大模型rag实战 pdf
时间: 2025-06-16 09:03:08 浏览: 22
### 大模型RAG实战的PDF资料与技术文档
大模型RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一种结合检索和生成技术的方法,广泛应用于自然语言处理领域。为了帮助用户获取关于大模型RAG实战的PDF资料或技术文档,以下信息可能会有所帮助。
#### 1. 获取《大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》PDF
根据已知引用内容,书籍《大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》提供了全面的RAG技术原理、实战应用及系统构建方法[^3]。此书不仅详细介绍了RAG的工作流程、优缺点和使用场景,还涵盖了Transformer、自动编码器和自回归模型等语言模型的基础知识[^2]。此外,书中讨论了文本召回模型的不同类型,如稠密向量检索模型和稀疏向量检索模型,并探讨了RAG技术的未来发展方向,例如Agentic RAG和GraphRAG在智能决策和图谱推理中的潜力[^4]。
对于希望获取该书PDF版本的用户,可以通过以下方式尝试:
- 访问作者或出版方提供的官方资源链接。
- 在合法的电子图书平台(如机械工业出版社官网或其他授权渠道)搜索相关资源。
#### 2. 技术文档与实战指南
除了上述书籍外,还有一些公开的技术文档和教程可以帮助用户深入理解RAG技术的实际应用。例如,在Datawhale AI夏令营第四期的大模型应用开发任务中,提到了基于Yuan2-2B-Mars模型的RAG实战教程[^5]。该教程通过创建阿里云PAI-DSW实例,引导用户完成一个简化版的RAG系统构建,从而掌握其核心技术。
以下是实现RAG系统的基本代码示例,展示了如何使用稠密向量检索模型进行文本召回:
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
# 加载预训练的句子嵌入模型
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
# 定义查询和候选文档
query = "如何实现RAG系统?"
documents = ["RAG是一种结合检索和生成的技术", "大模型RAG实战书籍介绍了RAG的应用"]
# 将查询和文档转换为向量
query_embedding = model.encode(query)
document_embeddings = model.encode(documents)
# 计算相似度并排序
cosine_scores = util.cos_sim(query_embedding, document_embeddings)
top_k_results = cosine_scores.topk(k=2)[1].tolist()[0]
# 输出最相关的文档
for idx in top_k_results:
print(f"相关文档: {documents[idx]}")
```
此代码片段展示了如何利用Sentence-BERT模型计算查询与文档之间的相似度,从而实现文本召回功能。
#### 3. 其他推荐资源
如果用户希望进一步探索RAG技术,可以参考以下资源:
- Hugging Face Transformers库中的RAG模型实现[^6]。
- Facebook发布的原创RAG论文及其开源代码[^7]。
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