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大模型RAG實戰 RAG原理、應用與系統構建 版權信息
- ISBN：9787111761990
- 條形碼：9787111761990 ; 978-7-111-76199-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
大模型RAG實戰 RAG原理、應用與系統構建 本書特色
(1)作者經驗豐富：3位作者在一線互聯網大廠和上市公司又多年的AI技術經驗和算法經驗，是RAG領域的實踐者和布道者。 (2)理論全面深入：系統梳理與大模型和RAG相關核心技術和優化方法，全面總結RAG的范式演變。 (3)內容實戰導向：不僅講解了各種RAG系統的訓練方法，而且還講解了如何從零搭建一個RAG系統以及RAG系統在大模型應用開發中的使用。
大模型RAG實戰 RAG原理、應用與系統構建 內容簡介
這是一本全面講解RAG技術原理、實戰應用與系統構建的著作。作者結合自身豐富的實戰經驗，詳細闡述了RAG的基礎原理、核心組件、優缺點以及使用場景，同時探討了RAG在大模型應用開發中的變革與潛力。書中不僅揭示了RAG技術背后的數學原理，還通過豐富的案例與代碼實現，引導讀者從理論走向實踐，輕松掌握RAG系統的構建與優化。無論你是深度學習初學者，還是希望提升RAG應用技能的開發者，本書都將為你提供寶貴的參考與指導。
大模型RAG實戰 RAG原理、應用與系統構建 目錄
目 錄Contents前 言**部分 基礎第1章 RAG與大模型應用 21.1 大模型應用的方向：RAG 21.1.1 什么是RAG 21.1.2 RAG與模型微調的對比 51.1.3 RAG帶來的范式改變 51.2 為什么需要RAG 61.2.1 大模型的知識更新問題 61.2.2 大模型生成結果的不可解釋性問題 81.2.3 大模型的數據泄露問題 81.2.4 大模型的訓練成本問題 91.3 RAG的工作流程 91.3.1 數據準備 101.3.2 數據召回 111.3.3 答案生成 121.4 RAG的優缺點 121.4.1 RAG的優點 121.4.2 RAG的缺點 131.5 RAG的使用場景 141.6 RAG面臨的挑戰 161.6.1 LLM的伸縮法則與知識庫大小的關系 161.6.2 相似度搜索的性能問題 171.7 本章小結 19第2章 語言模型基礎 202.1 Transformer 202.1.1 詞嵌入 242.1.2 編碼器 352.1.3 解碼器 392.1.4 解碼頭 412
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大模型RAG實戰 RAG原理、應用與系統構建 作者簡介
汪鵬，NLP技術專家和AI技術專家，擁有多年NLP落地經驗。擅長結合用戶場景，針對性地設計圖譜、問答、檢索、多模態、AIGC等相關的算法和落地方案。在Kaggle獲得多枚獎牌，等級master。擁有公眾號“NLP前沿”。 谷清水畢業于清華大學，有 多家大廠工作經歷，7年深度學習項目開發經驗。在KDD-CUP等機器學習競賽中多次獲獎，持有多項發明專利。知乎ID：“戰士金”。 卞龍鵬，某上市公司 AI算法工程師，多年互聯網一線工作經驗，10年機器學習與數據挖掘經驗。持多項發明專利，發表多篇SCI文章，主攻機器視覺、模式識別、自然語言處理。
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