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文章目录

  • 🚀前言
  • 🚀一、大模型RAG应用开发：构建智能生成系统
    • 🔎1.编辑推荐
    • 🔎2.内容简介
    • 🔎3.作者简介
    • 🔎4.产品特色
    • 🔎5.目录

🚀前言

在数字化和信息爆炸的时代，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术已成为推动创新和提升效率的关键驱动力。尤其是在需要精准、实时地进行信息交互的应用中，如问答系统、客户支持和专业文档管理等，如何让生成模型实现高效且精准的信息生成与检索成为核心需求。

RAG（Retrieval-augmented Generation，检索增强生成）系统作为生成模型与检索技术的有机结合，为生成模型赋予了强大的检索能力，使其能够从庞大的外部数据库中获取并整合相关信息，显著提升生成内容的准确性与实时性，弥补了传统生成模型更新滞后的缺点。基于Transformer架构的RAG系统不仅在动态信息获取方面表现卓越，还推动了大语言模型在特定领域的深入应用，为信息密集型任务提供了更为先进的解决方案。

🚀一、大模型RAG应用开发：构建智能生成系统

本文送出的书籍是这本：

🔎1.编辑推荐

在人工智能的浩瀚星空中，检索增强生成（RAG）技术犹如一颗璀璨新星，正以前所未有的速度崛起，而《大模型RAG应用开发：构建智能生成系统》一书，以清晰且系统的架构，为读者精心铺就了一条从 RAG 基础入门直至实战高手的进阶之路。

全书共分为3部分，第一部分（第1~3章）聚焦RAG开发基础，这一部分从基础工具与环境配置入手，逐步介绍RAG模型的基本架构，重点讲解生成模块与检索模块的协同工作机制，帮助读者建立RAG系统的理论框架，为后续实战奠定坚实基础。

第二部分（第4~8章）着手构建RAG系统，涉及向量数据库的搭建、数据向量化和文本检索增强的实战内容。读者将学习如何利用FAISS构建高效向量检索系统，并生成嵌入向量以提升检索精度。此外，本部分介绍上下文构建、多轮对话实现及复杂生成任务处理。针对性能优化，讲解了如何通过参数调整、缓存管理及多线程操作，提升RAG系统在高并发环境中的响应速度。

《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》的第三部分(（第9~11章）)，展示了 RAG 在企业文档问答、医疗文献检索和法律法规查询等多领域的开发实践。每一个案例都从需求分析出发，完整呈现从数据收集到系统优化的全流程，使读者不仅深刻领悟 RAG 在各领域的广泛适用性，更能收获一套独属于自己且契合实际需求的实战开发流程与宝贵经验。

这本书的独特魅力，在于它绝非单纯的理论堆砌，而是将理论与实践精妙融合，以实战案例和代码示例为血肉，让读者在阅读的过程中，既能透彻理解RAG的深邃原理，又能亲手搭建起符合实际应用需求的 RAG 系统。

无论是初入此领域的新手，渴望快速入门开启探索之旅；还是有一定经验的研发人员，都能在本书中找到属于自己的价值，并将其转化为实实在在的高效应用，堪称构建高效RAG系统的不二之选。

🔎2.内容简介

《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》系统介绍检索增强生成（RAG）技术的核心概念、开发流程和实际应用。《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》共分为11章，第1～3章详细介绍RAG开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解RAG系统的工作原理与开发技巧；第4～8章聚焦RAG系统的具体搭建，从向量数据库的创建、文本的向量化，到如何构建高效的检索增强模型，为开发RAG应用奠定基础；第9～11章通过实际案例，包括企业文档问答系统、医疗文献检索系统和法律法规查询助手的实际开发，帮助读者在特定领域深入理解和应用RAG技术。

《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》适合RAG技术初学者、大模型和AI研发人员、数据分析和挖掘工程师，以及高年级本科生和研究生阅读，也可作为培训机构和高校相关课程的教学用书或参考书。

🔎3.作者简介

凌峰，博士，目前就职于某985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉与大模型领域的研发与教学，在模型优化、训练加速、数据驱动算法开发等方面有深刻见解，参与并主导多项相关科研项目。

