本书由华大生命科学研究院资深NLP专家撰写，旨在带你从零构建高效的企业级RAG系统。本书全面解析RAG原理与实战，涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术，并深入讲解三大落地优化技术，以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。第1章介绍RAG技术基础，帮助读者建立对RAG技术的全面认知。第2章介绍RAG系统的核心组件与实践，帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。第3章介绍高阶RAG技术与实践的细节，帮助读者掌握进阶技术。第4章介绍检索与问答模块的优化，全方位讲解优化策略。第5章介绍模型推理技术，加速RAG技术的落地。第6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术，提升RAG系统的整体性能与可信度。第7章介绍RAG技术的高阶变体，以充分挖掘RAG技术的应用潜力。第8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强，展望RAG技术未来应用的方向。

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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。 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

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《Llama大模型实践指南》共包括7章，涵盖了从基础理论到实际应用的全方位内容。第1章深入探讨了大模型的基础理论。第2章和第3章专注于Llama 2大模型的部署和微调，提供了一系列实用的代码示例、案例分析和最佳实践。第4章介绍了多轮对话难题，这是许多大模型开发者和研究人员面临的一大挑战。第5章探讨了如何基于Llama 2定制行业大模型，以满足特定业务需求。第6章介绍了如何利用Llama 2和LangChain构建高效的文档问答模型。第7章展示了多语言大模型的技术细节和应用场景。 《Llama大模型实践指南》既适合刚入门的学生和研究人员阅读，也适合有多年研究经验的专家和工程师阅读。通过阅读本书，读者不仅能掌握Llama 2大模型的核心概念和技术，还能学会如何将这些知识应用于实际问题，从而在这一快速发展的领域中取得优势。

"《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》系统介绍检索增强生成（RAG）技术的核心概念、开发流程和实际应用。《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》共分为11章，第1～3章详细介绍RAG开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解RAG系统的工作原理与开发技巧；第4～8章聚焦RAG系统的具体搭建，从向量数据库的创建、文本的向量化，到如何构建高效的检索增强模型，为开发RAG应用奠定基础；第9～11章通过实际案例，包括企业文档问答系统、医疗文献检索系统和法律法规查询助手的实际开发，帮助读者在特定领域深入理解和应用RAG技术。 《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》适合RAG技术初学者、大模型和AI研发人员、数据分析和挖掘工程师，以及高年级本科生和研究生阅读，也可作为培训机构和高校相关课程的教学用书或参考书。"

本书以实战为导向，系统性地讲解了RAG技术的构建与优化。全书内容从数据导入、文本分块、向量嵌入到向量存储、检索优化、响应生成，再到复杂RAG范式的探索，层层递进，帮助读者全面掌握RAG技术的核心知识点和实践技巧。首先聚焦于RAG系统的基础构建，包括数据加载、文本分块、信息嵌入和向量存储；其次深入探讨检索前处理、索引优化、检索后处理和响应生成等关键环节；随后提供了一套完整的RAG系统评估体系，帮助读者量化系统的性能；最后展望RAG技术的未来，介绍了GraphRAG、上下文检索、Modular RAG、Agentic RAG和Multi-Modal RAG等前沿范式。 在推进具身智能落地的实践中，RAG技术正在重构机器人的知识处理范式。本书既有手把手的代码级指导，又包含架构设计的顶层思考，可作为AI工程师的案头工具书，也可作为CTO规划技术栈的决策参考。...(展开全部)

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本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本全面介绍基于大语言模型的RAG应用开发的专业图书。本书共分为3篇：预备篇、基础篇和高级篇。预备篇旨在帮助你建立起对大模型与RAG的基本认识，并引导你搭建起RAG应用开发的基础环境；基础篇聚焦于经典RAG应用开发的核心要素与阶段，介绍关键模块的开发过程，剖析相关的技术原理，为后面的深入学习打下坚实的基础；高级篇聚焦于RAG应用开发的高阶模块与技巧，特别是在企业级RAG应用开发中的优化策略与技术实现，并探索了一些新型的RAG工作流与范式，旨在帮助你了解最新的RAG应用技术发展，掌握RAG应用的全方位开发能力。 《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》适合对大模型及RAG技术感兴趣的开发者、研究人员、产品经理及希望了解并掌握RAG应用开发能力的人阅读。无论你是进入AI领域...(展开全部)