大模型实战：从零实现RAG与Agent系统
郑天民
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郑天民
本书深入探讨了RAG技术体系及其应用，内容涉及从基础概念到高级应用的各个方面。首先，解构了大模型应用的基本模式与局限性，并引入RAG作为增强生成能力的一种方法，讲解了RAG的核心概念、组成结构及应用场景，还涵盖了RAG的基础、高级、模块化和智能体形式的技术体系。其次，以LlamaIndex为工具，展示了如何实现RAG，包括提示词设计、文档与索引创建、上下文检索及查询引擎构建等具体步骤。最后，介绍了基于RAG构建文档聊天助手、多模态内容解析器、数据库检索器、知识图谱系统、工作流引擎及多Agent系统的实践案例，每个案例均包含技术细节与实现效果演示。 本书适合人工智能领域的开发者、研究人员，以及自然语言处理、知识图谱、智能客服等专业人士阅读。
本书系统性介绍了RAG工作机制和原理，对概念阐述得比较清楚，尤其是对多模态RAG也作了清晰的解读，与时俱进。 同时，作者还以LlamaIndex下的Agent开发举例，详细介绍了Agent的工作机制，包括gent协同，帮助我理解了在Agent时代，虽然仍需要写代码，但编程思维和现在应用编程完全不一样了。相应的管控等构建在原应用生命周期的一套体系会被重新定义。这个想象空间是巨大得。 从本书的学习中缓解了我对于大模型幻觉的担忧。业务逻辑是在prompt或知识图谱中明确定义得，LLM的主要是意图理解能力。只要正确理解Prompt，就能完成正确的业务逻辑生成。 整体上推荐本书。
内容与时俱进，理论与代码结合，看了挺有收获。
书内容写的横不错，但是本书完整源代码在哪里下载，对于新手，将每一章节零散代码组成一个完整可运行代码比较困难，希望作者能提供完整源代码下载连接
下载llamaindex第一个代码段就执行不了
一般，适合初学者，很多都是浅浅带过，然后一直在讲怎么用 api 实现一些简单功能