《RAG 简明指南》：一站式掌握检索增强生成技术
📚 你是否希望大型语言模型能够回答专有知识、实时数据或公司内部信息？
《A Simple Guide to Retrieval Augmented Generation》正是为此而生——这是一本通俗易懂、全面实用的 RAG（检索增强生成）入门与进阶指南。
✨ 本书亮点：
- ✅ 什么是 RAG？为何它能显著提升 LLM 的准确性？
- ✅ 如何构建自己的知识库并实现实时问答？
- ✅ 如何用 LangChain、OpenAI、Transformers 等 Python 工具搭建完整系统？
- ✅ 如何评估一个 RAG 系统的效果并进行优化？
- ✅ 适用于客服、教育、企业内部助理等多种应用场景
📘 你将学习：
- RAG 系统的核心组成：Retriever + Generator
- 知识库的构建与索引策略（向量化、分词、嵌入）
- 基于 Python 的流水线搭建（如使用 LangChain）
- RAG 的评估指标与性能调优方法
- 面向未来的 RAG 架构与先进实践：如混合检索、多轮问答、多模态支持等
- 工具与平台一览：包括 OpenAI、Hugging Face、Pinecone、Weaviate、FAISS 等
👨💻 适合读者：
- 数据科学家、机器学习工程师、软件开发者
- 希望将 RAG 技术落地应用于生产系统的技术管理者
- 对 LLM 应用开发有兴趣但没有相关经验的初学者
🎯 应用场景：
- 💬 客服机器人：支持企业政策实时查询
- 📚 教学助手：直接调用课件内容进行回答
- 🗂️ 工作助理：检索并总结会议纪要、公司文档
👨🏫 作者介绍：
Abhinav Kimothi，现任 Yarnit 公司人工智能副总裁，拥有超过 15 年的数据科学与 AI 咨询及领导经验。他致力于构建可落地、可解释、可扩展的智能系统，是业内公认的 RAG 实践专家。
下载地址