Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
AI-Powered Search de Doug Turnbull

AI-Powered Search

Autor Doug Turnbull, Max Irwin, Trey Grainger
en Limba Engleză Hardback – 14 feb 2025

ABORDAREA PRACTICĂ: AI-Powered Search reușește să depășească bariera teoretică a algoritmilor de învățare automată, oferind un raport echilibrat între conceptele de data science și implementarea lor directă în sisteme de căutare scalabile. Considerăm că valoarea principală a acestei lucrări rezidă în experiența cumulată a autorilor Trey Grainger, Doug Turnbull și Max Irwin, care transpun provocările întâlnite la giganți precum Spotify sau Reddit în soluții arhitecturale concrete. Descoperim aici un ghid detaliat despre cum putem transforma un motor de căutare bazat pe simple cuvinte cheie într-un sistem inteligent care înțelege intenția utilizatorului. Observăm o trecere progresivă de la bazele relevanței lingvistice către frontiera actuală a inteligenței artificiale generative. Cartea analizează în profunzime tehnici precum Semantic Search folosind dense vector embeddings și faimosul framework Retrieval Augmented Generation (RAG), esențial pentru oricine dorește să combine precizia căutării cu abilitățile de sinteză ale modelelor LLM. Cititorul care a aplicat ideile din Applied Machine Learning and AI for Engineers va găsi aici o specializare necesară, deoarece AI-Powered Search completează intuiția generală despre ML cu mecanisme specifice de ranking, grafuri de cunoaștere și modele de semnal (click models). Structura narativă este una tehnică, ritmul fiind susținut de exemplele de cod și de studiile de caz privind personalizarea rezultatelor în timp real. Nu este doar o prezentare a modelelor de fundație, ci un manual de inginerie care explică eliminarea erorilor de clasificare prin active learning și optimizarea procesului de regăsire a informației. Publicată de Manning Publications, lucrarea se impune ca o resursă fundamentală pentru modernizarea sistemelor de căutare prin integrarea procesării limbajului natural.

Citește tot Restrânge

Preț: 39384 lei

Preț vechi: 49230 lei
-20%

Puncte Express: 591

Carte disponibilă

Livrare economică 21 august-04 septembrie
Livrare express 06-12 august pentru 5496 lei

Livrare prin curier în România Termenul estimat este afișat lângă disponibilitate.
Transport gratuit de la 40000 lei Plată online sau ramburs, în funcție de opțiunile comenzii.
Retur gratuit în 14 zile Comandă securizată și suport în română.
 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9781617296970
ISBN-10: 161729697X
Pagini: 520
Dimensiuni: 186 x 231 x 35 mm
Greutate: 0.94 kg
Editura: Manning Publications

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte inginerilor software și specialiștilor în date care doresc să implementeze sisteme de căutare de ultimă generație. Cititorul câștigă expertiză în tehnologii critice precum RAG, căutare semantică și Learning to Rank, învățând să construiască aplicații care învață autonom din interacțiunile utilizatorilor. Este resursa ideală pentru a trece de la căutarea bazată pe text la cea bazată pe intenție și context.

Descriere scurtă

AI-Powered Search teaches you the latest machine-learning techniques. Ideal for software developers or data scientists familiar with the basics of search engine development, it will show you ways to create content that will constantly get smarter and automatically deliver better, more relevant search experiences

Descriere

Apply cutting-edge machine learning techniques—from crowdsourced relevance and knowledge graph learning, to Large Language Models (LLMs)—to enhance the accuracy and relevance of your search results. Delivering effective search is one of the biggest challenges you can face as an engineer. AI-Powered Search is an in-depth guide to building intelligent search systems you can be proud of. It covers the critical tools you need to automate ongoing relevance improvements within your search applications. Inside you’ll learn modern, data-science-driven search techniques like: • Semantic search using dense vector embeddings from foundation models • Retrieval augmented generation (RAG) • Question answering and summarization combining search and LLMs • Fine-tuning transformer-based LLMs • Personalized search based on user signals and vector embeddings • Collecting user behavioral signals and building signals boosting models • Semantic knowledge graphs for domain-specific learning • Semantic query parsing, query-sense disambiguation, and query intent classification • Implementing machine-learned ranking models (Learning to Rank) • Building click models to automate machine-learned ranking • Generative search, hybrid search, multimodal search, and the search frontier AI-Powered Search will help you build the kind of highly intelligent search applications demanded by modern users. Whether you’re enhancing your existing search engine or building from scratch, you’ll learn how to deliver an AI-powered service that can continuously learn from every content update, user interaction, and the hidden semantic relationships in your content. You’ll learn both how to enhance your AI systems with search and how to integrate large language models (LLMs) and other foundation models to massively accelerate the capabilities of your search technology. Foreword by Grant Ingersoll. Purchase of the print book includes a free eBook in PDF and ePub formats from Manning Publications. About the technology Modern search is more than keyword matching. Much, much more. Search that learns from user interactions, interprets intent, and takes advantage of AI tools like large language models (LLMs) can deliver highly targeted and relevant results. This book shows you how to up your search game using state-of-the-art AI algorithms, techniques, and tools. About the book AI-Powered Search teaches you to create a search that understands natural language and improves automatically the more it is used. As you work through dozens of interesting and relevant examples, you’ll learn powerful AI-based techniques like semantic search on embeddings, question answering powered by LLMs, real-time personalization, and Retrieval Augmented Generation (RAG). What's inside • Sparse lexical and embedding-based semantic search • Question answering, RAG, and summarization using LLMs • Personalized search and signals boosting models • Learning to Rank, multimodal, and hybrid search About the reader For software developers and data scientists familiar with the basics of search engine technology. About the author Trey Grainger is the Founder of Searchkernel and former Chief Algorithms Officer and SVP of Engineering at Lucidworks. Doug Turnbull is a Principal Engineer at Reddit and former Staff Relevance Engineer at Spotify. Max Irwin is the Founder of Max.io and former Managing Consultant at OpenSource Connections. Table of Contents Part 1 1 Introducing AI-powered search 2 Working with natural language 3 Ranking and content-based relevance 4 Crowdsourced relevance Part 2 5 Knowledge graph learning 6 Using context to learn domain-specific language 7 Interpreting query intent through semantic search Part 3 8 Signals-boosting models 9 Personalized search 10 Learning to rank for generalizable search relevance 11 Automating learning to rank with click models 12 Overcoming ranking bias through active learning Part 4 13 Semantic search with dense vectors 14 Question answering with a fine-tuned large language model 15 Foundation models and emerging search paradigms A Running the code examples B Supported search engines and vector database