大模型實戰：從零實現RAG與Agent系統
鄭天民
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鄭天民
本書深入探討了RAG技術體系及其應用，內容涉及從基礎概念到高級應用的各個方面。首先，解構了大模型應用的基本模式與侷限性，並引入RAG作爲增強生成能力的一種方法，講解了RAG的核心概念、組成結構及應用場景，還涵蓋了RAG的基礎、高級、模塊化和智能體形式的技術體系。其次，以LlamaIndex爲工具，展示瞭如何實現RAG，包括提示詞設計、文檔與索引創建、上下文檢索及查詢引擎構建等具體步驟。最後，介紹了基於RAG構建文檔聊天助手、多模態內容解析器、數據庫檢索器、知識圖譜系統、工作流引擎及多Agent系統的實踐案例，每個案例均包含技術細節與實現效果演示。 本書適合人工智能領域的開發者、研究人員，以及自然語言處理、知識圖譜、智能客服等專業人士閱讀。
本書系統性介紹了RAG工作機制和原理，對概念闡述得比較清楚，尤其是對多模態RAG也作了清晰的解讀，與時俱進。 同時，作者還以LlamaIndex下的Agent開發舉例，詳細介紹了Agent的工作機制，包括gent協同，幫助我理解了在Agent時代，雖然仍需要寫代碼，但編程思維和現在應用編程完全不一樣了。相應的管控等構建在原應用生命週期的一套體系會被重新定義。這個想象空間是巨大得。 從本書的學習中緩解了我對於大模型幻覺的擔憂。業務邏輯是在prompt或知識圖譜中明確定義得，LLM的主要是意圖理解能力。只要正確理解Prompt，就能完成正確的業務邏輯生成。 整體上推薦本書。
內容與時俱進，理論與代碼結合，看了挺有收穫。
書內容寫的橫不錯，但是本書完整源代碼在哪裏下載，對於新手，將每一章節零散代碼組成一個完整可運行代碼比較困難，希望作者能提供完整源代碼下載連接
下載llamaindex第一個代碼段就執行不了
一般，適合初學者，很多都是淺淺帶過，然後一直在講怎麼用 api 實現一些簡單功能