Кит Борн | Раскрытие потенциала данных с помощью генеративного ИИ и технологии RAG (2024) [PDF]

Часть 1. Введение в генерацию, дополненную поиском (RAG)
Глава 1. Что такое генерация, дополненная поиском (RAG)
Глава 2. Лаборатория кода – полный конвейер RAG
Глава 3. Практическое применение RAG
Глава 4. Компоненты системы RAG
Глава 5. Управление безопасностью в приложениях RAG
Часть 2. Компоненты RAG
Глава 6. Сопряжение с RAG и Gradio
Глава 7. Ключевая роль векторов и магазинов Vector в RAG
Глава 8. Поиск сходства с помощью векторов
Глава 9. Количественная оценка RAG и визуализация
Глава 10. Ключевые компоненты RAG в LangChain
Глава 11. Использование LangChain для получения большего от RAG
Часть 3. Внедрение продвинутой RAG
Глава 12. Сочетание RAG с мощью агентов ИИ и LangGraph
Глава 13. Использование оперативного проектирования для повышения эффективности RAG
Глава 14. Передовые методы, связанные с RAG, для улучшения результатов

Об авторе
Кит Борн — старший специалист по данным Generative AI в Johnson & Johnson, имеющий более чем десятилетний опыт в области анализа данных и машинного обучения. Он работал над различными проектами в стартапах и компаниях из списка Fortune 50. В J&J Кит разрабатывает сложные платформы ИИ, используя передовые методы, такие как обучение и тонкая настройка базовых моделей.
Кит имеет степень магистра делового администрирования в колледже Бабсона, специализируясь на технологическом предпринимательстве и маркетинге, а также степень магистра прикладных наук о данных в Мичиганском университете. Его опыт охватывает обучение моделей, тонкую настройку, генерацию дополненной информации (RAG), генеративный ИИ, машинное обучение, инженерию данных, Python, TensorFlow, PyTorch и Hugging Face.
На протяжении всей своей карьеры Кит занимал руководящие должности, включая старшего специалиста по данным Generative AI, старшего инженера-программиста, директора по маркетингу и главного операционного директора. Его недавняя книга «Извлечение данных с помощью генеративного ИИ и RAG» демонстрирует его лидерские качества на стыке искусственного интеллекта и отраслевых инноваций.