免费送书 | 全面介绍RAG应用的学习书籍，《基于大模型的RAG应用开发与优化》

｜为什么推荐｜

自2022年底ChatGPT掀起AI革命以来，大语言模型（LLM）技术快速迭代发展，从GPT-4到Claude 2，从文心一言到通义千问，大模型技术以惊人的速度发展。大模型工具可能已经在生活中充当了我们的创作助手、咨询专家、甚至情感陪护等，但这样的应用还远远不能发挥出大模型的真正价值。

当前大模型被普遍看好的两个专业应用方向是RAG（Retrieval-Augmented Agenerated，检索增强生成）与Agent（AI智能体）。在企业实际应用场景中，RAG（检索增强生成）因其较好的成本效益比和灵活性，成为越来越多企业的首选，成为最受关注的技术方案之一。 【文末免费送书】

然而，真正能够系统性地介绍企业级RAG应用开发与优化的技术书籍却凤毛麟角。今天要向大家推荐的这本 《基于大模型的RAG应用开发与优化 — 构建企业级LLM应用》，恰恰填补了这一领域的空白。

全书用500多页的篇幅，讲述了RAG的基础架构和实现原理，并 深入探讨了企业级应用中的各种优化策略和最佳实践。 从最基础的向量检索到高级的混合检索策略，从简单的问答系统到复杂的多轮对话，书中都提供了详实的代码示例和实现思路，是一本非常全面及系统的RAG应用的学习书籍。

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｜本书主要内容及特点｜

值得一提的是，本书基于LlamaIndex框架来讲解RAG的实现。 相比其他框架，LlamaIndex更专注于RAG场景，API设计也更加简洁优雅。 但作者并没有局限于框架本身，而是着重剖析了RAG的核心原理，这使得读者可以轻松地将这些知识迁移到其他框架中。

从内容编排上看， 本书采用了循序渐进的方式。 首先介绍最基础、最常见的RAG应用架构，然后逐步深入到不同的RAG实现方式和优化策略，最后还探讨了几种新型RAG范式的原理与实现。**这样的结构设计让读者能够根据自身水平，找到最适合的切入点。**无论是进入AI领域的初学者，还是已经有一定基础的进阶者，都能从本书中找到适合自己的内容。

此外，书中对于企业级RAG应用优化策略的观点比较贴切实际需求的。 内容都来自实战经验的总结，包括如何处理长文本、如何优化检索效果、如何提升响应速度等关键问题，涉及到了企业实际落地过程中必须面对的挑战。

｜作者简介｜

严灿平

毕业于南京理工大学计算机系，南京大学工商管理硕士。先后就职于联创（后与亚信科技合并）担任软件工程师与设计师，甲骨文中国（Oracle）担任中国区企业架构部首席架构师，上海慧问信息科技有限公司担任合伙人兼技术总监。现为独立IT咨询顾问，公众号“AI大模型应用实践”主理人。拥有超过20年的企业软件从业经验，专注于企业软件架构设计、互联网时代传统行业的IT转型、人工智能与大数据技术在企业应用的创新等。

曾担任多项大型企业级软件系统核心架构师与咨询师，参与包括中国移动、中国电信等通信行业客户的核心业务运营支撑系统建设、智慧城市与政务行业互联网转型的IT咨询与规划。精通多种计算机软件开发技术与IT架构方法论，对移动互联网、大数据、人工智能在企业领域应用有深入的研究与实施经验。

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