大模型RAG應(yīng)用開(kāi)發(fā)：構(gòu)建智能生成系統(tǒng)

第 1 章  搭建RAG開(kāi)發(fā)環(huán)境 1
1.1  Python開(kāi)發(fā)環(huán)境搭建 1
1.1.1  虛擬環(huán)境的創(chuàng)建管理 1
1.1.2  IDE的選擇與工作流的搭建 5
1.1.3  依賴(lài)庫(kù)安裝與版本管理 8
1.2  RAG開(kāi)發(fā)中常用的Python依賴(lài)庫(kù) 10
1.2.1  數(shù)據(jù)處理庫(kù)：Pandas與NumPy 10
1.2.2  自然語(yǔ)言處理工具：NLTK與spaCy 13
1.2.3  向量檢索與模型處理：FAISS與Transformers庫(kù)簡(jiǎn)介 16
1.3  RAG開(kāi)發(fā)中常用的外部模塊 20
1.3.1  數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：Requests與BeautifulSoup 20
1.3.2  并行與異步處理：Multiprocessing與Asyncio 24
1.4  RAG與智能體 28
1.4.1  智能體的基本定義與作用 28
1.4.2  智能體的類(lèi)型：反應(yīng)型、認(rèn)知型與學(xué)習(xí)型 30
1.5  基于RAG的智能體開(kāi)發(fā)基礎(chǔ) 31
1.5.1  開(kāi)發(fā)環(huán)境與工具 32
1.5.2  智能體開(kāi)發(fā)中的關(guān)鍵算法：搜索、優(yōu)化與規(guī)劃 35
1.5.3  智能體的性能評(píng)估與調(diào)試方法 37
1.6  本章小結(jié) 40
1.7  思考題 41
第 2 章  傳統(tǒng)生成與檢索增強(qiáng)生成 42
2.1  生成式AI和RAG的基本概念 42
2.1.1  生成式AI的核心原理與工作機(jī)制 43
2.1.2  生成檢索結(jié)合 45
2.1.3  檢索增強(qiáng)與傳統(tǒng)生成模型的區(qū)別 48
2.2  為何需要對(duì)傳統(tǒng)大模型進(jìn)行檢索增強(qiáng) 51
2.2.1  預(yù)訓(xùn)練大模型的瓶頸 52
2.2.2  RAG在實(shí)時(shí)信息處理中的優(yōu)勢(shì) 53
2.3  檢索增強(qiáng)核心：預(yù)訓(xùn)練大模型 53
2.3.1  Transformer架構(gòu)的崛起：語(yǔ)言模型背后的核心引擎 54
2.3.2  從BERT到GPT-4：大模型發(fā)展的重要里程碑 56
2.4  本章小結(jié) 57
2.5  思考題 57
第 3 章  RAG模型的工作原理 59
3.1  檢索模塊與生成模塊 59
3.1.1  檢索模塊的核心功能與數(shù)據(jù)流 59
3.1.2  生成模塊在內(nèi)容創(chuàng)建中的作用 63
3.1.3  檢索與生成的協(xié)同工作機(jī)制 65
3.2  向量檢索：將文本轉(zhuǎn)換為向量 68
3.2.1  文本嵌入的基本原理與技術(shù) 69
3.2.2  高效向量檢索：從相似度到索引優(yōu)化 72
3.2.3  向量檢索在RAG中的實(shí)際應(yīng)用 76
3.3  RAG開(kāi)發(fā)中常用的生成模型簡(jiǎn)介 80
3.3.1  GPT家族：從GPT-2到GPT-4的演進(jìn) 80
3.3.2  BERT與T5：理解與生成的跨模型應(yīng)用 82
3.4  本章小結(jié) 83
3.5  思考題 84
第 4 章  搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的RAG系統(tǒng) 86
4.1  創(chuàng)建小型向量數(shù)據(jù)庫(kù) 86
4.1.1  數(shù)據(jù)準(zhǔn)備與預(yù)處理：搭建數(shù)據(jù)庫(kù)的第一步 86
4.1.2  嵌入生成與存儲(chǔ)：從文本到向量的轉(zhuǎn)換 89
4.1.3  使用FAISS構(gòu)建檢索索引：實(shí)現(xiàn)高效查詢(xún) 92
4.2  利用公開(kāi)模型實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的問(wèn)答系統(tǒng) 96
