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张小明 2026/1/17 3:57:37
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这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验#xff0c;详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景#xff0…给大家详细介绍一波就是这本《大模型RAG实战-RAG原理、应用与系统构建》内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理还通过丰富的案例与代码实现引导读者从理论走向实践轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者还是希望提升RAG应用技能的开发者本书都将为你提供宝贵的参考与指导。这份《大模型应用开发动手做AI Agent》PDF已经整理好还有完整版的大模型 AI 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】通过阅读本书你将掌握以下知识透彻理解RAG的召回和生成模块算法高级RAG系统的技巧RAG系统的各种训练方式方法深入了解RAG的范式变迁实战0基础搭建RAG系统实战高级RAG系统微调与流程搭建章节介绍第一章介绍了RAG的发展第二章:介绍了Transformer相关的基本原理包括embedding、编码器、解码器等第三章介绍了RAG环节里比较核心的文本向量化模型。首先介绍了和文本向量化模型比较相关的基础概念。然后介绍了一些稠密向量检索模型和稀疏检索模型。第四章这一张比较琐碎内容也比较多1在RAG场景下的提示词技巧。2文本切块方法包含基于规则的以及基于模型的。3向量数据库的基本原理以及一些开源向量数据库4召回环节优化策略短文本全局信息增强、上下文扩充、重排序等。5召回环节的评估以及模型回答评估6RAG场景下的LLM优化包括微调FLARE、Self-RAG等。第五章介绍了RAG的范式演变从基础的RAG系统开始到agent再到多模态RAG第六章介绍了RAG系统相关的训练内容。比如进行序贯训练以及联合训练。第七章介绍了如何基于langchain构建一个简单的RAG系统。包括langchain基础模块介绍以及构建一个ChatPDF可视化应用。第八章本章从实战角度出发讲解了向量化模型和LLM的选型、训练数据构造、训练方法等。书籍目录第一部分 基础第1章 RAG与大模型应用 21.1 大模型应用的方向RAG 21.2 为什么需要RAG 61.3 RAG的工作流程 91.4 RAG的优缺点 121.5 RAG的使用场景 141.6 RAG面临的挑战 161.7 本章小结 19第2章 语言模型基础 202.1 Transformer 202.2 自动编码器 412.3 自回归模型 472.4 本章小结 56第3章 文本召回模型 583.1 文本召回模型基础 583.2 稠密向量检索模型 613.3 稀疏向量检索模型 673.4 重排序模型 713.5 本章小结 72第二部分 原理第4章 RAG核心技术与优化方法 744.1 提示词工程 744.2 文本切块 834.3 向量数据库 874.4 召回环节优化 944.5 效果评估 1074.6 LLM能力优化 1154.7 本章小结 120第5章 RAG范式演变 1215.1 基础RAG系统 1215.2 先进RAG系统 1255.3 大模型主导的RAG系统 1275.4 多模态RAG系统 1315.5 本章小结 135###第6章 RAG系统训练 1366.1 RAG系统的训练难点 1366.2 训练方法 1386.3 独立训练 1386.4 序贯训练 1396.5 联合训练 1436.6 本章小结 149第三部分 实战第7章 基于LangChain实现RAG应用 1527.1 LangChain基础模块 1527.2 基于LangChain实现RAG 1567.3 基于Streamlit搭建一个ChatPDF可视化应用 1587.4 本章小结 161第8章 RAG系统构建与微调实战 1628.1 向量模型构建 1628.2 大模型指令微调 1758.3 复杂问题处理 1798.4 本章小结 203这份《大模型应用开发动手做AI Agent》PDF已经整理好还有完整版的大模型 AI 学习资料朋友们如果需要可以微信扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】