【目錄】
▌第1 章 緒論：迎接大模型紀元
1.1 大模型崛起
1.2 大模型的固有特性
1.2.1 幻覺
1.2.2 知識陳舊
1.3 知識增強大模型
1.4 迎接大模型紀元

▌第2 章 大語言模型
2.1 大模型概述
2.2 語言模型簡史
2.3 大模型為何如此強大
2.3.1 語言模型與無監督學習
2.3.2 人類回饋強化學習
2.3.3 情境學習與思維鏈
2.4 如何使用大模型
2.4.1 翻譯
2.4.2 文字摘要
2.4.3 求解數學問題
2.4.4 語言學習和考試
2.4.5 高效撰寫文章
2.4.6 自動化程式設計和輔助程式設計
2.4.7 資料分析
2.5 垂直大模型
2.5.1 什麼是垂直大模型
2.5.2 垂直大模型的特點
2.6 思考題
2.7 本章小結

▌第3 章 向量資料庫
3.1 向量表示與嵌入
3.1.1 語言的向量表示
3.1.2 影像的向量表示
3.1.3 知識圖譜的向量表示
3.2 向量相似度
3.2.1 L2 距離
3.2.2 餘弦相似度
3.2.3 內積相似度
3.2.4 L1 距離
3.3 向量索引與檢索方法
3.3.1 最近鄰檢索和近似最近鄰檢索
3.3.2 局部敏感雜湊演算法
3.3.3 基於圖結構的HNSW 演算法
3.3.4 向量量化與乘積量化
3.4 Milvus 向量資料庫
3.4.1 Milvus 架構
3.4.2 向量索引方法
3.4.3 向量檢索方法
3.4.4 資料一致性
3.4.5 使用者認證與許可權控制
3.5 Milvus 向量資料庫實戰指南
3.5.1 安裝、配置和運行Milvus
3.5.2 連接伺服器和建立資料庫
3.5.3 資料準備
3.5.4 建立集合
3.5.5 建立索引
3.5.6 插入資料
3.5.7 載入資料
3.5.8 純量查詢
3.5.9 單向量檢索
3.5.10 混合檢索
3.6 其他主流的向量資料庫系統與工具
3.6.1 原生向量資料庫
3.6.2 資料庫的向量處理擴充
3.6.3 向量索引和檢索函數庫
3.7 思考題
3.8 本章小結

▌第4 章 檢索增強生成
4.1 檢索增強生成概述
4.2 為什麼需要RAG
4.2.1 RAG、SFT 與LoRA
4.2.2 長上下文與RAG
4.2.3 鋰電池供應鏈管理案例
4.2.4 RAG 的特點
4.3 通用的RAG 流程
4.3.1 建立知識庫
4.3.2 知識檢索
4.3.3 大模型生成答案
4.3.4 品質評估與迭代最佳化
4.4 使用Dify 建構RAG 系統
4.4.1 Dify 概述
4.4.2 安裝Dify
4.4.3 初始化Dify
4.4.4 建立知識庫
4.4.5 簡單的RAG 應用
4.4.6 RAG 效果最佳化
4.4.7 引入Elasticsearch
4.4.8 建構RAG 系統
4.5 RAG 系統的最佳實踐
4.5.1 文本分塊
4.5.2 分層檢索
4.5.3 查詢改寫
4.5.4 檢索路由
4.6 其他主流的RAG 系統框架
4.6.1 LobeChat
4.6.2 Quivr
4.6.3 LlamaIndex
4.6.4 Open WebUI
4.7 思考題
4.8 本章小結

▌第5 章 知識圖譜技術系統
5.1 什麼是知識圖譜
5.1.1 知識圖譜的相關概念及其定義
5.1.2 知識圖譜實例
5.1.3 大腦的聯想機制與知識圖譜的關係建模
5.2 DIKW 模型與知識圖譜
5.2.1 DIKW 模型
5.2.2 從DIKW 模型到知識圖譜
5.2.3 知識圖譜的內涵與外延
5.2.4 知識的源流與知識圖譜
5.3 知識圖譜的技術系統
5.3.1 知識圖譜模式設計與管理
5.3.2 知識圖譜建構技術
5.3.3 知識圖譜儲存技術
5.3.4 知識圖譜應用技術
5.3.5 使用者介面與介面
5.4 知識圖譜模式設計的基本原則
5.4.1 賦予一類事物合適的名字
5.4.2 建立事物間清晰的聯繫
5.4.3 明確且正式的語義表達
5.5 知識圖譜模式設計的六韜法
5.6 大模型結合六韜法設計知識圖譜模式
5.6.1 場景：對齊參與各方的認知
5.6.2 重複使用：站在巨人的肩膀上
5.6.3 事物：定義實體類型及屬性
5.6.4 聯繫：場景需求之下的普遍聯繫
5.6.5 約束：多層次的約束規範
5.6.6 評價：迭代最佳化的起點
5.7 知識圖譜模式設計的最佳實踐
5.7.1 熟知知識圖譜及其具體應用領域
5.7.2 明確邊界，切記貪多嚼不爛
5.7.3 高內聚、低耦合
5.7.4 充分利用視覺化工具
5.8 思考題
5.9 本章小結

▌第6 章 建構知識圖譜
6.1 知識圖譜建構技術概述
6.1.1 映射式建構技術
6.1.2 取出式建構技術
6.2 取出實體和物理屬性
6.2.1 實體、物理屬性及其取出
6.2.2 用大模型取出實體和物理屬性
6.3 取出關係和關係屬性
6.3.1 實體間的關係和關係取出
6.3.2 用大模型取出關係和關係屬性
6.4 取出事件
6.4.1 事件、事件要素和事件取出
6.4.2 用大模型取出事件
6.5 多語言和跨語言
6.6 知識取出的評價指標
6.7 思考題
6.8 本章小結

▌第7 章 圖資料庫與圖型計算


▌第8 章 圖模互補應用範式


▌第9 章 知識圖譜增強生成與GraphRAG


▌第10 章 知識增強大模型應用


▌參考文獻
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