RAG實踐權威指南-構建精準.高效大模型之道 甯星星 9787111781790 【台灣高等教育出版社】

圖書均為代購,正常情形下,訂後約兩周可抵台。
物品所在地:中國大陸
原出版社:機械工業
大陸簡體正版圖書,訂購後正常情形下約兩周可抵台。
NT$566
商品編號: 9787111781790
供貨狀況: 尚有庫存

此商品參與的優惠活動

加入最愛
商品介紹
*書籍均為代購,我們向大陸付款發訂後即無法取消,為避免造成不必要的損失,
下訂前請慎重考慮!下訂前請慎重考慮!謝謝。

*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台
*本賣場提供之資訊僅供參考,以到貨標的為正確資訊。
印行年月:202506*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況,謝謝。
台灣(台北市)在地出版社,每筆交易均開具統一發票,祝您中獎最高1000萬元。
書名:RAG實踐權威指南-構建精準.高效大模型之道
ISBN:9787111781790
出版社:機械工業
著編譯者:甯星星
頁數:255
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1738594
可大量預訂,請先連絡。

編輯推薦

推薦理由(權威作者):由華大生命科學研究院資深NLP專家寧星星撰寫,作者在RAG系統、大模型應用等領域有深厚積累,實戰經驗豐富。 從零到實戰:手把手教學,幫助讀者從基礎認知進階到企業級RAG系統構建,結合LangChain、FAISS等工具鏈提供可落地的代碼實踐。 技術體系完整:系統講解RAG架構、核心組件與全流程技術,覆蓋數據處理、語義檢索、生成優化、模型推理及評估調優等關鍵環節。 聚焦落地難題:深入解析知識庫維護、模塊協同、資源優化等實際挑戰,提供魯棒性、安全性和實時更新等增強策略,提升系統穩定性與可信度。 面向未來發展:探討跨模態融合與動態知識更新等前沿方向,為研究者和開發者提供技術演進路徑與創新思路。

內容簡介

本書由華大生命科學研究院資深NLP專家撰寫,旨在帶你從零構建高效的企業級RAG系統。本書全面解析RAG原理與實戰,涵蓋架構與組件、高階技術與實踐、檢索與問答模塊優化策略、模型推理等核心技術,並深入講解三大落地優化技術,以及高階變體與能力增強措施。 本書共8章。第1章介紹RAG技術基礎,幫助讀者建立對RAG技術的全面認知。第2章介紹RAG系統的核心組件與實踐,幫助讀者掌握核心技術與基於Python庫的實踐。第3章介紹高階RAG技術與實踐的細節,幫助讀者掌握進階技術。第4章介紹檢索與問答模塊的優化,全方位講解優化策略。第5章介紹模型推理技術,加速RAG技術的落地。第6章介紹RAG系統在實際應用中的魯棒性、安全性和公平性優化技術,提升RAG系統的整體性能與可信度。第7章介紹RAG技術的高階變體,以充分挖掘RAG技術的應用潛力。第8章介紹實時知識更新與跨模態能力增強,展望RAG技術未來應用的方向。

作者簡介

寧星星,華大生命科學研究院(BGI)生物智能研究所資深NLP算法工程師,目前從事RAG系統、Agent智能系統、生命科學垂直領域大模型等相關研發工作。擁有多年NLP算法相關開發經驗,擅長大模型、AIGC、智能問答等相關技術,並多次獲得全國性NLP與知識圖譜相關競賽獎項。著有《語義解析:自然語言生成SQL與知識圖譜問答實戰》一書。

