RAG with Python Cookbook

Эта книга представляет собой практическое руководство по созданию систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием Python. Она охватывает полный цикл разработки RAG-приложений: от выбора фундаментальных моделей и загрузки данных (Word, PDF, Excel, базы данных, аудио, видео) до их подготовки, создания эмбеддингов и построения агентов на основе LLM.

Книга содержит множество рецептов с готовым кодом, которые помогут разработчикам быстро внедрить RAG в свои проекты. Особое внимание уделяется работе с мультимодальными данными, семантическому чанкингу, метаданным и выбору оптимальных моделей для конкретных задач.

Издание рассчитано на специалистов по Data Science, ML-инженеров и разработчиков, желающих освоить современные подходы к построению систем вопросно-ответного поиска на основе больших языковых моделей.