郑州手机网站,网app开发,辽宁建筑网,免费网站现在是怎么了探索RAG系统新高度#xff1a;《大模型RAG实战#xff1a;RAG原理、应用与系统构建》 随着大模型技术的爆发#xff0c;尤其是ChatGPT之后#xff0c;以ChatPDF为首的知识库问答产品迅速走红#xff0c;引发了RAG#xff08;检索增强生成#xff09;系统的广泛关注与讨论…探索RAG系统新高度《大模型RAG实战RAG原理、应用与系统构建》 随着大模型技术的爆发尤其是ChatGPT之后以ChatPDF为首的知识库问答产品迅速走红引发了RAG检索增强生成系统的广泛关注与讨论。对于开发者和AI从业者来说如何深入理解RAG系统掌握最新的技术迭代是一个不小的挑战。 为了帮助大家从理论到实践全面掌握RAG技术《大模型RAG实战RAG原理、应用与系统构建》一书为你提供了深入浅出的指导。这本书由NLP和AI领域的资深技术专家汪鹏、谷清水、卞龙鹏联合撰写结合了作者们多年在大厂的实战经验系统性地介绍了RAG技术的三个发展阶段初级、高级和超级RAG带你探索如何将前沿技术成功落地。 为什么RAG技术如此重要 RAG技术是将检索与生成结合起来的一种新型架构通过从大量文档中检索到与用户问题相关的内容结合大模型生成精准的答案。这项技术尤其在知识库问答、企业信息检索等场景中表现出色逐渐成为大模型应用中的关键工具。 从最早的文档定长分块索引到如今更为复杂的多模态、多任务处理系统RAG技术已经经历了多个阶段的进化
初级RAG阶段S1系统搭建初步形成主要通过简单的文档索引和预定义模板生成答案。 图片来自https://www.promptingguide.ai/research/rag 高级RAG阶段S2系统在模型和策略层面进行大规模优化包括更精细的文档解析、召回策略优化、内容生成改进等。 图片来自langchain 超级RAG阶段S3多模态、Agent驱动、图谱RAG等技术相继出现使得RAG技术在复杂场景中更具应用价值。 图片来自https://medium.com/sulaiman.shamasna/rag-iv-agentic-rag-with-llamaindex-b3d80e09eae3
RAG技术的未来趋势 书中不仅阐述了RAG技术当前的广泛应用场景还预测了未来的发展方向。比如Agentic RAG和GraphRAG的出现展示了RAG系统在智能决策和图谱推理上的巨大潜力。此外随着大模型上下文能力的增强传统的RAG系统可能逐渐与长上下文模型竞争甚至被取代。 此外书中还探讨了MemoryRAG等新兴技术它将知识融入模型的外挂参数中增强了系统的记忆能力。这些前沿话题不仅为现有技术提供了优化方向也为未来RAG系统的革新提供了无限可能。
为什么选择这本书
实战案例与代码实现本书不仅讲解理论还提供了大量实战案例和代码帮助读者快速掌握RAG系统的设计与实现。全面覆盖RAG技术发展史通过梳理RAG系统的三大阶段帮助读者了解技术迭代的脉络轻松掌握RAG的核心技术和前沿趋势。适用广泛的场景无论你是初学者还是有经验的开发者本书都能为你提供详尽的指导从基础原理到高级应用帮助你构建和优化自己的RAG系统。
结语 《大模型RAG实战RAG原理、应用与系统构建》不仅是一本技术指南更是带领你领略AI前沿应用的钥匙。如果你希望在RAG技术领域站稳脚跟或是寻求在大模型应用中的新突破这本书无疑将是你的最佳选择。 通过本书你将深入理解RAG的技术原理掌握如何在大规模数据场景下优化RAG系统助你成为下一代AI系统的引领者。 该书购买链接《大模型RAG实战RAG原理、应用与系统构建 多年大厂经验AI专家撰写 全面讲解RAG技术 掌握》(汪鹏谷清水卞龙鹏)【摘要 书评 试读】- 京东图书 文章内容参考如何构建出更好的大模型RAG系统 本账号所有文章均为原创欢迎转载请注明文章出处[https://shandianchengzi.blog.csdn.net/article/details/142420294](https://shandianchengzi.blog.csdn.net/article/details/142420294)。百度和各类采集站皆不可信搜索请谨慎鉴别。技术类文章一般都有时效性本人习惯不定期对自己的博文进行修正和更新因此请访问出处以查看本文的最新版本。
