking, embeddings, vector storage, hybrid retrieval, reranking, and evaluation from the ground up.Free with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader*Key FeaturesEngineer RAG systems layer by layer, from ingestion to evaluationMaster hybrid retrieval, reranking, and index optimization strategiesLearn through a dialogue-driven, code-first teaching style used by 10,000+ of studentsBook DescriptionMost developers can spin up a RAG pipeline in an afternoon using LangChain or LlamaIndex. Far fewer understand why retrieval fails or how to fix it. This book is for those who want to go deeper.RAG From First Principles dismantles the retrieval-augmented generation stack layer by layer, explaining how documents are ingested and parsed, why chunking strategy directly impacts answer quality, how embedding models encode meaning, what happens inside a vector database, and how sparse and dense retrieval interact in a hybrid system. Written by Jia Huang, a research engineer and bestselling AI author, it brings both research depth and production experience to one of AI's most critical engineering disciplines.Structured as a progressive dialogue between a seasoned engineer and two students, the book surfaces the questions practitioners actually ask. Each chapter builds on the last, covering topics from data import and chunking to embedding selection, index design, hybrid search, and post-retrieval processing, before moving on to response generation, evaluation, and advanced paradigms including GraphRAG, Agentic RAG, and Modular RAG.By the end, you'll have the architectural understanding to optimize, debug, and extend your RAG systems with confidence.*Email sign-up and proof of purchase requiredWhat you will learnParse and ingest diverse document types like PDFs, tables, images, web pages, and structured dataApply the right chunking strategy for your content type and retrieval goalsSelect, compare, and fine-tune embedding models for your domainDesign vector indexes and choose the right similarity metrics for production useImprove result quality with reranking methods including RRF, cross-encoders, and ColBERTIntegrate retrieval results into generation pipelines using prompt engineering and Self-RAGWho this book is forThis book is for AI engineers, ML practitioners, and software developers building LLM-powered applications who want a deeper understanding of how retrieval actually works, not just how to call a framework. It is ideal for readers who have built a basic RAG pipeline and now want architectural clarity, optimization strategies.Technical leads and architects designing production AI systems will find its systematic treatment of indexing, hybrid search, reranking, and evaluation particularly valuable. Familiarity with Python and foundational LLM concepts is assumed.Table of ContentsData ImportText ChunkingInformation EmbeddingVector StoragePre-Retrieval ProcessingIndex OptimizationRetrieval Post-ProcessingResponse GenerationSystem EvaluationComplex RAG Paradigms
| Publisher | Packt Publishing |
| Publication date | 29 May 2026 |
| Language | English |
| Print length | 492 pages |
| ISBN-10 | 1835888666 |
| ISBN-13 | 978-1835888667 |
| Dimensions | 19.05 x 2.82 x 23.5 cm |
PRODUCTBESCHRIJVING
RAG from First Principles: Engineering retrieval-augmented generation systems with Python LangChain and LlamaIndex
Vragen en antwoorden van klanten
-
vraag:
Hoe kan ik RAG from First Principles: Engineering online winkelen bij Ubuy?
antwoord: Het is gemakkelijk om RAG from First Principles: Engineering online te winkelen bij Ubuy.. U hoeft alleen maar naar het product te zoeken, uw verzendmethode te kiezen tijdens het afrekenen en het op uw locatie te laten bezorgen. -
vraag:
Is RAG from First Principles: Engineering beschikbaar om online te winkelen in Aruba?
antwoord: Ja, bij Ubuy Aruba kun je dit product tegen een redelijke prijs kopen.. De RAG from First Principles: Engineering is lokaal niet beschikbaar, maar u kunt ons vertrouwen met onze expresverzendingsdiensten. -
vraag:
Hoe lang duurt het om het product te krijgen na het plaatsen van de bestelling?
antwoord: De levertijd van je bestelde product hangt af van wat je hebt besteld en de verzendmethode die je hebt gekozen.. De geschatte levertijd wordt vermeld tijdens het afrekenen, wees dus zorgeloos tijdens het winkelen.
English edition Jia Huang Format: Paperback Editorial Review
Klantbeoordelingen en -waardering
-
5 ster
0%
-
4 ster
100%
-
3 ster
0%
-
2 ster
0%
-
1 ster
0%
Beoordeel dit product
Deel uw mening met andere klanten
Prijsgeschiedenis van het product
Belangrijke informatie
- Beperkingen: voor producten die internationaal worden verzonden, gelieve er rekening mee te houden dat eventuele fabrieksgaranties mogelijk niet geldig zijn; ondersteuningsopties van de fabrikant zijn mogelijk niet beschikbaar; producthandleidingen, instructies en veiligheidswaarschuwingen zijn mogelijk niet in de taal van het land van bestemming; de producten (en bijbehorende materialen) zijn mogelijk niet ontworpen in overeenstemming met de normen, specificaties en etiketteringsvereisten van het land van bestemming; en de producten zijn mogelijk niet in overeenstemming met de voltage- en andere elektriciteitsstandaarden van het land van bestemming (waardoor het gebruik van een adapter of omvormer nodig is, indien van toepassing). De ontvanger is ervoor verantwoordelijk zich ervan te verzekeren dat het product rechtmatig kan worden geïmporteerd naar het land van bestemming. Bij het bestellen bij Ubuy of diens partners geldt de ontvanger als de geregistreerde invoerder en dient zich als zodanig te houden aan alle wetten en voorschriften van het land van bestemming.
- Omdat Ubuy een wereldwijde zoekmachine is, zijn niet alle producten die op Ubuy worden vermeld ook te koop. Producten zijn onderworpen aan wetgeving inzake export en handel.
AWG 102
Bestel nu en ontvang het rond Dinsdag, Oktober 13
Dit product is wel in mijn land verkrijgbaar. (Klik op de knop hierboven als dit artikel wel in jouw land verkrijgbaar is. Ons team zal het controleren en aanpassen.)
QTY:
PCI DSS-compliant en ISO 27001:2022-gecertificeerd, met versleutelde betalingen en volledige kopersbescherming bij elke bestelling.
Kenmerken en voordelen
- Learn retrieval-augmented generation (RAG) from a code-first perspective.
- Master essential techniques like data ingestion, chunking, and embedding strategies.
- Understand the critical components of hybrid retrieval and reranking for optimal results.
- Engage with a dialogue-driven approach, facilitating practical knowledge application.
- Gain insights from a bestselling AI author with both research and production experience.
- Build confidence to optimize and extend your RAG systems through systematic understanding.
Ubuy-garantie
Ervaar zorgeloos winkelen met 100% originele producten, PCI DSS-conforme betalingsbeveiliging, ISO 27001-gecertificeerde gegevensbescherming, de snelste grensoverschrijdende levering, gratis retourneren *, en veilige verpakking bij elke bestelling.
