LLM最強重武裝 - RAG開發應用優化現場直擊 嚴燦平
產品編號：9786267757109
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ISBN13：9786267757109
替代書名：基於大模型的 RAG 應用開發與優化 — 構建企業級 LLM 應用
出版社：深智數位
作者：嚴燦平
出版日：2025/07/19
裝訂／頁數：平裝／584頁
規格：23cm*17cm*2.86cm (高/寬/厚)
版次：1
【內容】
本書系統化解析 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的技術核心、開發流程與工程實踐，從初學者能立即上手的簡易範例，到企業級部署場景中的最佳化策略與創新范式應用，涵蓋最完整的知識脈絡。使用 LlamaIndex、LangChain 等熱門框架，實作查詢引擎、對話引擎與多模態處理流程。針對開發者與實務導向需求，書中詳細講解資料載入、索引、檢索與回應生成等各階段設計重點，並引導讀者透過可追蹤、可自訂的模組打造高彈性 RAG 解決方案。進階章節聚焦於 C-RAG、Self-RAG、RAPTOR 等新型架構，並提供完整評估機制與部署架構，協助技術團隊有效實作生產環境，是不可或缺的現代生成式 AI 系統開發指南。
【目錄】
▌預備篇
►第1章 了解大模型與 RAG
1.1 初識大模型
1.1.1 大模型時代：生成式AI 應用的爆發
1.1.2 大模型應用的持續進化
1.1.3 大模型是無所不能的嗎
1.2 了解RAG
1.2.1 為什麼需要RAG
1.2.2 一個簡單的RAG 場景
1.3 RAG 應用的技術架構
1.3.1 RAG 應用的經典架構與流程
1.3.2 RAG 應用面臨的挑戰
1.3.3 RAG 應用架構的演進
1.4 關於RAG 的兩個話題
1.4.1 RAG 與微調的選擇
1.4.2 RAG 與具有理解超長上下文能力的大模型
►第2章 RAG 應用程式開發環境架設
2.1 開發RAG 應用的兩種方式
2.1.1 使用低程式開發平臺
2.1.2 使用大模型應用程式開發框架
2.2 RAG 應用程式開發環境準備
2.2.1 硬體環境建議
2.2.2 基礎大模型
2.2.3 嵌入模型
2.2.4 Python 虛擬執行環境
2.2.5 Python IDE 與開發外掛程式
2.2.6 向量庫
2.2.7 LlamaIndex 框架
2.3 關於本書開發環境的約定
【預備篇小結】
▌基礎篇
►第3章 初識 RAG 應用程式開發
3.1 開發一個最簡單的RAG 應用
3.1.1 使用原生程式開發
3.1.2 使用LlamaIndex 框架開發
3.1.3 使用LangChain 框架開發
3.2 如何追蹤與偵錯RAG 應用
3.2.1 借助LlamaDebugHandler
3.2.2 借助第三方的追蹤與偵錯平臺
3.3 準備：基於LlamaIndex 框架的RAG 應用程式開發核心組件
►第4章 模型與 Prompt
4.1 大模型
4.1.1 大模型在RAG 應用中的作用
4.1.2 大模型元件的統一介面
4.1.3 大模型元件的單獨使用
4.1.4 大模型元件的整合使用
4.1.5 了解與設置大模型的參數
4.1.6 自訂大模型元件
4.1.7 使用LangChain 框架中的大模型元件
4.2 Prompt
4.2.1 使用Prompt 範本
4.2.2 更改預設的Prompt 範本
4.2.3 更改Prompt 範本的變數
4.3 嵌入模型
4.3.1 嵌入模型在RAG 應用中的作用
4.3.2 嵌入模型元件的介面
4.3.3 嵌入模型元件的單獨使用
4.3.4 嵌入模型元件的整合使用
4.3.5 了解與設置嵌入模型的參數
4.3.6 自訂嵌入模型元件
►第5章 資料載入與分割
