Building Data-Driven Applications with LlamaIndex. A practical guide to retrieval-augmented generation (RAG) to enhance LLM applications

Andrei Gheorghiu

Discover the immense potential of Generative AI and Large Language Models (LLMs) with this comprehensive guide. Learn to overcome LLM limitations, such as contextual memory constraints, prompt size issues, real-time data gaps, and occasional ‘hallucinations’. Follow practical examples to personalize and launch your LlamaIndex projects, mastering skills in ingesting, indexing, querying, and connecting dynamic knowledge bases. From fundamental LLM concepts to LlamaIndex deployment and customization, this book provides a holistic grasp of LlamaIndex's capabilities and applications. By the end, you'll be able to resolve LLM challenges and build interactive AI-driven applications using best practices in prompt engineering and troubleshooting Generative AI projects.

Tworzenie aplikacji AI z LlamaIndex. Praktyczny przewodnik po RAG i LLM

Andrei Gheorghiu

Chociaż sztuczna inteligencja (AI), która generuje treści, wciąż się rozwija, to nadal boryka się z pewnymi ograniczeniami. Mogą to być trudności w odróżnianiu prawdy od fałszu, problem z utrzymaniem kontekstu w długich dokumentach czy występowanie nieprzewidywalnych błędów w rozumowaniu i zapamiętywaniu faktów. Generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) ułatwia rozwiązanie wielu z tych problemów, a narzędziem, które do tego służy, jest framework LlamaIndex. Dzięki tej książce łatwiej poradzisz sobie z zastosowaniem ekosystemu LlamaIndex i nauczysz się wdrażać własne projekty. Na praktycznych przykładach zapoznasz się z procesem personalizacji i uruchamiania projektów LlamaIndex. Dowiesz się, jak przezwyciężać ograniczenia dużych modeli językowych, zbudujesz aplikacje dla użytkowników końcowych i zdobędziesz umiejętności w zakresie pozyskiwania danych, indeksowania, obsługi zapytań i łączenia dynamicznych baz wiedzy, obejmujących generatywną sztuczną inteligencję i duże modele językowe. Pod koniec lektury zagłębisz się w tworzenie niestandardowych rozwiązań, co pozwoli Ci dobrze zrozumieć możliwości i zastosowania LlamaIndex. Ciekawsze zagadnienia: ekosystem LlamaIndex i typowe przypadki użycia wprowadzanie i analizowanie w LlamaIndex danych z różnych źródeł tworzenie zoptymalizowanych indeksów wysyłanie zapytań do LlamaIndex i interpretacja odpowiedzi koszty i kwestie prywatności wdrażanie aplikacji LlamaIndex Pokochaj LlamaIndex - i twórz inteligentne aplikacje!