AI大模型好书推荐 -《基于大模型的RAG应用开发与优化 — 构建企业级LLM应用》

AI大模型教程

于 2025-03-27 15:42:05 发布

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文章标签：人工智能 langchain ollama 程序员 RAG 知识库大模型应用

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《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》 是一本专注于RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术应用的书籍。该书不仅为读者提供了全面深入的RAG技术知识，还注重实践性和可操作性，帮助读者快速掌握构建企业级LLM应用的能力。

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一、本书推荐理由

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本深度与广度并重、实践导向性强、紧跟技术前沿、企业级应用视角以及易于理解和阅读的优秀书籍。它对于希望深入了解RAG技术、掌握RAG应用开发与优化技能的读者来说，具有重要的参考价值和指导意义。

深度与广度：本书全面解析RAG技术，同时展现其广泛应用，帮助读者深入理解并掌握。
实践导向：通过大量案例和代码，本书手把手教读者掌握RAG应用开发与优化技能，提升实战能力。
技术前沿：紧跟RAG技术最新动态，为读者提供前沿信息和灵感来源。
企业级视角：聚焦企业级LLM应用构建，探讨RAG在企业数字化转型和智能化升级中的重要作用。
易于理解：表述清晰简洁，避免过多专业术语和复杂公式，有助于读者系统学习。

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

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二、本书主要内容

《 基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》 全面介绍了RAG技术的基础、应用开发流程、核心技术、优化策略、企业级应用构建以及新型工作流与范式，旨在帮助读者掌握RAG应用开发的能力并构建高效的企业级LLM应用。

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一、预备篇

该部分旨在帮助读者建立起对大模型与RAG的基本认识，并引导读者搭建起RAG应用开发的基础环境。这包括了对RAG技术的起源、发展、原理及优势的介绍，以及构建RAG应用开发环境所需的工具、库和框架的讲解。

二、基础篇

该部分聚焦于经典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。具体内容包括：

RAG应用开发流程：详细阐述了从需求分析、数据准备、模型训练到应用部署的整个流程，为读者提供了一套完整的开发方案。
RAG核心技术：深入讲解了RAG技术中的“检索”、“生成”和“增强”等核心技术，以及这些技术的协同作用。
RAG应用案例：通过一些具体的RAG应用案例，展示了RAG技术在不同场景下的应用效果和价值。

三、高级篇

该部分聚焦于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。内容涵盖：

优化策略：针对RAG应用中的常见问题，如检索质量低、生成质量差等，提出了具体的优化策略和实践方法。
企业级应用构建：探讨了如何构建企业级LLM应用，包括架构设计、性能优化、安全性保障等方面的内容。
新型RAG工作流与范式：探索了一些新型的RAG工作流与范式，如模块RAG、RAG-Fusion等，旨在帮助读者了解最新的RAG应用技术发展。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

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二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望