4.2.1  加載預(yù)訓(xùn)練模型：選擇合適的生成模型 96
4.2.2  檢索與生成模塊的集成：構(gòu)建問(wèn)答流程 100
4.2.3  測(cè)試與優(yōu)化：提升回答的準(zhǔn)確性和一致性 103
4.3  本章小結(jié) 107
4.4  思考題 107
第 5 章  數(shù)據(jù)向量化與FAISS開(kāi)發(fā) 109
5.1  什么是向量檢索：原理與常用算法 109
5.1.1  向量檢索的基本概念：從相似性到距離度量 109
5.1.2  常用的向量檢索算法：線性搜索與近似最近鄰 113
5.1.3  向量檢索在RAG中的應(yīng)用：增強(qiáng)上下文匹配 116
5.2  使用FAISS構(gòu)建高效的向量檢索系統(tǒng) 119
5.2.1  FAISS索引結(jié)構(gòu)解析：平面索引、倒排索引與產(chǎn)品量化 119
5.2.2  構(gòu)建和訓(xùn)練FAISS索引：提高檢索速度和準(zhǔn)確性 122
5.2.3  FAISS在大規(guī)模數(shù)據(jù)中的優(yōu)化策略：多級(jí)索引與分片 125
5.3  數(shù)據(jù)的向量化：Embedding的生成 128
5.3.1  嵌入生成模型選擇：如何匹配檢索任務(wù)需求 129
5.3.2  文本嵌入的生成與存儲(chǔ)：從編碼到持久化 131
5.4  本章小結(jié) 134
5.5  思考題 135
第 6 章  文本檢索增強(qiáng)與上下文構(gòu)建 136
6.1  如何讓生成模型“理解”檢索到的內(nèi)容 136
6.1.1  檢索與生成的無(wú)縫銜接：內(nèi)容重構(gòu)與語(yǔ)義理解 136
6.1.2  語(yǔ)義相似度與匹配：提升生成的準(zhǔn)確性 139
6.1.3  從檢索到生成的優(yōu)化路徑：模型理解的增強(qiáng) 141
6.2  上下文的構(gòu)建與傳遞 144
6.2.1  構(gòu)建有效的上下文：信息篩選與組織策略 145
6.2.2  多步上下文傳遞：保持生成內(nèi)容的連貫性 147
6.2.3  上下文優(yōu)化技巧：減少冗余與增加相關(guān)性 150
6.3  多輪對(duì)話與復(fù)雜生成任務(wù)的實(shí)現(xiàn) 154
6.3.1  多輪交互的構(gòu)建：讓生成模型模擬人類(lèi)對(duì)話 154
6.3.2  長(zhǎng)對(duì)話與上下文管理：模型記憶的實(shí)現(xiàn)方法 157
6.3.3  復(fù)雜生成任務(wù)分解：如何逐步實(shí)現(xiàn)多步驟生成 160
6.4  本章小結(jié) 164
6.5  思考題 165
第 7 章  構(gòu)建檢索向量數(shù)據(jù)庫(kù) 167
7.1  數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備與清洗 167
7.1.1  數(shù)據(jù)質(zhì)量提升：數(shù)據(jù)清洗與規(guī)范化流程 167
7.1.2  數(shù)據(jù)標(biāo)注與分類(lèi)：構(gòu)建高效檢索的基礎(chǔ) 171
7.2  如何創(chuàng)建和管理向量數(shù)據(jù)庫(kù) 175
7.2.1  向量數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建步驟：從嵌入到存儲(chǔ) 175
7.2.2  高效管理：向量索引與檢索優(yōu)化 178
7.3  本章小結(jié) 182
7.4  思考題 182
第 8 章  針對(duì)延遲與緩存的模型性能調(diào)優(yōu) 184
8.1  調(diào)整生成與檢索模塊的協(xié)同參數(shù) 184
8.1.1  生成與檢索的平衡：優(yōu)化參數(shù)的核心原則 184
8.1.2  動(dòng)態(tài)參數(shù)調(diào)節(jié)：提升響應(yīng)質(zhì)量與精度 187
8.2  縮短RAG系統(tǒng)的響應(yīng)時(shí)間 190
8.2.1  延遲分析與瓶頸定位：加速響應(yīng)的第一步 191
8.2.2  緩存與并行處理策略：實(shí)現(xiàn)高效RAG系統(tǒng) 194
8.3  本章小結(jié) 197
8.4  思考題 197
第 9 章  企業(yè)文檔問(wèn)答系統(tǒng)的開(kāi)發(fā) 199