🔎4.产品特色

🔎5.目录

目 录

第 1 章 搭建RAG开发环境 1

1.1 Python开发环境搭建 1

1.1.1 虚拟环境的创建管理 1

1.1.2 IDE的选择与工作流的搭建 5

1.1.3 依赖库安装与版本管理 8

1.2 RAG开发中常用的Python依赖库 10

1.2.1 数据处理必备库：Pandas与NumPy 10

1.2.2 自然语言处理工具：NLTK与spaCy 13

1.2.3 向量检索与模型处理：FAISS与Transformers库简介 16

1.3 RAG开发中常用的外部模块 20

1.3.1 数据采集与预处理：Requests与BeautifulSoup 20

1.3.2 并行与异步处理：Multiprocessing与Asyncio 24

1.4 RAG与智能体 28

1.4.1 智能体的基本定义与作用 28

1.4.2 智能体的类型：反应型、认知型与学习型 30

1.5 基于RAG的智能体开发基础 31

1.5.1 开发环境与工具 32

1.5.2 智能体开发中的关键算法：搜索、优化与规划 35

1.5.3 智能体的性能评估与调试方法 37

1.6 本章小结 40

1.7 思考题 41

第 2 章 传统生成与检索增强生成 42

2.1 生成式AI和RAG的基本概念 42

2.1.1 生成式AI的核心原理与工作机制 43

2.1.2 生成检索结合 45

2.1.3 检索增强与传统生成模型的区别 48

2.2 为何需要对传统大模型进行检索增强 51

2.2.1 预训练大模型的瓶颈 52

2.2.2 RAG在实时信息处理中的优势 53

2.3 检索增强核心：预训练大模型 53

2.3.1 Transformer架构的崛起：语言模型背后的核心引擎 54

2.3.2 从BERT到GPT-4：大模型发展的重要里程碑 56

2.4 本章小结 57

2.5 思考题 57

第 3 章 RAG模型的工作原理 59

3.1 检索模块与生成模块 59

3.1.1 检索模块的核心功能与数据流 59

3.1.2 生成模块在内容创建中的作用 63

3.1.3 检索与生成的协同工作机制 65

3.2 向量检索：将文本转换为向量 68

3.2.1 文本嵌入的基本原理与技术 69

3.2.2 高效向量检索：从相似度到索引优化 72

3.2.3 向量检索在RAG中的实际应用 76

3.3 RAG开发中常用的生成模型简介 80

3.3.1 GPT家族：从GPT-2到GPT-4的演进 80

3.3.2 BERT与T5：理解与生成的跨模型应用 82

3.4 本章小结 83

3.5 思考题 84

第 4 章 搭建一个简单的RAG系统 86

4.1 创建小型向量数据库 86

4.1.1 数据准备与预处理：搭建数据库的第一步 86

4.1.2 嵌入生成与存储：从文本到向量的转换 89

4.1.3 使用FAISS构建检索索引：实现高效查询 92

4.2 利用公开模型实现简单的问答系统 96

4.2.1 加载预训练模型：选择合适的生成模型 96

4.2.2 检索与生成模块的集成：构建问答流程 100

4.2.3 测试与优化：提升回答的准确性和一致性 103

4.3 本章小结 107

4.4 思考题 107

第 5 章 数据向量化与FAISS开发 109

5.1 什么是向量检索：原理与常用算法 109

5.1.1 向量检索的基本概念：从相似性到距离度量 109

5.1.2 常用的向量检索算法：线性搜索与近似最近邻 113

5.1.3 向量检索在RAG中的应用：增强上下文匹配 116

5.2 使用FAISS构建高效的向量检索系统 119

5.2.1 FAISS索引结构解析：平面索引、倒排索引与产品量化 119

5.2.2 构建和训练FAISS索引：提高检索速度和准确性 122

5.2.3 FAISS在大规模数据中的优化策略：多级索引与分片 125

5.3 数据的向量化：Embedding的生成 128

5.3.1 嵌入生成模型选择：如何匹配检索任务需求 129

5.3.2 文本嵌入的生成与存储：从编码到持久化 131

5.4 本章小结 134

5.5 思考题 135

第 6 章 文本检索增强与上下文构建 136

6.1 如何让生成模型“理解”检索到的内容 136

6.1.1 检索与生成的无缝衔接：内容重构与语义理解 136

