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《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。
《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》书籍信息摘要
《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》内容简介与阅读建议，作者 汪鹏/谷清水/卞龙鹏，科技技术，2024年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：大模型、RAG、RAG系统、计算机类。
- 作者：汪鹏/谷清水/卞龙鹏
- 分类：科技技术
- 出版年份：2024
- 出版社：机械工业出版社
- 页数：203 页
- 语言：中文
- 格式：暂无已核验合规下载格式
《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 6.4 可作为选书参考。
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版本
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目录
- 前 言
- 第一部分 基础
- 第1章 RAG与大模型应用 2
- 1.1 大模型应用的方向：RAG2
- 1.1.1 什么是RAG2
- 1.1.2 RAG与模型微调的对比5
- 1.1.3 RAG带来的范式改变5
- 1.2 为什么需要RAG6
展开全部（共 120 章节）
- 1.2.1 大模型的知识更新问题6
- 1.2.2 大模型生成结果的不可解释性问题8
- 1.2.3 大模型的数据泄露问题8
- 1.2.4 大模型的训练成本问题9
- 1.3 RAG的工作流程9
- 1.3.1 数据准备10
- 1.3.2 数据召回11
- 1.3.3 答案生成12
- 1.4 RAG的优缺点12
- 1.4.1 RAG的优点12
- 1.4.2 RAG的缺点13
- 1.5 RAG的使用场景14
- 1.6 RAG面临的挑战16
- 1.6.1 LLM的伸缩法则与知识库大小的关系16
- 1.6.2 相似度搜索的性能问题17
- 1.7 本章小结19
- 第2章 语言模型基础 20
- 2.1 Transformer20
- 2.1.1 词嵌入24
- 2.1.2 编码器35
- 2.1.3 解码器39
- 2.1.4 解码头41
- 2.2 自动编码器41
- 2.2.1 ELMo42
- 2.2.2 BERT43
- 2.3 自回归模型47
- 2.3.1 GPT48
- 2.3.2 LLaMA53
- 2.4 本章小结56
- 第3章 文本召回模型 58
- 3.1 文本召回模型基础58
- 3.2 稠密向量检索模型61
- 3.2.1 SimCSE61
- 3.2.2 SBERT63
- 3.2.3 CoSENT64
- 3.2.4 WhiteBERT65
- 3.2.5 SGPT66
- 3.3 稀疏向量检索模型67
- 3.3.1 朴素词袋模型67
- 3.3.2 TF-IDF68
- 3.3.3 BM2570
- 3.4 重排序模型71
- 3.5 本章小结72
- 第二部分 原理
- 第4章 RAG核心技术与优化方法 74
- 4.1 提示词工程74
- 4.1.1 提示词工程基础74
- 4.1.2 RAG场景下的提示词设计81
- 4.2 文本切块83
- 4.2.1 固定大小文本切块84
- 4.2.2 基于NLTK的文本切块85
- 4.2.3 特殊格式文本切块85
- 4.2.4 基于深度学习模型的文本切块86
- 4.3 向量数据库87
- 4.3.1 Faiss88
- 4.3.2 Milvus92
- 4.3.3 Weaviate93
- 4.3.4 Chroma93
- 4.3.5 Qdrant93
- 4.4 召回环节优化94
- 4.4.1 短文本全局信息增强94
- 4.4.2 召回内容上下文扩充95
- 4.4.3 文本多向量表示96
- 4.4.4 查询内容优化98
- 4.4.5 召回文本重排序101
- 4.4.6 多检索器融合102
- 4.4.7 结合元数据召回104
- 4.5 效果评估107
- 4.5.1 召回环节评估107
- 4.5.2 模型回答评估109
- 4.6 LLM能力优化115
- 4.6.1 LLM微调115
- 4.6.2 FLARE117
- 4.6.3 Self-RAG119
- 4.7 本章小结120
- 第5章 RAG范式演变 121
- 5.1 基础RAG系统121
- 5.1.1 基础流程121
- 5.1.2 存在的问题122
- 5.2 先进RAG系统125
- 5.3 大模型主导的RAG系统127
- 5.4 多模态RAG系统131
- 5.5 本章小结135
- 第6章 RAG系统训练 136
- 6.1 RAG系统的训练难点136
- 6.2 训练方法138
- 6.3 独立训练138
- 6.4 序贯训练139
- 6.4.1 冻结召回模块140
- 6.4.2 冻结生成模块141
- 6.5 联合训练143
- 6.5.1 异步更新索引143
- 6.5.2 批近似147
- 6.6 本章小结149
- 第三部分 实战
- 第7章 基于LangChain实现RAG应用 152
- 7.1 LangChain基础模块152
- 7.2 基于LangChain实现RAG156
- 7.3 基于Streamlit搭建一个ChatPDF可视化应用158
- 7.4 本章小结161
- 第8章 RAG系统构建与微调实战 162
- 8.1 向量模型构建162
- 8.1.1 模型选型162
- 8.1.2 训练数据构造163
- 8.1.3 向量模型训练166
- 8.1.4 向量模型联合训练167
- 8.2 大模型指令微调175
- 8.3 复杂问题处理179
- 8.3.1 微调数据构造180
- 8.3.2 微调数据处理194
- 8.3.3 复杂问题推理处理200
- 8.4 本章小结203
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常见问题
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