编者荐语：Hi，大家好，今天我给大家推荐一本 AI 大模型相关的书籍《大模型应用开发：RAG入门与实战》，为什么会推荐这本书呢？也是因为最两年向量数据库火遍全球，那么向量数据库与 RAG 又有什么关系呢？我们能从这本书中学到如何应用 RAG 技术，值得推荐给大家阅读，文末还有 DBA 圈的 4 位大佬联合赠书活动，感兴趣的朋友可以来参加一下。
这本书全面剖析了 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必备指南。
向量数据库：向量数据库（Vector Database）是一种专门设计用于存储和检索向量数据的数据库系统。传统的数据库通常处理结构化数据，如表格和键值对，而向量数据库则是为了高效地存储和查询高维向量而优化的。这些数据库通常提供近似最近邻（Approximate Nearest Neighbor, ANN）搜索功能，允许用户快速找到与查询向量最相似的向量数据，即使在大规模数据集上也能保持高效。在人工智能应用中，如推荐系统、图像识别、自然语言处理等，向量数据库被广泛用于存储和检索经过预训练模型转换后的数据表示。
RAG：即检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），是一种重要的基于深度学习的大模型文档搜索框架。它通过从外部知识库中检索相关信息，并将其作为提示（Prompt）输入给大型语言模型（LLM），以增强模型处理知识密集型任务的能力，如问答、文本摘要、内容生成等，有效地避免了大模型的“一本正经的胡说八道”行为。
那么，RAG 与其又有何关系呢？当 RAG 模型需要生成响应时，它首先使用向量数据库来检索与输入最相关的数据点（通常是文本片段），然后将这些检索结果与生成模型结合，以增强模型的生成能力。向量数据库允许快速的相似性搜索，这样 RAG 模型就能在大量信息中找到相关上下文，从而提高生成内容的准确性、丰富性和上下文一致性。简而言之，RAG 利用向量数据库来获取上下文信息，这些信息作为输入来增强其生成的输出，提供更准确和上下文相关的回答。
RAG 的基本原理是利用深度学习技术对文档进行表示和建模，从而实现文档检索和生成的端到端处理。而要构建这样一个高效的 RAG 系统，我们需要三大核心组件协同工作：检索器（Retriever）、生成器（Generator）和排序器（Ranker）。
· Retriever：是 RAG 模型的第一阶段，负责从候选文档集合中检索出与查询相关的文档。它可以利用各种检索技术和算法，如基于关键词匹配、语义相似度等，来快速过滤出潜在相关的文档。
· Generator：是 RAG 模型的第二阶段，负责根据检索到的候选文档生成与查询相关的摘要或答案。它通常采用生成式模型，如语言模型或生成对抗网络（GAN），以自然语言的形式生成文本。
· Ranker：是 RAG 模型的最后阶段，负责对生成的文本进行排序和评分，以确定最终输出的文档顺序。它可以利用各种排名算法，如机器学习、深度学习等，来对文档进行评分和排序。
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