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大模型应用开发:RAG入门与实战 版权信息
- ISBN：9787115648938
- 条形码：9787115648938 ; 978-7-115-64893-8
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
大模型应用开发:RAG入门与实战 本书特色
解锁大语言模型和RAG技术的秘密，带读者深入理解文档搜索的应用 深入浅出地介绍了从文档分块到向量检索的全过程 结合实践案例，帮助读者将RAG技术快速应用于实际工作中 本书全面剖析了RAG(检索增强生成)技术，从文档的分块与向量化，到利用深度学习模型进行高效检索，再结合Prompt技术实现精准响应，每一步骤都通过清晰的逻辑与实例展示。书中不仅详细介绍了大语言模型的核心原理，还涵盖了PyTorch编程基础、深度学习理论与NLP技术。配合实际项目，如PDF阅读器的构建、Streamlit与Gradio可视化工具的使用，帮助读者将理论应用于实践，是学习RAG技术与大语言模型应用的**指南。
大模型应用开发:RAG入门与实战 内容简介
本书详细解析了RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术及其应用，从文档的分块与向量化，到利用深度学习模型进行向量检索，再到结合Prompt技术以实现精准响应，每个知识点都有清晰的逻辑阐述与实践案例；同时，介绍了PyTorch编程基础与深度学习核心概念。此外，本书还涵盖了一系列实用技术，如Web可视化工具Streamlit与Gradio的使用，以及如何利用这些工具快速构建交互式界面，直观展示RAG技术的效果。*后，通过动手实现PDF阅读器的实例，读者能亲自体验从理论到实践的过程，加深对RAG技术的理解与掌握。 本书内容通俗易懂，适合对文档搜索和RAG应用感兴趣的读者阅读，也可以作为从事大语言模型相关工作的人员的参考书。
大模型应用开发:RAG入门与实战 目录
第 1章 RAG概述 001
1.1 人工智能和自然语言处理概述 001
1.1.1 人工智能的定义和发展历史 001
1.1.2 自然语言处理的概念和基本任务 001
1.2 自然语言处理在大数据时代的挑战与机遇 003
1.2.1 大数据时代对自然语言处理的影响 003
1.2.2 大数据时代的自然语言处理技术发展趋势 004
1.3 基于RAG的大模型文档搜索概述 006
1.3.1 RAG模型的含义和基本原理 006
1.3.2 大模型文档搜索在信息检索领域的重要性 007
1.4 基于RAG的大模型文档搜索的工作原理 008
1.4.1 Retriever模块的工作原理 008
1.4.2 Generator模块的工作原理 009
1.4.3 Ranker模块的工作原理 011
1.5 基于RAG的大模型文档搜索的优势和应用场景 012
1.5.1 优势 012
1.5.2 应用场景 014
第 2章 PyTorch编程基础 017
2.1 PyTorch简介 017
2.2 PyTorch安装与环境配置 018
2.2.1 安装PyTorch 018
2.2.2 环境配置 019
2.2.3 常见安装问题及解决方法 019
2.3 PyTorch张量 020
2.3.1 张量的创建 020
2.3.2 张量的基本运算 023
2.3.3 张量的索引和切片 026
2.3.4 张量的形状操作 029
2.4 PyTorch自动微分 032
2.4.1 梯度计算 032
2.4.2 反向传播 033
2.4.3 停止梯度传播 035
2.5 PyTorch模型构建 037
2.5.1 搭建神经网络模型 037
2.5.2 模型参数的访问和初始化 039
2.6 PyTorch数据加载与预处理 041
2.6.1 数据加载 041
2.6.2 数据预处理 043
2.7 PyTorch模型训练与评估 045
2.7.1 模型训练 045
2.7.2 模型评估 049
2.8 PyTorch模型保存与加载 053
2.8.1 模型的保存 053
2.8.2 模型的加载 054
2.9 小结 056
第3章 深度学习基础 057
3.1 感知机和多层感知机 057
3.1.1 感知机的原理和结构 057
3.1.2 多层感知机的结构和前向传播 058
3.1.3
展开全部
大模型应用开发:RAG入门与实战 作者简介
陈明明，数据科学博士，研究方向为自然语言处理、深度学习及贝叶斯统计；曾就职于微软，从事自然语言处理和人工智能的开发工作。 潘翔，计算机应用博士，研究方向为卷积网络、大数据分析、大语言模型、多模态数据分析；主持了国家自然科学基金、浙江省科学技术厅等重点项目，在IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics、《计算机学报》等期刊和国际会议上发表30多篇论文；目前就职于浙江工业大学计算机科学与技术学院。 戴弘毅，毕业于维克森林大学和波士顿大学，研究方向为自然语言处理、深度学习及金融市场分析。
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