目錄

前言
第1章 RAG技術基礎
1 1 為什麼需要RAG技術
1 2 工作流程與核心技術解析
1 2 1 工作流程
1 2 2 核心技術
1 3 工作範式
1 4 價值與實際應用場景
1 5 計算資源與數據存儲需求
1 5 1 計算資源的需求
1 5 2 數據存儲的需求
1 6 面臨的主要挑戰
第2章 RAG系統的核心組件與實踐
2 1 向量資料庫
2 1 1 Elasticsearch
2 1 2 FAISS
2 1 3 Milvus
2 2 檢索系統
2 2 1 基於知識圖譜查詢
2 2 2 基於關係型資料庫查詢
2 2 3 基於向量資料庫查詢
2 3 生成系統
2 3 1 Transformer
2 3 2 GPT
2 4 RAG系統基準測試工具
2 4 1 評測數據集
2 4 2 常用的評測基準與步驟
2 5 基於常用Python庫的RAG實踐
2 5 1 基於Hugging Face Transformers庫
2 5 2 基於PyTorch和TensorFlow
2 5 3 基於LlamaIndex
2 5 4 基於LangChain
第3章 高階RAG技術與實踐
3 1 切片與向量化技術
3 1 1 切片
3 1 2 向量化
3 1 3 向量存儲與檢索
3 1 4 優化切片與向量化策略
3 1 5 實戰:從文本到向量
3 2 檢索技術
3 2 1 檢索流程及優化策略
3 2 2 關鍵詞檢索
3 2 3 語義檢索
3 2 4 密集段落檢索
3 2 5 混合檢索
3 2 6 重排序
3 3 高級檢索策略
3 3 1 假設性問題和假設性回答策略
3 3 2 擴大檢索語境
3 4 生成模型的選型與提示詞工程
3 5 檢索技術與生成技術的融合
3 5 1 RAG-Token模型
3 5 2 RAG-Sequence模型
第4章 檢索與問答模塊優化
4 1 數據預處理和管理優化
4 1 1 數據清洗
4 1 2 數據存儲和訪問優化
4 2 檢索模塊的優化
4 2 1 嵌入模型的訓練優化
4 2 2 文檔解析技術的優化
4 2 3 同義詞擴展
4 2 4 查詢重寫
4 3 問答模塊的優化
4 3 1 問答能力的優化
4 3 2 增強拒答能力
第5章 模型推理優化
5 1 推理加速技術
5 1 1 量化
5 1 2 剪枝
5 1 3 知識蒸餾
5 2 分散式推理
5 2 1 分散式推理技術
5 2 2 分散式推理算法
5 2 3 常見的分散式推理系統
5 2 4 分散式推理優化策略
5 3 邊緣計算優化
第6章 魯棒性、安全性和公平性優化
6 1 模型魯棒性優化
6 1 1 對抗訓練
6 1 2 模型正則化
6 1 3 隨機自我集成
6 1 4 防禦模塊
6 2 模型安全性優化
6 2 1 數據匿名化和加密
6 2 2 訪問控制
6 2 3 驗證查詢和輸出內容
6 2 4 保護向量資料庫
6 3 模型公平性優化
6 3 1 檢測模型偏見的方法
6 3 2 減少模型偏見的策略
第7章 RAG技術的高階變體
7 1 長上下文的困境突圍LongRAG
7 1 1 原理解析
7 1 2 源碼解析:LongRAG的深度剖析
7 2 知識圖譜的優勢融合GraphRAG
7 2 1 原理解析
7 2 2 源碼解析:GraphRAG的深度剖析
7 3 垂直領域的定向增強GeneRAG
7 3 1 原理解析
7 3 2 源碼解析:GeneRAG的深度剖析
第8章 實時知識更新與跨模態能力增強
8 1 實時知識更新
8 1 1 數據實時獲取的方法
8 1 2 知識庫動態更新
8 1 3 自動化數據管道
8 2 跨模態能力增強
8 2 1 多模態向量嵌入
8 2 2 多模態內容生成
附錄 相似度計算

詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢,查後請於客服中心或Line或本社留言板留言,我們即儘速上架。
規格說明
大陸簡體正版圖書,訂購後正常情形下約兩周可抵台。
運送方式
已加入購物車
已更新購物車
網路異常,請重新整理