大模型RAG实战：全面讲解RAG技术原理、实战应用（附PDF免费下载书籍）

最新推荐文章于 2025-05-01 08:15:00 发布

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文章标签： pdf 人工智能大语言模型 AI大模型 LLM RAG 大模型实战

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/python123456_/article/details/146476409

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检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是自然语言处理（NLP）领域的一项突破性技术，通过将外部知识检索与生成模型结合，显著提升了生成内容的准确性和可靠性。

一、书籍内容简介

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。

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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

二、书籍章节目录

第一部分　基础

在第一部分（第1～3章）中，我们首先介绍了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，我们介绍了Transformer、自动编码器和自回归模型等语言模型。最后，我们讨论了文本召回模型，涵盖文本召回模型基础、稠密向量检索模型、稀疏向量检索模型以及重排序模型等。

第1章　RAG与大模型应用

1.1　大模型应用的方向：RAG
1.2　为什么需要RAG
1.3　RAG的工作流程
1.4　RAG的优缺点
1.5　RAG的使用场景
1.6　RAG面临的挑战
1.7　本章小结

第2章　语言模型基础

2.1　Transformer
2.2　自动编码器
2.3　自回归模型
2.4　本章小结

第3章　文本召回模型

3.1　文本召回模型基础
3.2　稠密向量检索模型
3.3　稀疏向量检索模型
3.4　重排序模型
3.5　本章小结

第二部分　原理

在第二部分（第4～6章）中，我们深入剖析了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。此外，我们还介绍了RAG范式的演变，从基础RAG系统到先进RAG系统，再到大模型主导的RAG系统以及多模态RAG系统。最后，我们讨论了RAG系统的训练方法，包括独立训练、序贯训练和联合训练等。