خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Unlocking Data with Generative AI and RAG

📝 توضیح فارسی

کتاب «Unlocking Data with Generative AI and RAG» نوشته‌ی کیت بورن به بررسی یکی از مهم‌ترین تحولات اخیر در حوزه هوش مصنوعی می‌پردازد: استفاده از مدل‌های زایشی (Generative AI) در ترکیب با بازیابی تقویت‌شده (Retrieval-Augmented Generation یا RAG). نویسنده در این اثر نشان می‌دهد که چگونه می‌توان با استفاده از این رویکرد ترکیبی، از محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) عبور کرد و داده‌های سازمانی و منابع اختصاصی را به شکلی هوشمندانه در اختیار مدل قرار داد. کتاب با زبانی روان و کاربردی توضیح می‌دهد که RAG چگونه به مدل کمک می‌کند پاسخ‌هایی دقیق‌تر، به‌روزتر و متناسب با نیاز کاربر ارائه دهد. همچنین، مثال‌ها و پروژه‌های عملی در کتاب، نشان می‌دهند که چگونه می‌توان در صنایع مختلف مثل سلامت، مالی، حقوقی و آموزش، از این تکنولوژی برای خلق راه‌حل‌های کارآمد استفاده کرد. علاوه بر این، مباحثی مانند معماری پیاده‌سازی RAG، استفاده از پایگاه داده‌های برداری، بهینه‌سازی عملکرد مدل و چالش‌های امنیتی نیز به صورت کاربردی بررسی می‌شوند. این کتاب برای توسعه‌دهندگان، پژوهشگران و مدیرانی که می‌خواهند از هوش مصنوعی مولد در کنار داده‌های واقعی سازمانی بیشترین بهره را ببرند، یک منبع ارزشمند و راهنمای عملی محسوب می‌شود.

📝 English Description

“Unlocking Data with Generative AI and RAG” by Keith Bourne explores the transformative potential of combining Generative AI with Retrieval-Augmented Generation (RAG). The book highlights how this powerful approach overcomes the limitations of large language models (LLMs), enabling them to generate more accurate, context-aware, and up-to-date responses by integrating external knowledge sources and enterprise data. Bourne explains in a practical and accessible way how RAG pipelines work, emphasizing the role of vector databases, embeddings, document retrieval, and model fine-tuning in delivering business-ready AI solutions. Real-world examples and case studies illustrate how industries such as healthcare, finance, legal services, and education can leverage this approach to unlock data, automate workflows, and enhance decision-making. Beyond the technical concepts, the book also discusses deployment strategies, system architecture, optimization techniques, and ethical considerations involved in using RAG effectively. With its blend of conceptual clarity and hands-on guidance, this book is designed for developers, AI practitioners, data scientists, and business leaders who want to harness generative AI in a practical and reliable way. By bridging the gap between cutting-edge AI research and real-world applications, it serves as both a foundational resource and a roadmap for building advanced, data-driven AI systems.