6.1.2 语义相似度与匹配：提升生成的准确性 139

6.1.3 从检索到生成的优化路径：模型理解的增强 141

6.2 上下文的构建与传递 144

6.2.1 构建有效的上下文：信息筛选与组织策略 145

6.2.2 多步上下文传递：保持生成内容的连贯性 147

6.2.3 上下文优化技巧：减少冗余与增加相关性 150

6.3 多轮对话与复杂生成任务的实现 154

6.3.1 多轮交互的构建：让生成模型模拟人类对话 154

6.3.2 长对话与上下文管理：模型记忆的实现方法 157

6.3.3 复杂生成任务分解：如何逐步实现多步骤生成 160

6.4 本章小结 164

6.5 思考题 165

第 7 章 构建检索向量数据库 167

7.1 数据的准备与清洗 167

7.1.1 数据质量提升：数据清洗与规范化流程 167

7.1.2 数据标注与分类：构建高效检索的基础 171

7.2 如何创建和管理向量数据库 175

7.2.1 向量数据库的构建步骤：从嵌入到存储 175

7.2.2 高效管理：向量索引与检索优化 178

7.3 本章小结 182

7.4 思考题 182

第 8 章 针对延迟与缓存的模型性能调优 184

8.1 调整生成与检索模块的协同参数 184

8.1.1 生成与检索的平衡：优化参数的核心原则 184

8.1.2 动态参数调节：提升响应质量与精度 187

8.2 缩短RAG系统的响应时间 190

8.2.1 延迟分析与瓶颈定位：加速响应的第一步 191

8.2.2 缓存与并行处理策略：实现高效RAG系统 194

8.3 本章小结 197

8.4 思考题 197

第 9 章 企业文档问答系统的开发 199

9.1 需求分析与系统设计 199

9.1.1 确定问答系统的需求：识别用户的主要查询类型与目标 200

9.1.2 系统结构与模块划分：明确检索与生成模块的协作方式 201

9.2 搭建向量数据库与检索模块 201

9.2.1 数据预处理与向量化：生成高效的嵌入向量 202

9.2.2 构建与优化索引：提升检索模块的查询速度 204

9.3 生成模块的集成与模型调优 206

9.3.1 加载与配置生成模型：选择适合问答系统的生成模型 207

9.3.2 模型优化与提示词调优：提高生成内容的准确性与相关性 209

9.4 系统测试、部署与优化 211

9.4.1 测试流程与性能监控：确保系统的稳定性与响应速度 211

9.4.2 企业环境的部署与上线：实现系统在实际业务中的应用 214

9.5 本章小结 222

9.6 思考题 222

第 10 章 医疗文献检索与分析系统的开发 224

10.1 需求分析与数据准备 224

10.1.1 确定医学文献检索需求：识别用户查询重点 225

10.1.2 数据收集与清洗：构建高质量的医学知识库 226

10.2 构建高效的检索模块 232

10.2.1 设计向量检索系统：提升检索效率 232

10.2.2 优化索引结构：加速医学文献的精确匹配 235

10.3 生成模块开发、集成和调优 239

10.3.1 生成模型与检索的集成：精准回答用户提问 239

10.3.2 生成内容的优化与提示词调优：提升回答的质量与专业性 241

10.4 本章小结 249

10.5 思考题 250

第 11 章 法律法规查询助手的开发 251

11.1 需求分析与数据收集 251

11.1.1 用户需求解析：明确法律法规查询的主要需求 252

11.1.2 法律法规数据源与收集方法：搭建全面的法规数据库 253

11.1.3 数据清洗与标准化：提升查询效率和准确性 253

11.2 法律法规检索模块的实现 257

11.2.1 向量化法律条款：构建检索友好的嵌入 257

11.2.2 FAISS索引在法规查询中的应用：提升检索性能 259

11.2.3 优化检索流程：提高法律条款的匹配精度 261

11.3 生成模块开发与输出优化 264

11.3.1 生成模型与检索模块的集成：构建准确的法规回答 265

11.3.2 输出格式与内容优化：提供清晰的法律解释 267

11.3.3 提示词调优与模型配置：确保法律回答的专业性 268

11.4 本章小结 273

11.5 思考题 273

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