本书由华大生命科学研究院ZSNLP专家撰写，旨在带你从构建GX的企业级RAG系统。本书QM解析RAG原理与实战，涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术，并深入讲解三大落地优化技术，以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。D1章介绍RAG技术基础，帮助读者建立对RAG技术的QM认知。D2章介绍RAG系统的核心组件与实践，帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。D3章介绍高阶RAG技术与实践的细节，帮助读者掌握进阶技术。D4章介绍检索与问答模块的优化，QFW讲解优化策略。D5章介绍模型推理技术，加速RAG技术的落地。D6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术，RAG系统的整体性能与可信度。D7章介绍RAG技术的高阶变体，以充分挖掘RAG技术的应用潜力。D8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强，展望RAG技术未来应用的方向。
作者简介:
宁星星，华大生命科学研究院（BGI）生物智能研究所 NLP算法工程师，目前从事RAG系统、Agent智能系统、生命科学垂直领域大模型等相关研发工作。拥有多年NLP算法相关开发经验，擅长大模型、AIGC、智能问答等相关技术，并多次获得全国性NLP与知识图谱相关竞赛奖项。著有《语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战》一书。
目录:
第1章 RAG技术基础 1
第2章 RAG系统的核心组件与实践 16
第3章 高阶RAG技术与实践 75
第4章 检索与问答模块优化 134
第5章 模型推理优化 175
第6章 鲁棒性、安全性和公平性优化 194
第7章 RAG技术的高阶变体 218
第8章 实时知识更新与跨模态能力增强 235
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