5.1 理解兩個概念：Document 與Node
5.1.1 什麼是Document 與Node
5.1.2 深入理解Document 與Node
5.1.3 深入理解Node 物件的中繼資料
5.1.4 生成Document 物件
5.1.5 生成Node 物件
5.1.6 中繼資料的生成與取出
5.1.7 初步了解IndexNode 類型
5.2 資料載入
5.2.1 從本地目錄中載入
5.2.2 從網路中載入資料
5.3 資料分割
5.3.1 如何使用資料分割器
5.3.2 常見的資料分割器
5.4 資料攝取管道
5.4.1 什麼是資料攝取管道
5.4.2 用於資料攝取管道的轉換器
5.4.3 自訂轉換器
5.4.4 使用資料攝取管道
5.5 完整認識資料載入階段
►第6章 資料嵌入與索引
6.1 理解嵌入與向量
6.1.1 直接用模型生成向量
6.1.2 借助轉換器生成向量
6.2 向量儲存
6.2.1 簡單向量儲存
6.2.2 第三方向量儲存
6.3 向量儲存索引
6.3.1 用向量儲存建構向量儲存索引物件
6.3.2 用Node 清單建構向量儲存索引物件
6.3.3 用文件直接建構向量儲存索引物件
6.3.4 深入理解向量儲存索引物件
6.4 更多索引類型
6.4.1 文件摘要索引
6.4.2 物件索引
6.4.3 知識圖譜索引
6.4.4 樹索引
6.4.5 關鍵字表索引
►第7章 檢索、回應生成與 RAG 引擎
7.1 檢索器
7.1.1 快速建構檢索器
7.1.2 理解檢索模式與檢索參數
7.1.3 初步認識遞迴檢索
7.2 回應生成器
7.2.1 建構回應生成器
7.2.2 回應生成模式
7.2.3 回應生成器的參數
7.2.4 實現自訂的回應生成器
7.3 RAG 引擎：查詢引擎
7.3.1 建構內建類型的查詢引擎的兩種方法
7.3.2 深入理解查詢引擎的內部結構和執行原理
7.3.3 自訂查詢引擎
7.4 RAG 引擎：對話引擎
7.4.1 對話引擎的兩種建構方法
7.4.2 深入理解對話引擎的內部結構和執行原理
7.4.3 理解不同的對話模式
7.5 結構化輸出
7.5.1 使用output_cls 參數
7.5.2 使用輸出解析器
【基礎篇小結】
▌高級篇
►第8章 RAG 引擎高級開發
►第9章 開發 Data Agent
►第10章 評估 RAG 應用
►第11章 企業級 RAG 應用的常見最佳化策略
►第12章 建構點對點的企業級 RAG 應用
►第13章 新型 RAG 範式原理與實現
【高級篇小結】
▌預備篇
►第1章 了解大模型與 RAG
1.1 初識大模型
1.1.1 大模型時代：生成式AI 應用的爆發
1.1.2 大模型應用的持續進化
1.1.3 大模型是無所不能的嗎
1.2 了解RAG
1.2.1 為什麼需要RAG
1.2.2 一個簡單的RAG 場景
1.3 RAG 應用的技術架構
1.3.1 RAG 應用的經典架構與流程
1.3.2 RAG 應用面臨的挑戰
1.3.3 RAG 應用架構的演進
1.4 關於RAG 的兩個話題
1.4.1 RAG 與微調的選擇
1.4.2 RAG 與具有理解超長上下文能力的大模型
►第2章 RAG 應用程式開發環境架設
2.1 開發RAG 應用的兩種方式
2.1.1 使用低程式開發平臺
2.1.2 使用大模型應用程式開發框架
2.2 RAG 應用程式開發環境準備
2.2.1 硬體環境建議
2.2.2 基礎大模型
2.2.3 嵌入模型
2.2.4 Python 虛擬執行環境
2.2.5 Python IDE 與開發外掛程式
2.2.6 向量庫
2.2.7 LlamaIndex 框架
2.3 關於本書開發環境的約定
【預備篇小結】
▌基礎篇
►第3章 初識 RAG 應用程式開發
3.1 開發一個最簡單的RAG 應用
3.1.1 使用原生程式開發
