留言贈書 | 專補大模型短板的RAG入門與實戰書來了！

跟著書中的步驟，迅速點亮你的AI技能樹！

Part.1

RAG面面觀

在動手之前，咱們先來弄清楚，專補大模型短板的RAG是個什麼？

RAG，即檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation），是一種重要的基於深度學習的大模型文檔搜索框架。它通過從外部知識庫中檢索相關信息，並將其作為提示（Prompt）輸入給大型語言模型（LLM），以增強模型處理知識密集型任務的能力，如問答、文本摘要、內容生成等，有效地避免了大模型的「一本正經的胡說八道」行為。

那麼，RAG模型是如何實現這一過程的呢？它的基本原理是利用深度學習技術對文檔進行表示和建模，從而實現文檔檢索和生成的端到端處理。而要構建這樣一個高效的RAG系統，我們需要三大核心組件協同工作：檢索器（Retriever）、生成器（Generator）和排序器（Ranker）。

再說詳細點，各個組件是這樣工作的：

· Retriever：是RAG模型的第一階段，負責從候選文檔集合中檢索出與查詢相關的文檔。它可以利用各種檢索技術和算法，如基於關鍵詞匹配、語義相似度等，來快速過濾出潛在相關的文檔。

· Generator：是RAG模型的第二階段，負責根據檢索到的候選文檔生成與查詢相關的摘要或答案。它通常採用生成式模型，如語言模型或生成對抗網絡（GAN），以自然語言的形式生成文本。

· Ranker：是RAG模型的最後階段，負責對生成的文本進行排序和評分，以確定最終輸出的文檔順序。它可以利用各種排名算法，如機器學習、深度學習等，來對文檔進行評分和排序。

技術上的表現確實令人滿意，咱們用起來，也是好處多多：

（1）支持多樣化的搜索需求，包括文檔檢索、問題回答、摘要生成等。

（2）支持多語言和多媒體搜索，包括文本、圖片、音頻、影片等多種形式的信息。

（3）能夠充分利用深度學習技術對文檔進行表示和建模，從而提高了搜索結果的準確性和相關性。

（4）能夠根據用戶的查詢和歷史搜索記錄，提供個性化的搜索服務，從而提升了用戶的搜索體驗。

RAG模型不光聽起來厲害，實際用起來更有價值，比如：

· 企業知識管理系統中的應用：智能化知識檢索與共享、智能問答與問題解決、知識圖譜構建與智能推薦、情報分析與決策支持；

· 在線問答系統中的應用：自動問答與客戶服務、內部知識分享與協作、教育與學習輔助；

· 情報檢索系統中的應用：快速信息檢索與分析、多樣化信息資源的整合利用、情報分析與決策支持。

……

RAG在提供高效的文檔搜索和問答服務上真是大顯身手，而它背後的大功臣就是PyTorch，這個深度學習框架超靈活，功能強大，幫助開發者輕鬆搞掂複雜的模型搭建和算法優化，讓RAG的表現更出色。

想要深入玩轉RAG，PyTorch的基礎知識必須掌握。雖然現在RAG越來越火了，但想學好它還挺難的，因為資料到處都有，但是不夠集中。別急，這本書就是你的救星，它把RAG的知識和PyTorch的編程技巧都打包好了，為你勾勒出了一條高效的學習路徑。

現在，就讓這本書帶著我們動手玩轉RAG開發吧。

Part.2

動手玩轉RAG

這本書分為9章，內容按照「基礎入門——技術深入——實戰應用」的結構來佈局，全面覆蓋了RAG大模型技術的各個方面，包括工作內容、技術細節以及在不同領域的應用實踐。

基礎入門

這本書先給你講了AI和NLP的大背景，然後聚焦到RAG技術怎麼在文檔搜索上大顯身手。

在第3章中，從感知機到多層感知機、卷積神經網絡、循環神經網絡，再到Transformer、BERT和GPT，都給你講透了。

在第4章中，用ChatGPT當例子，讓你看看現在處理文本都先進成什麼樣了。

技術深入

這本書還涵蓋了一系列實用技術，從文檔的分塊與向量化，到利用深度學習模型進行向量檢索，再到結合Prompt技術實現精準響應，每個環節都有易懂的講解和實際例子。書中還介紹了如何用Streamlit和Gradio這些工具來做出好看的Web界面，讓你能直觀地看到RAG技術的效果。

（書中講解PyTorch 提供了torchsummary 等工具來幫助我們可視化模型的結構）

實戰應用

這本書可不是那種只講理論不動手的教科書。從基礎章節開始，咱們就邊學邊練。

比如，第2章就帶你動手，從PyTorch的基礎編程開始，慢慢深入深度學習的精髓。這裏不光講了怎麼安裝PyTorch，還有張量操作、自動微分這些基本技能，更有模型搭建、訓練評估這些實戰技巧，保證你能從理論到實踐，把深度學習的精髓都學到手。

到了RAG技術部分，詳細聊了文檔分塊與向量化技術，以及怎麼把文本變成機器能理解的樣子。比如說，用詞袋、詞嵌入，甚至預訓練模型等多種方法。

再往後，深入RAG的向量檢索技術，不光講了向量檢索是什麼，還講了怎麼計算，特別是局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）算法，幫你解決大規模文檔檢索的問題。在第8章中，你將重點學習怎麼給大模型下指令，從指令設計到模板，再到代理模式和思維鏈提示，這些都是為了讓你能更有效地和大模型交流，激發你的創造力。