大模型应用开发：RAG入门与实战

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。

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。最后，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。