
[加]路易斯-弗朗索瓦·布沙爾 [英]路易·彼得斯
本書採用創新且實用的教學策略,巧妙融合理論基礎與實踐應用,深入剖析自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)領域的新進展,以及大語言模型(Large Language Model,LLM)的原理。書中不僅系統闡述了?LLM?的理論基礎,還通過實際項目案例展示瞭如何將這些模型應用於構建RAG系統。本書遵循由淺入深的路徑,從LLM的基礎知識入手,詳細闡釋了模型的訓練流程,並深入探討了如何利用提示技術與模型進行高效交互。書中還重點介紹了兩個在業界得到廣泛認可的框架—LlamaIndex和LangChain,它們是開發RAG應用的強大工具。書中的項目案例不僅爲讀者提供了寶貴的實踐經驗,也能夠加深讀者對相關概念的理解和應用。此外,書中進一步探討了包括智能體和微調在內的高級技術,這些技術能夠顯著提升問答系統的性能。
這本書介紹了很多的概念,對於初學的人而言能夠從廣度上了解到相關聯的很多大模型的內容,但是在深度上欠缺引導,很多代碼看了跟沒看一樣,基礎的Langchain在這本書中介紹的也是模凌兩可。
堆積了很多概念,過多的重心放在了rag langchaim這些不太常用的階段,真正的核心反而一筆帶過,整體結構個人覺得也不太合理。
與書名不符,基本上都是怎麼用,而非建