
[加]路易斯-弗朗索瓦·布沙尔 [英]路易·彼得斯
本书采用创新且实用的教学策略,巧妙融合理论基础与实践应用,深入剖析自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)领域的新进展,以及大语言模型(Large Language Model,LLM)的原理。书中不仅系统阐述了?LLM?的理论基础,还通过实际项目案例展示了如何将这些模型应用于构建RAG系统。本书遵循由浅入深的路径,从LLM的基础知识入手,详细阐释了模型的训练流程,并深入探讨了如何利用提示技术与模型进行高效交互。书中还重点介绍了两个在业界得到广泛认可的框架—LlamaIndex和LangChain,它们是开发RAG应用的强大工具。书中的项目案例不仅为读者提供了宝贵的实践经验,也能够加深读者对相关概念的理解和应用。此外,书中进一步探讨了包括智能体和微调在内的高级技术,这些技术能够显著提升问答系统的性能。
这本书介绍了很多的概念,对于初学的人而言能够从广度上了解到相关联的很多大模型的内容,但是在深度上欠缺引导,很多代码看了跟没看一样,基础的Langchain在这本书中介绍的也是模凌两可。
堆积了很多概念,过多的重心放在了rag langchaim这些不太常用的阶段,真正的核心反而一笔带过,整体结构个人觉得也不太合理。
与书名不符,基本上都是怎么用,而非建