大模型新书推荐丨大模型RAG实战-RAG原理、应用与系统构建（PDF分享）

来啦，很久没给大家更新大模型的新书了，这次拿到了这本24年9月的新书，给大家详细介绍一波，就是这本 《大模型RAG实战-RAG原理、应用与系统构建》

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：

RAG的召回和生成模块算法

高级RAG系统的构建技巧

RAG系统的各种训练方法

RAG的范式变迁

零基础搭建RAG系统

高级RAG系统微调与搭建

作者简介

汪鹏

资深NLP技术专家和AI技术专家，拥有多年NLP落地经验。擅长结合用户场景，针对性地设计图谱、问答、检索、多模态、AIGC等相关的算法和落地方案。在Kaggle获得多枚奖牌，等级master。拥有公众号“NLP前沿”。

谷清水

毕业于清华大学，有国内多家大厂工作经历，7年深度学习项目开发经验。在KDD-CUP等机器学习竞赛中多次获奖，持有多项发明专利。知乎ID：“战士金”。

卞龙鹏

某上市公司资深AI算法工程师，多年互联网一线工作经验，10年机器学习与数据挖掘经验。持多项发明专利，发表多篇SCI文章，主攻机器视觉、模式识别、自然语言处理。

目　　录 Contents

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：RAG　　2
• 1.2　为什么需要RAG　　6
• 1.3　RAG的工作流程　　9
• 1.4　RAG的优缺点　　12
• 1.5　RAG的使用场景　　14
• 1.6　RAG面临的挑战　　16
• 1.7　本章小结　　19

第2章　语言模型基础　20

• 2.1　Transformer　　20
• 2.2　自动编码器　　41
• 2.3　自回归模型　　47
• 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
• 3.3　稀疏向量检索模型　　67
• 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
• 4.2　文本切块　　83
• 4.3　向量数据库　　87
• 4.4　召回环节优化　　94
• 4.5　效果评估　　107
• 4.6　LLM能力优化　　115
• 4.7　本章小结　　120

第5章　RAG范式演变　121

• 5.1　基础RAG系统　　121
• 5.2　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
• 6.5　联合训练　　143
• 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RAG　　156
• 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
• 8.2　大模型指令微调　　175
• 8.3　复杂问题处理　　179
• 8.4　本章小结　　203

我们该怎样系统的去转行学习大模型 ？

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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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我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

​​​​​​​L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的
核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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