《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》是一本由NLP和AI领域的资深技术专家联合撰写的实战指南。随着大模型技术的爆发，尤其是ChatGPT等产品的兴起，知识库问答产品迅速走红，引发了RAG（检索增强生成）系统的广泛关注与讨论。

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。

书籍章节目录：

第一部分 基础：

在（第1～3章）中，首先介绍了RAG的定义，为什么需要 RAG，以及RAG的工作流程、优缺点以及使用场景。然后介绍了Transformer、自动编码器和自回归模型等语言模型。

第二部分 原理：

在（第4～6章）中，深入剖析了RAG的核心技术与优化方法，包括提示词工程、文本切块、向量数据库、召回环节优化、效果评估以及LLM能力优化等方面。

第三部分 实战：

在（第7章和第8章）中，首先以一个基于LangChain实现的RAG应用为例，详细介绍了如何搭建一个RAG系统。通过案例展示了RAG系统在向量模型构建、大模型指令微调以及复杂问题 处理等方面的实战应用。

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

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。

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