Vector Databases and RAG with Python: Build intelligent search and retrieval systems using embeddings and LLMs (English Edition)
Langue : anglais
Edité par BPB Publications, 2026
- Livre broché
- Neuf
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2026. paperback. . . . . .
N° de réf. du vendeur V9789378545689
- Titre
- Vector Databases and RAG with Python: Build intelligent search and retrieval systems using embeddings and LLMs (English Edition)
- Auteur
- Dua, Rajdeep
- Éditeur
- BPB Publications
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- New
- Reliure
- Couverture souple
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 9378545688
- ISBN à 13 chiffres
- 9789378545689
As large language models continue to transform how we build intelligent systems, the ability to integrate proprietary data through vector search and RAG has become essential for creating accurate, contextually-aware applications that go beyond the limitations of pre-trained models
This comprehensive guide takes you from foundational concepts to production-ready implementations of vector databases and RAG systems. Starting with vector semantics and embeddings, you will learn to generate vector representations using neural networks, BERT, and OpenAI models. The book covers popular vector databases including Weaviate and Milvus, teaching you how to implement efficient search algorithms like k-nearest neighbors and hierarchical navigable small worlds. You will build complete RAG pipelines, explore advanced techniques like GraphRAG, and master evaluation frameworks using LlamaIndex. Each chapter includes hands-on Python examples with practical code implementations that demonstrate real-world applications.
By the end of this book, you will have mastered the skills needed to design, build, and evaluate production-grade vector search systems and RAG applications. You will be equipped to enhance LLM applications with private data, implement semantic search at scale, troubleshoot retrieval issues, and solve real-world information retrieval challenges using cutting-edge AI techniques with confidence.
What you will learn
● Generate embeddings using neural networks, BERT, and OpenAI models.
● Implement vector search algorithms including KNN and HNSW.
● Develop GraphRAG systems for structured knowledge representation.
● Evaluate and optimize RAG applications using LlamaIndex frameworks.
● Design scalable vector database architectures for production environments.
● Integrate vector search with LLMs for intelligent retrieval.
Who this book is for
This book is designed for data scientists, machine learning engineers, and software developers who want to build intelligent search and retrieval systems using modern AI techniques. It is ideal for professionals working with large language models who need to integrate private data, implement semantic search capabilities, or build production-ready RAG applications.
Table of Contents
1. Introduction to Vector Search
2. Getting Vector Representation
3. Searching using Vectors
4. Nearest Neighbor Search
5. Vector Databases Weaviate
6. Vector Databases Milvus
7. Solving RAG Use Cases with Milvus and Weaviate
8. Graph RAG
9. RAG Introduction with LlamaIndex
10. Evaluating RAG
« Synopsis » peut appartenir à une autre édition de cet ouvrage.
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Conor Kenny
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Informations concernant le droit de rétractation
Droit statutaire de rétractation
Vous avez le droit d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat dans les 14 jours sans donner de raison.
Le délai de rétractation expirera au bout de 14 jours à compter du jour où vous-même, ou un tiers autre que le transporteur et désigné par vous, prendrez physiquement possession de la dernière marchandise, du dernier lot ou de la dernière pièce.
Pour exercer votre droit de rétractation, remplissez électroniquement et envoyez une déclaration claire sur notre site Web, sous « Vos achats » dans « Votre compte ». Nous vous communiquerons sans délai un accusé de réception de cette rétractation sur un support durable (par exemple, par e-mail).
Pour respecter le délai de rétractation, il vous suffit d'envoyer votre message concernant l'exercice de votre droit de rétractation avant l'expiration du délai de rétractation.
Effets de la rétractation
Si vous exercez votre droit de rétractation sur ce contrat, nous vous rembourserons tous les paiements que vous avez effectués, y compris les frais de livraison (à l'exception des frais supplémentaires résultant du choix d'un mode de livraison autre que le type de livraison standard le moins cher que nous proposons).
Nous pouvons déduire du remboursement la perte de valeur de toute marchandise livrée, si la perte est le résultat d'une manipulation inutile de votre part.
Nous effectuerons le remboursement dans les meilleurs délais, et au plus tard 14 jours après le jour où nous aurons été informés de votre décision d'exercer votre droit de rétractation sur ce contrat.
Nous effectuerons le remboursement en utilisant le même moyen de paiement que celui que vous avez utilisé pour la transaction initiale, sauf si vous en avez expressément convenu autrement ; en tout état de cause, aucuns frais ne vous seront facturés à la suite d'un tel remboursement.
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Vous devez renvoyer les marchandises ou les remettre à Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Ireland, sans retard injustifié et, en tout état de cause, au plus tard 14 jours à compter du jour où vous nous avez communiqué votre décision de rétractation du présent contrat. Le délai est respecté si vous renvoyez les marchandises avant l'expiration du délai de 14 jours. Vous devrez prendre en charge les frais directs du renvoi des marchandises. Vous n'êtes responsable que de toute diminution de valeur des marchandises résultant d'une manipulation autre que celle nécessaire pour établir la nature, les caractéristiques et le fonctionnement des marchandises.
Exceptions au droit de rétractation
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