خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Unlocking Data with Generative AI and RAG: Enhance generative AI systems by integrating internal data with large language models

توضیحات فارسی

کتاب Unlocking Data with Generative AI and RAG نوشته‌ی Keith Bourne یک منبع نوین و کاربردی در زمینه‌ی هوش مصنوعی مولد و روش‌های تقویت آن با داده‌های داخلی است. این کتاب بر مفهوم RAG (Retrieval-Augmented Generation) تمرکز دارد و نشان می‌دهد چگونه می‌توان با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با پایگاه‌های داده و منابع اطلاعاتی سازمانی، خروجی‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و ارزشمندتری تولید کرد. نویسنده با زبانی روان توضیح می‌دهد که چرا مدل‌های زبانی به تنهایی محدودیت دارند و چگونه اتصال آن‌ها به داده‌های واقعی می‌تواند توانایی تحلیل، پاسخ‌دهی و تصمیم‌گیری هوشمندانه را افزایش دهد. همچنین به معماری‌های مختلف RAG، فرآیند ایندکس‌سازی داده‌ها، بهینه‌سازی جستجو و طراحی جریان‌های کاری عملی پرداخته می‌شود. این اثر برای مدیران فناوری، پژوهشگران هوش مصنوعی، مهندسان داده و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که قصد دارند داده‌های درون‌سازمانی را به‌صورت ایمن و هوشمند در کنار مدل‌های مولد به‌کار گیرند، منبعی ارزشمند است.

English Description

Unlocking Data with Generative AI and RAG by Keith Bourne explores how organizations can enhance the capabilities of generative AI by integrating internal data with large language models (LLMs) through Retrieval-Augmented Generation (RAG). The book explains the limitations of relying solely on LLMs and shows how connecting them to proprietary data sources can significantly improve accuracy, relevance, and business value. It covers the fundamentals of RAG architecture, indexing strategies, semantic search optimization, and best practices for building real-world applications that combine generative AI with enterprise data. Bourne provides both conceptual understanding and practical frameworks, making the book suitable for AI researchers, data scientists, software engineers, and business leaders who want to unlock actionable insights from their organizational data. With its blend of theory and hands-on approaches, this book serves as a guide to creating intelligent, context-aware systems powered by generative AI and RAG.