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大模型RAG實(shí)戰(zhàn) RAG原理、應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建
包郵 大模型RAG實(shí)戰(zhàn) RAG原理、應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建
作者：汪鵬,谷清水,卞龍鵬 著
開(kāi)本：
16開(kāi)
頁(yè)數(shù)：
212
本類(lèi)榜單：計(jì)算機(jī)/網(wǎng)絡(luò)銷(xiāo)量榜
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大模型RAG實(shí)戰(zhàn) RAG原理、應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建 版權(quán)信息
- ISBN：9787111761990
- 條形碼：9787111761990 ; 978-7-111-76199-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類(lèi)：>
大模型RAG實(shí)戰(zhàn) RAG原理、應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建 本書(shū)特色
(1)作者經(jīng)驗(yàn)豐富：3位作者在一線互聯(lián)網(wǎng)大廠和上市公司又多年的AI技術(shù)經(jīng)驗(yàn)和算法經(jīng)驗(yàn)，是RAG領(lǐng)域的實(shí)踐者和布道者。 (2)理論全面深入：系統(tǒng)梳理與大模型和RAG相關(guān)核心技術(shù)和優(yōu)化方法，全面總結(jié)RAG的范式演變。 (3)內(nèi)容實(shí)戰(zhàn)導(dǎo)向：不僅講解了各種RAG系統(tǒng)的訓(xùn)練方法，而且還講解了如何從零搭建一個(gè)RAG系統(tǒng)以及RAG系統(tǒng)在大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)中的使用。
大模型RAG實(shí)戰(zhàn) RAG原理、應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建 內(nèi)容簡(jiǎn)介
這是一本全面講解RAG技術(shù)原理、實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建的著作。作者結(jié)合自身豐富的實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，詳細(xì)闡述了RAG的基礎(chǔ)原理、核心組件、優(yōu)缺點(diǎn)以及使用場(chǎng)景，同時(shí)探討了RAG在大模型應(yīng)用開(kāi)發(fā)中的變革與潛力。書(shū)中不僅揭示了RAG技術(shù)背后的數(shù)學(xué)原理，還通過(guò)豐富的案例與代碼實(shí)現(xiàn)，引導(dǎo)讀者從理論走向?qū)嵺`，輕松掌握RAG系統(tǒng)的構(gòu)建與優(yōu)化。無(wú)論你是深度學(xué)習(xí)初學(xué)者，還是希望提升RAG應(yīng)用技能的開(kāi)發(fā)者，本書(shū)都將為你提供寶貴的參考與指導(dǎo)。
大模型RAG實(shí)戰(zhàn) RAG原理、應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建 目錄
目 錄Contents前 言**部分 基礎(chǔ)第1章 RAG與大模型應(yīng)用 21.1 大模型應(yīng)用的方向：RAG 21.1.1 什么是RAG 21.1.2 RAG與模型微調(diào)的對(duì)比 51.1.3 RAG帶來(lái)的范式改變 51.2 為什么需要RAG 61.2.1 大模型的知識(shí)更新問(wèn)題 61.2.2 大模型生成結(jié)果的不可解釋性問(wèn)題 81.2.3 大模型的數(shù)據(jù)泄露問(wèn)題 81.2.4 大模型的訓(xùn)練成本問(wèn)題 91.3 RAG的工作流程 91.3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 101.3.2 數(shù)據(jù)召回 111.3.3 答案生成 121.4 RAG的優(yōu)缺點(diǎn) 121.4.1 RAG的優(yōu)點(diǎn) 121.4.2 RAG的缺點(diǎn) 131.5 RAG的使用場(chǎng)景 141.6 RAG面臨的挑戰(zhàn) 161.6.1 LLM的伸縮法則與知識(shí)庫(kù)大小的關(guān)系 161.6.2 相似度搜索的性能問(wèn)題 171.7 本章小結(jié) 19第2章 語(yǔ)言模型基礎(chǔ) 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(shí)戰(zhàn) RAG原理、應(yīng)用與系統(tǒng)構(gòu)建 作者簡(jiǎn)介
汪鵬，NLP技術(shù)專(zhuān)家和AI技術(shù)專(zhuān)家，擁有多年NLP落地經(jīng)驗(yàn)。擅長(zhǎng)結(jié)合用戶場(chǎng)景，針對(duì)性地設(shè)計(jì)圖譜、問(wèn)答、檢索、多模態(tài)、AIGC等相關(guān)的算法和落地方案。在Kaggle獲得多枚獎(jiǎng)牌，等級(jí)master。擁有公眾號(hào)“NLP前沿”。 谷清水畢業(yè)于清華大學(xué)，有 多家大廠工作經(jīng)歷，7年深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目開(kāi)發(fā)經(jīng)驗(yàn)。在KDD-CUP等機(jī)器學(xué)習(xí)競(jìng)賽中多次獲獎(jiǎng)，持有多項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利。知乎ID：“戰(zhàn)士金”。 卞龍鵬，某上市公司 AI算法工程師，多年互聯(lián)網(wǎng)一線工作經(jīng)驗(yàn)，10年機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)驗(yàn)。持多項(xiàng)發(fā)明專(zhuān)利，發(fā)表多篇SCI文章，主攻機(jī)器視覺(jué)、模式識(shí)別、自然語(yǔ)言處理。
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