9.1  需求分析與系統(tǒng)設(shè)計(jì) 199
9.1.1  確定問(wèn)答系統(tǒng)的需求：識(shí)別用戶的主要查詢(xún)類(lèi)型與目標(biāo) 200
9.1.2  系統(tǒng)結(jié)構(gòu)與模塊劃分：明確檢索與生成模塊的協(xié)作方式 201
9.2  搭建向量數(shù)據(jù)庫(kù)與檢索模塊 201
9.2.1  數(shù)據(jù)預(yù)處理與向量化：生成高效的嵌入向量 202
9.2.2  構(gòu)建與優(yōu)化索引：提升檢索模塊的查詢(xún)速度 204
9.3  生成模塊的集成與模型調(diào)優(yōu) 206
9.3.1  加載與配置生成模型：選擇適合問(wèn)答系統(tǒng)的生成模型 207
9.3.2  模型優(yōu)化與提示詞調(diào)優(yōu)：提高生成內(nèi)容的準(zhǔn)確性與相關(guān)性 209
9.4  系統(tǒng)測(cè)試、部署與優(yōu)化 211
9.4.1  測(cè)試流程與性能監(jiān)控：確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性與響應(yīng)速度 211
9.4.2  企業(yè)環(huán)境的部署與上線：實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的應(yīng)用 214
9.5  本章小結(jié) 222
9.6  思考題 222
第 10 章  醫(yī)療文獻(xiàn)檢索與分析系統(tǒng)的開(kāi)發(fā) 224
10.1  需求分析與數(shù)據(jù)準(zhǔn)備 224
10.1.1  確定醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)檢索需求：識(shí)別用戶查詢(xún)重點(diǎn) 225
10.1.2  數(shù)據(jù)收集與清洗：構(gòu)建高質(zhì)量的醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù) 226
10.2  構(gòu)建高效的檢索模塊 232
10.2.1  設(shè)計(jì)向量檢索系統(tǒng)：提升檢索效率 232
10.2.2  優(yōu)化索引結(jié)構(gòu)：加速醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)的精確匹配 235
10.3  生成模塊開(kāi)發(fā)、集成和調(diào)優(yōu) 239
10.3.1  生成模型與檢索的集成：精準(zhǔn)回答用戶提問(wèn) 239
10.3.2  生成內(nèi)容的優(yōu)化與提示詞調(diào)優(yōu)：提升回答的質(zhì)量與專(zhuān)業(yè)性 241
10.4  本章小結(jié) 249
10.5  思考題 250
第 11 章  法律法規(guī)查詢(xún)助手的開(kāi)發(fā) 251
11.1  需求分析與數(shù)據(jù)收集 251
11.1.1  用戶需求解析：明確法律法規(guī)查詢(xún)的主要需求 252
11.1.2  法律法規(guī)數(shù)據(jù)源與收集方法：搭建全面的法規(guī)數(shù)據(jù)庫(kù) 253
11.1.3  數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)準(zhǔn)化：提升查詢(xún)效率和準(zhǔn)確性 253
11.2  法律法規(guī)檢索模塊的實(shí)現(xiàn) 257
11.2.1  向量化法律條款：構(gòu)建檢索友好的嵌入 257
11.2.2  FAISS索引在法規(guī)查詢(xún)中的應(yīng)用：提升檢索性能 259
11.2.3  優(yōu)化檢索流程：提高法律條款的匹配精度 261
11.3  生成模塊開(kāi)發(fā)與輸出優(yōu)化 264
11.3.1  生成模型與檢索模塊的集成：構(gòu)建準(zhǔn)確的法規(guī)回答 265
11.3.2  輸出格式與內(nèi)容優(yōu)化：提供清晰的法律解釋 267
11.3.3  提示詞調(diào)優(yōu)與模型配置：確保法律回答的專(zhuān)業(yè)性 268
11.4  本章小結(jié) 273
11.5  思考題 273