Dane gotowe na AI. Praktyczne wzorce projektowania nowoczesnej architektury danych Navnit Shukla, Kien Pham, Srikanth Sopirala, Harsha Tadiparthi
- Autorzy:
- Navnit Shukla, Kien Pham, Srikanth Sopirala, Harsha Tadiparthi
- Wydawnictwo:
- Helion
- Ocena:
- Stron:
- 280
- Druk:
- oprawa miękka
Opis
książki
:
Dane gotowe na AI. Praktyczne wzorce projektowania nowoczesnej architektury danych
Od surowych danych do zaawansowanej AI. Zbuduj architekturę przyszłości!
Rozwój generatywnej sztucznej inteligencji to jeden z najważniejszych trendów we współczesnym IT. Mimo ogromnego entuzjazmu większość firm napotyka poważne przeszkody przy przechodzeniu od fazy eksperymentów do wdrożeń produkcyjnych. Główną przyczyną niepowodzeń nie są ograniczenia samych modeli językowych (LLM), lecz nieodpowiednio przygotowane dane. Ta książka pokazuje, że w erze AI przewagę konkurencyjną zyskają nie te organizacje, które dysponują najpotężniejszymi algorytmami, ale te, które potrafią zaprojektować i wdrożyć nowoczesną, skalowalną architekturę danych.
Oto kompleksowy przewodnik, który przeprowadza czytelnika przez proces transformacji surowych, nieustrukturyzowanych informacji w wiedzę gotową do wykorzystania przez AI. Autorzy szczegółowo omawiają pięć kluczowych wzorców architektonicznych, w tym grafy wiedzy, platformy lakehouse i systemy sterowane zdarzeniami. Krok po kroku wyjaśniają mechanizmy działania wektorowych baz danych, wyszukiwania semantycznego i techniki RAG (retrieval-augmented generation). Książka wykracza poza samą technologię dostarcza również gotowe ramy dla ładu danych (data governance), bezpieczeństwa, zgodności z regulacjami i orkiestracji w podejściu LLMOps. To praktyczny plan działania, który pozwala zbudować niezawodne, bezpieczne i autonomiczne systemy agentowe klasy korporacyjnej.
Najważniejsze zagadnienia:
- Projektowanie architektury danych dla generatywnej i agentowej AI
- Wdrażanie wektorowych baz danych i wyszukiwania semantycznego
- Optymalizacja systemów RAG i zaawansowana inżynieria promptów
- Ramy ładu danych, bezpieczeństwa i zgodności z regulacjami
- Orkiestracja przepływów pracy i praktyki LLMOps
Ta książka przekłada najtrudniejszy problem związany z generatywną AI w organizacjach () w jasny i możliwy do wdrożenia plan inżynieryjny. Jeśli tworzysz rozwiązania, a nie tylko o nich mówisz, będzie to Twój praktyczny przewodnik.
Magesh Varadharajan, menedżer zespołu inżynieryjnego, Gen Digital Inc.
Jest to rzadkie połączenie omówienia strategii i jej realizacji. Książka ta stanowi praktyczny przewodnik, który wyjaśnia, jak przełożyć szum wokół AI na realia organizacji.
Iskander Sanchez-Rola, menedżer do spraw AI i innowacji
Wybrane bestsellery
Helion - inne książki
Dzięki opcji "Druk na żądanie" do sprzedaży wracają tytuły Grupy Helion, które cieszyły sie dużym zainteresowaniem, a których nakład został wyprzedany.
Dla naszych Czytelników wydrukowaliśmy dodatkową pulę egzemplarzy w technice druku cyfrowego.
Co powinieneś wiedzieć o usłudze "Druk na żądanie":
- usługa obejmuje tylko widoczną poniżej listę tytułów, którą na bieżąco aktualizujemy;
- cena książki może być wyższa od początkowej ceny detalicznej, co jest spowodowane kosztami druku cyfrowego (wyższymi niż koszty tradycyjnego druku offsetowego). Obowiązująca cena jest zawsze podawana na stronie WWW książki;
- zawartość książki wraz z dodatkami (płyta CD, DVD) odpowiada jej pierwotnemu wydaniu i jest w pełni komplementarna;
- usługa nie obejmuje książek w kolorze.
Masz pytanie o konkretny tytuł? Napisz do nas: sklep@helion.pl
Książka drukowana
Oceny i opinie klientów: Dane gotowe na AI. Praktyczne wzorce projektowania nowoczesnej architektury danych Navnit Shukla, Kien Pham, Srikanth Sopirala, Harsha Tadiparthi
(0)