[2/2] Hands-On RAG for Production (Рубрика #AI)
Заканчивая обзор это крутой книги про RAG, что находится в процессе написания.
5) "Evaluating your RAG Application" - эта глава обязательна для прочтения тем, кто планирует докатить RAG на production. Авторы упоминают про метрики вроде hallucinations, response quality, latency и cost. И не только упоминают, но и рассказывают про способы измерения качества retrieval и генерации. По-факту, тут идет рассказ про стандартные метрики поиска (precision, recall, f1, метрики с учетом порядка элементов), а также про точность генерации (утилизация контекста, точность ответов, консистентность ответов, отсутствие галлюцинаций, точность цитат), а также предубеждения (по расе, полу и так далее). А также подходы к e2e оцениваниют при помощи фреймворков: Open-RAG-EVAL, RAGAs, DeepEval. Ну и напоследок как учитывать фидбек людей (условно пальцы вниз и вверх, которые вы видели в чатиках ChatGPT, Perplexity, ...)
6) "From RAG to AI Agents" - здесь речь идет про retrieval, который перестаёт быть конечным продуктом и становится частью более длинного workflow. То есть RAG - уже не только "найди и ответь", а "найди, проверь, спланируй, вызови инструмент, верни результат". Это очень верно для текущего времени, где агенты без качественного retrieval быстро превращаются в дорогую импровизацию.
7 и 8) "Multimodal RAG" и "Knowledge Enhanced RAG" делают книгу ещё полезнее для реальных корпораций. Это важно для всех, кто работает с PDF, таблицами, диаграммами, изображениями, полуструктурированными документами и сложными knowledge domains, где одной embedding similarity уже мало.
P.S.
Если сравнить эту книгу с другими, о которых я рассказывал, то получается такая картина
- "AI Engineering" - это широкая карта всей дисциплины и ответ на вопрос, а что вообще такое современная AI-разработка и из каких слоёв она состоит. На этом фоне "Hands-On RAG for Production" выглядит уже не как обзор всей системы, а как очень подробный разбор ее части - production RAG.
- "Prompt Engineering for LLMs" учит понимать архитектуру LLM, строить prompt strategy, правильно собирать context elements и использовать техники вроде few-shot, chain-of-thought и RAG. Поэтому "Prompt Engineering for LLMs" - это книга про интерфейс между человеком, контекстом и моделью, а "Hands-On RAG for Production" - про retrieval/platform layer, который этот контекст делает надёжным в проде.
#AI #Engineering #Software #DistributedSystems #SystemDesign #Database #Search #Agents
Заканчивая обзор это крутой книги про RAG, что находится в процессе написания.
5) "Evaluating your RAG Application" - эта глава обязательна для прочтения тем, кто планирует докатить RAG на production. Авторы упоминают про метрики вроде hallucinations, response quality, latency и cost. И не только упоминают, но и рассказывают про способы измерения качества retrieval и генерации. По-факту, тут идет рассказ про стандартные метрики поиска (precision, recall, f1, метрики с учетом порядка элементов), а также про точность генерации (утилизация контекста, точность ответов, консистентность ответов, отсутствие галлюцинаций, точность цитат), а также предубеждения (по расе, полу и так далее). А также подходы к e2e оцениваниют при помощи фреймворков: Open-RAG-EVAL, RAGAs, DeepEval. Ну и напоследок как учитывать фидбек людей (условно пальцы вниз и вверх, которые вы видели в чатиках ChatGPT, Perplexity, ...)
6) "From RAG to AI Agents" - здесь речь идет про retrieval, который перестаёт быть конечным продуктом и становится частью более длинного workflow. То есть RAG - уже не только "найди и ответь", а "найди, проверь, спланируй, вызови инструмент, верни результат". Это очень верно для текущего времени, где агенты без качественного retrieval быстро превращаются в дорогую импровизацию.
7 и 8) "Multimodal RAG" и "Knowledge Enhanced RAG" делают книгу ещё полезнее для реальных корпораций. Это важно для всех, кто работает с PDF, таблицами, диаграммами, изображениями, полуструктурированными документами и сложными knowledge domains, где одной embedding similarity уже мало.
P.S.
Если сравнить эту книгу с другими, о которых я рассказывал, то получается такая картина
- "AI Engineering" - это широкая карта всей дисциплины и ответ на вопрос, а что вообще такое современная AI-разработка и из каких слоёв она состоит. На этом фоне "Hands-On RAG for Production" выглядит уже не как обзор всей системы, а как очень подробный разбор ее части - production RAG.
- "Prompt Engineering for LLMs" учит понимать архитектуру LLM, строить prompt strategy, правильно собирать context elements и использовать техники вроде few-shot, chain-of-thought и RAG. Поэтому "Prompt Engineering for LLMs" - это книга про интерфейс между человеком, контекстом и моделью, а "Hands-On RAG for Production" - про retrieval/platform layer, который этот контекст делает надёжным в проде.
#AI #Engineering #Software #DistributedSystems #SystemDesign #Database #Search #Agents