作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导你从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。

深入理解RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术，是当前大模型应用开发的关键一环。本书详细介绍了RAG的核心思想，如何将外部知识融入到大模型的生成过程中，从而提升生成内容的质量和可靠性。通过学习本书，您将能够：

• 掌握RAG的基本原理和流程
• 了解RAG的各种应用场景，例如问答系统、知识图谱、文本生成等
• 学习如何构建和优化RAG系统，包括数据准备、模型选择、检索策略、生成策略等
• 通过实际案例，掌握RAG的实践技巧和经验

本书适合对大模型应用开发感兴趣的读者，包括但不限于：

• 人工智能工程师
• 机器学习工程师
• 自然语言处理工程师
• 数据科学家
• 研究人员
• 高校学生

现在购买，即可获取《大模型RAG实战_RAG原理、应用与系统构建》高清PDF资源，通过阿里云盘下载，立即开启你的RAG实战之旅！

推荐稳定便宜好用的梯子：红杏云

满足日常使用与主流流媒体解锁，零配置上手，适合新手用户，完全兼容 Clash、V2RayN 等主流第三方客户端。