3.1.2 使用LlamaIndex 框架開發
3.1.3 使用LangChain 框架開發
3.2 如何追蹤與偵錯RAG 應用
3.2.1 借助LlamaDebugHandler
3.2.2 借助第三方的追蹤與偵錯平臺
3.3 準備：基於LlamaIndex 框架的RAG 應用程式開發核心組件
►第4章 模型與 Prompt
4.1 大模型
4.1.1 大模型在RAG 應用中的作用
4.1.2 大模型元件的統一介面
4.1.3 大模型元件的單獨使用
4.1.4 大模型元件的整合使用
4.1.5 了解與設置大模型的參數
4.1.6 自訂大模型元件
4.1.7 使用LangChain 框架中的大模型元件
4.2 Prompt
4.2.1 使用Prompt 範本
4.2.2 更改預設的Prompt 範本
4.2.3 更改Prompt 範本的變數
4.3 嵌入模型
4.3.1 嵌入模型在RAG 應用中的作用
4.3.2 嵌入模型元件的介面
4.3.3 嵌入模型元件的單獨使用
4.3.4 嵌入模型元件的整合使用
4.3.5 了解與設置嵌入模型的參數
4.3.6 自訂嵌入模型元件
►第5章 資料載入與分割
5.1 理解兩個概念：Document 與Node
5.1.1 什麼是Document 與Node
5.1.2 深入理解Document 與Node
5.1.3 深入理解Node 物件的中繼資料
5.1.4 生成Document 物件
5.1.5 生成Node 物件
5.1.6 中繼資料的生成與取出
5.1.7 初步了解IndexNode 類型
5.2 資料載入
5.2.1 從本地目錄中載入
5.2.2 從網路中載入資料
5.3 資料分割
5.3.1 如何使用資料分割器
5.3.2 常見的資料分割器
5.4 資料攝取管道
5.4.1 什麼是資料攝取管道
5.4.2 用於資料攝取管道的轉換器
5.4.3 自訂轉換器
5.4.4 使用資料攝取管道
5.5 完整認識資料載入階段
►第6章 資料嵌入與索引
6.1 理解嵌入與向量
6.1.1 直接用模型生成向量
6.1.2 借助轉換器生成向量
6.2 向量儲存
6.2.1 簡單向量儲存
6.2.2 第三方向量儲存
6.3 向量儲存索引
6.3.1 用向量儲存建構向量儲存索引物件
6.3.2 用Node 清單建構向量儲存索引物件
6.3.3 用文件直接建構向量儲存索引物件
6.3.4 深入理解向量儲存索引物件
6.4 更多索引類型
6.4.1 文件摘要索引
6.4.2 物件索引
6.4.3 知識圖譜索引
6.4.4 樹索引
6.4.5 關鍵字表索引
►第7章 檢索、回應生成與 RAG 引擎
7.1 檢索器
7.1.1 快速建構檢索器
7.1.2 理解檢索模式與檢索參數
7.1.3 初步認識遞迴檢索
7.2 回應生成器
7.2.1 建構回應生成器
7.2.2 回應生成模式
7.2.3 回應生成器的參數
7.2.4 實現自訂的回應生成器
7.3 RAG 引擎：查詢引擎
7.3.1 建構內建類型的查詢引擎的兩種方法
7.3.2 深入理解查詢引擎的內部結構和執行原理
7.3.3 自訂查詢引擎
7.4 RAG 引擎：對話引擎
7.4.1 對話引擎的兩種建構方法
7.4.2 深入理解對話引擎的內部結構和執行原理
7.4.3 理解不同的對話模式
7.5 結構化輸出
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►第9章 開發 Data Agent
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►第12章 建構點對點的企業級 RAG 應用
►第13章 新型 RAG 範式原理與實現
【高級篇小結】
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