本书深入探讨了RAG技术体系及其应用，内容涉及从基础概念到高级应用的各个方面。首先，解构了大模型应用的基本模式与局限性，并引入RAG作为增强生成能力的一种方法，讲解了RAG的核心概念、组成结构及应用场景，还涵盖了RAG的基础、高级、模块化和智能体形式的技术体系。其次，以LlamaIndex为工具，展示了如何实现RAG，包括提示词设计、文档与索引创建、上下文检索及查询引擎构建等具体步骤。最后，介绍了基于RAG构建文档聊天助手、多模态内容解析器、数据库检索器、知识图谱系统、工作流引擎及多Agent系统的实践案例，每个案例均包含技术细节与实现效果演示。 本书适合人工智能领域的开发者、研究人员，以及自然语言处理、知识图谱、智能客服等专业人士阅读。

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： RAG的召回和生成模块算法 高级RAG系统的构建技巧 RAG系统的各种训练方法 RAG的范式变迁 零基础搭建RAG系统 高级RAG系统微调与搭建

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。 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

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)

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)

这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面，通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用开发，也提供详细的案例演示。

这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和开发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用开发3个维度循序渐进地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用开源技术、主要组件等基础知识和开发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助开发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?开发篇（7~16章） 展开分析10个不同场景的Agent应用开发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的开源Agent开发框架为基础，针对每个框架各讲解一个开发案例。另一方面，通过案例介绍Agent开发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型开发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用开发，也提供详细的案例演示。

"《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。

《实战AI大模型》是一本旨在填补人工智能（AI）领域（特别是AI大模型）理论与实践之间鸿沟的实用手册。书中介绍了AI大模型的基础知识和关键技术，如Transformer、BERT、ALBERT、T5、GPT系列、InstructGPT、ChatGPT、GPT 4、PaLM和视觉模型等，并详细解释了这些模型的技术原理、实际应用以及高性能计算（HPC）技术的使用，如并行计算和内存优化。 同时，《实战AI大模型》还提供了实践案例，详细介绍了如何使用Colossal AI训练各种模型。无论是人工智能初学者还是经验丰富的实践者，都能从本书学到实用的知识和技能，从而在迅速发展的AI领域中找到适合自己的方向。