Knowledge RAG Mastery: A Practical Guide to Retrieval-Augmented Generation, Knowledge Graphs, Vector Databases, Enterprise Search, and Building Accurate, Scalable LLM-Powered AI Systems
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- In the fast-evolving world of large language models (LLMs), hallucinations, outdated knowledge, and lack of scalability remain major challenges for real-world AI applications. Knowledge RAG Mastery is your comprehensive, hands-on guide to overcoming these hurdles by harnessing Retrieval-Augmented Generation (RAG), the proven technique that grounds LLMs in reliable, external data for more accurate, trustworthy, and powerful AI systems. Written for developers, data scientists, AI engineers, and tech leaders building enterprise-grade solutions, this practical book demystifies the core components of advanced RAG pipelines:Vector databases and embeddings for lightning-fast similarity searchKnowledge graphs to capture complex relationships and structured reasoningEnterprise search integration for handling massive, domain-specific datasetsCutting-edge strategies for chunking, indexing, ranking, query optimization, and evaluationAcross 10 focused chapters, you'll go beyond basic theory with step-by-step tutorials, real-world code examples (using popular tools like LangChain, LlamaIndex, Pinecone, Neo4j, and more), and best practices for scaling RAG in production. Learn how to:Reduce hallucinations and boost factual accuracyImplement advanced techniques like hybrid search, reranking, and agentic RAGBuild scalable systems for chatbots, question-answering, recommendation engines, and internal knowledge assistantsDeploy cost-effective, secure, and maintainable LLM-powered applicationsWhether you're enhancing customer support, automating research, or creating intelligent enterprise tools, Knowledge RAG Mastery equips you with the expertise to design, implement, and optimize RAG systems that deliver measurable business value. Stay ahead in the AI revolution, master RAG today and build the accurate, scalable AI solutions of tomorrow!
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