详细提纲
- 内容简介：介绍本书是全面介绍基于大语言模型的RAG应用开发的专业图书，分为预备篇、基础篇和高级篇，适合不同层次对大模型及RAG技术感兴趣的人员阅读。
- 预备篇
- 了解大模型与RAG：介绍大模型发展、应用及存在的问题，阐述RAG产生的原因、基本思想、技术架构，探讨RAG与微调的选择以及与具有理解超长上下文能力大模型的关系。
- RAG应用开发环境搭建：介绍开发RAG应用的两种方式（低代码开发平台和大模型应用开发框架），并基于主流技术搭建开发环境，包括硬件环境、基础大模型、嵌入模型、Python虚拟运行环境、Python IDE与开发插件、向量库、LlamaIndex框架等的选择与配置。
- 基础篇
- 初识RAG应用开发：用原生代码、LlamaIndex框架、LangChain框架开发简单RAG应用，介绍跟踪与调试RAG应用的方法，以及基于LlamaIndex框架的RAG应用开发核心组件。
- 模型与Prompt：介绍大模型在RAG应用中的作用、组件接口、使用方式、参数设置及自定义组件，讲解Prompt模板的使用、更改，以及嵌入模型在RAG应用中的作用、组件接口、使用与自定义方法。
- 数据加载与分割：理解Document与Node概念，介绍数据加载（从本地目录和网络加载）、分割（使用方法和常见分割器）、摄取管道（概念、转换器、自定义及使用）相关知识。
- 数据嵌入与索引：介绍嵌入与向量的概念及生成方法，以及向量存储（简单向量存储和第三方向量存储）、向量存储索引（多种构造方式及深入理解）和其他索引类型（文档摘要索引、对象索引、知识图谱索引、树索引、关键词表索引）。
- 检索、响应生成与RAG引擎：介绍检索器（构造方法、检索模式与参数、递归检索）、响应生成器（构造方法、生成模式、参数及自定义），以及RAG引擎中的查询引擎（构造方法、内部结构与原理、自定义）和对话引擎（构造方法、内部结构与原理、对话模式），还介绍了结构化输出的两种方法。
- 高级篇
- RAG引擎高级开发：介绍检索前查询转换（简单查询转换、HyDE查询转换、多步查询转换、子问题查询转换）、检索后处理器（使用、自定义、常见预定义、Rerank节点后处理器）、语义路由、SQL查询引擎、多模态文档处理、查询管道等高级开发技术。
- 开发Data Agent：初步认识Data Agent，介绍构造与使用Agent的工具，以及基于函数调用和框架组件开发Agent的方法，还介绍了更细粒度控制Agent运行的方式。
- 评估RAG应用：阐述评估RAG应用的原因、依据与指标、流程与方法，以及评估检索质量和响应质量的具体方式，还涉及基于自定义标准的评估。
- 企业级RAG应用的常见优化策略：介绍选择合适知识块大小、分离检索与生成阶段知识块、优化大文档集知识库检索、使用高级检索方法等优化策略。
- 构建端到端的企业级RAG应用：考虑生产型RAG应用的要点，介绍端到端的企业级RAG应用架构及全栈应用案例。
- 新型RAG范式原理与实现：介绍自纠错RAG（C - RAG）、自省式RAG（Self - RAG）、检索树RAG（RAPTOR）的诞生动机、原理与实现。
中心思想
本书围绕基于大语言模型的RAG应用开发展开，先在预备篇介绍大模型与RAG的基础知识及开发环境搭建；基础篇通过多种方式开发简单RAG应用，深入讲解模型、Prompt、数据处理、索引、检索、响应生成及RAG引擎等核心内容；高级篇聚焦RAG应用的高级开发技术、Agent开发、应用评估、优化策略、企业级应用构建及新型范式，旨在帮助读者全面掌握RAG应用开发技术，从基础到进阶，逐步具备开发企业级RAG应用的能力 。
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