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A How-To Guide for Implementation and Management

AI for Public Relations

Retrieval-Augmented Generation (RAG) represents the cutting edge of AI innovation, bridging the gap between large language models (LLMs) and real-world knowledge. This book provides the definitive roadmap for building, optimizing, and deploying enterprise-grade RAG systems that deliver measurable business value.
This comprehensive guide takes you beyond basic concepts to advanced implementation strategies, covering everything from architectural patterns to production deployment. You'll explore proven techniques for document processing, vector optimization, retrieval enhancement, and system scaling, supported by real-world case studies from leading organizations.
Key Learning Objectives
<ul>
<li>Design and implement production-ready RAG architectures for diverse enterprise use cases</li>
<li>Master advanced retrieval strategies including graph-based approaches and agentic systems</li>
<li>Optimize performance through sophisticated chunking, embedding, and vector database techniques</li>
<li>Navigate the integration of RAG with modern LLMs and generative AI frameworks</li>
<li>Implement robust evaluation frameworks and quality assurance processes</li>
<li>Deploy scalable solutions with proper security, privacy, and governance controls</li>
</ul>
Real-World Applications
<ul>
<li>Intelligent document analysis and knowledge extraction</li>
<li>Code generation and technical documentation systems</li>
<li>Customer support automation and decision support tools</li>
<li>Regulatory compliance and risk management solutions</li>
</ul>
Whether you're an AI engineer scaling existing systems or a technical leader planning next-generation capabilities, this book provides the expertise needed to succeed in the rapidly evolving landscape of enterprise AI.
What You Will Learn
<ul>
<li>Architecture Mastery: Design scalable RAG systems from prototype to enterprise production</li>
<li>Advanced Retrieval: Implement sophisticated strategies, including graph-based and multi-modal approaches</li>
<li>Performance Optimization: Fine-tune embedding models, vector databases, and retrieval algorithms for maximum efficiency</li>
<li>LLM Integration: Seamlessly combine RAG with state-of-the-art language models and generative AI frameworks</li>
<li>Production Excellence: Deploy robust systems with monitoring, evaluation, and continuous improvement processes</li>
<li>Industry Applications: Apply RAG solutions across diverse sectors, including finance, healthcare, legal, and technology</li>
</ul>

Advanced Techniques and Production-Ready Solutions for Enterprise AI

Mastering Retrieval-Augmented Generation

Exploring Machine and Deep Learning's Impact on Computer Vision

From Pixels to Insights

Shortest Histories

The Shortest History of AI

Hacking and Securing Serverless Cloud Applications on AWS, Azure, and GCP

Learning Serverless Security

Dieses Buch bietet einen praxisnahen Einblick für Führungskräfte, Entscheider und Data-Science-Interessierte, die das Potenzial von Daten im Unternehmen voll ausschöpfen wollen. Es zeigt, wie Data Science nicht nur operative Prozesse optimiert, sondern auch strategisch zum langfristigen Geschäftserfolg beiträgt und neue Chancen erschließt. Basierend auf dem Podcast „Data Science mit Milch und Zucker“ behandelt das Buch zentrale Themen wie Datenstrategie, Künstliche Intelligenz, MLOps, Data Mesh und Business Impact. Es liefert konkrete Handlungsempfehlungen und echte Einblicke aus der Praxis – von der erfolgreichen Integration von Data Science bis zur effektiven Skalierung datengetriebener Projekte. Leserinnen und Leser erhalten wertvolle Best Practices führender Unternehmen, die den Wandel aktiv gestalten und datengetriebene Entscheidungen als Wettbewerbsvorteil nutzen. Ergänzt wird dies durch inspirierende Denkanstöße und sofort umsetzbare Impulse für den unternehmerischen Alltag.Für wen ist dieses Buch? Für Manager:innen, Unternehmer:innen, Data-Science-Verantwortliche und Changemaker, die datenbasiert entscheiden und ihre Organisation zukunftsfähig aufstellen wollen.Die Herausgebenden Prof. Dr. René Brunner ist Professor für Data Science, mehrfach ausgezeichneter Wissenschaftler, gefragter Speaker und Gründer der Datamics GmbH. Er lehrt an renommierten Universitäten im deutschsprachigen Raum, aktuell an der Hochschule Macromedia, und hat über 50.000 Menschen in Data Science ausgebildet. Seine Leidenschaft gilt der Verbindung von wissenschaftlicher Tiefe und praktischer Anwendung im Unternehmenskontext. Durch seine langjährige Erfahrung in Lehre, Forschung und Beratung kennt er die Herausforderungen und Erfolgsfaktoren datengetriebener Transformation aus erster Hand.Glorinda Matrone ist Data Strategin, Unternehmensberaterin und erfahrene Führungskraft im Digitalbereich. Mit fundierter Expertise begleitet sie Organisationen auf ihrem Weg zur Data-Driven Company und baut Brücken zwischen Technologie, Business und Menschen.

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