RAG極簡入門-原理與實踐 張其來 徐思琪 9787115668981 【台灣高等教育出版社】

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書名：RAG極簡入門-原理與實踐
ISBN：9787115668981
出版社：人民郵電
著編譯者：張其來 徐思琪
頁數：258
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741044
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內容簡介 本書全面解析了RAG技術，涵蓋從理論基礎到實戰應用的各個方面。書中首先對RAG的背景、定義及與相關技術的關係進行了清晰闡述，然後深入剖析了RAG的框架，並詳細講解了數據構建、數據檢索及響應生成等關鍵環節。此外，本書還探討了RAG的評估與優化方法，以及該領域的前沿技術。最後通過項目實戰案例，幫助讀者將所學知識應用於實際項目，提升解決問題的能力。

作者簡介 張其來：高級算法工程師，擁有7年人工智能研發經驗，先後就職于阿里、百度、滴滴、浪潮等互聯網大廠，領導多項省部級大模型知識庫研發項目。擅長寫作，業餘時間在公眾號「芝士AI吃魚」分享大模型、RAG、Agent等知識。

目錄 第1章 RAG概述
1 1 RAG的由來和定義
1 2 RAG的必要性
1 3 RAG和微調
1 3 1 技術對比與適用場景分析
1 3 2 應用場景分析與選擇策略
1 3 3 RAG和微調的結合趨勢
1 3 4 小結
1 4 RAG和長上下文
1 5 總結
第2章 RAG框架詳解
2 1 觸發檢索的判斷策略
2 1 1 基於相關性的觸發策略
2 1 2 基於問題類型的觸發策略
2 1 3 基於交互歷史的自適應觸發
2 1 4 基於知識庫狀態的觸發調整
2 2 大模型自身知識和檢索知識的平衡
2 2 1 檢索知識與大模型自身知識的衝突解決
2 2 2 檢索知識與大模型自身知識的互補融合
2 2 3 小結
2 3 RAG常見範式
2 3 1 順序式RAG
2 3 2 分支式RAG
2 3 3 循環式RAG
2 3 4 小結
2 4 總結
第3章 RAG數據構建
3 1 向量化技術概述
3 1 1 引言
3 1 2 向量化技術在RAG中的作用
3 1 3 RAG任務對向量模型的特殊需求
3 1 4 向量模型的評估與選擇
3 1 5 小結
3 2 向量資料庫：數據管理的新範式
3 2 1 引言
3 2 2 什麼是向量資料庫
3 2 3 向量資料庫與傳統資料庫的對比
3 2 4 向量索引技術
3 2 5 向量資料庫的選擇
3 2 6 小結
3 3 RAG數據解析
3 3 1 多源異構數據的挑戰與難點
3 3 2 RAG系統的數據整合與處理
3 3 3 案例分析：利用LangChain處理多源異構數據
3 3 4 小結
3 4 RAG數據處理
3 4 1 文本分割
3 4 2 數據組織
3 4 3 基於DeepSeek和Ollama的代碼實踐
3 4 4 小結
3 5 總結
第4章 RAG數據檢索
4 1 用戶查詢理解
4 1 1 查詢的特點與挑戰
4 1 2 查詢理解技術
4 1 3 小結
4 2 基礎檢索範式
4 2 1 語義向量檢索
4 2 2 關鍵詞檢索
4 2 3 混合檢索
4 2 4 小結
4 3 從基礎到高級：多元化的檢索範式
4 3 1 細化的檢索邏輯
4 3 2 生成假設性答案
4 3 3 迭代式檢索
4 3 4 分步提示
4 3 5 基於表示模型的檢索
4 3 6 重寫-檢索-閱讀
4 3 7 基於知識庫的語義增強
4 3 8 小結
4 4 重排模塊
4 4 1 重排模塊的必要性
4 4 2 重排模塊的方法
4 4 3 重排模塊的選擇和效果評估
4 4 4 小結
4 5 RAG上下文壓縮技術
4 5 1 上下文壓縮的目的
4 5 2 上下文壓縮的策略
4 5 3 小結
4 6 總結
第5章 RAG響應生成
5 1 提示工程在RAG中的應用
5 1 1 提示工程基本概念介紹
5 1 2 提示的類型與應用
5 1 3 RAG中常見的高級技巧
5 1 4 RAG中的提示工程實踐
5 1 5 提示的優化策略
5 1 6 小結
5 2 RAG中的監督微調技術
5 2 1 監督微調的必要性和應用價值
5 2 2 面向檢索結果的RAG微調
5 2 3 面向下游任務的RAG微調
5 2 4 小結
5 3 其他RAG技術的探索
5 3 1 大模型的選擇與優化
5 3 2 RAG中的解碼策略
5 3 3 融合外部知識增強RAG生成
5 3 4 RAG的多模態擴展
5 3 5 RAG的主動問答與交互能力
5 4 RAG的安全性與倫理性思考
5 5 總結
第6章 RAG的評估和優化
6 1 RAG的評估
6 1 1 評估指標
6 1 2 評估方法
6 1 3 評估基準
6 1 4 小結
6 2 RAG落地常見問題和優化方案
6 2 1 數據問題
6 2 2 檢索問題
6 2 3 生成問題
6 2 4 其他開放性問題
6 2 5 小結
6 3 前沿RAG方法
6 3 1 動態相關RAG
6 3 2 Graph RAG
6 3 3 FlashRAG
6 3 4 DocReLM
6 3 5 小結
6 4 總結
第7章 項目實戰
7 1 搭建基礎RAG系統
7 1 1 代碼實戰
7 1 2 小結
7 2 優化RAG檢索模塊
7 2 1 實現多種檢索策略
7 2 2 比較不同檢索策略的性能
7 2 3 小結
7 3 增強RAG生成模塊
7 3 1 代碼實戰
7 3 2 小結
7 4 RAG與知識圖譜的結合實踐
7 4 1 代碼實戰
7 4 2 小結
7 5 多模態RAG
7 5 1 代碼實戰
7 5 2 多模態RAG的優勢和局限性
7 5 3 優化和擴展建議
7 5 4 小結
7 6 RAG系統優化與調試
7 6 1 性能優化
7 6 2 檢索結果質量提升
7 6 3 系統調試
7 6 4 持續優化策略
7 6 5 小結
7 7 構建端到端的RAG應用
7 7 1 代碼實戰
7 7 2 小結
7 8 RAG系統的測試與評估
7 8 1 代碼實戰
7 8 2 小結
7 9 總結

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