本書深入剖析RAG, 詳解多模態(tài)AI流水線的設(shè)計(jì)、管理與把控。RAG通過將輸出與可追溯的源文檔關(guān)聯(lián), 提升了輸出的準(zhǔn)確性與上下文相關(guān)性, 為海量信息管理提供了一種動(dòng)態(tài)思路。書中不僅展示RAG框架的搭建方法, 介紹關(guān)于向量存儲(chǔ)、切塊、索引及排序等方面的實(shí)用知識(shí), 還傳授優(yōu)化項(xiàng)目性能、加深對(duì)數(shù)據(jù)理解的技巧, 例如, 運(yùn)用自適應(yīng)RAG與人類反饋來提高檢索準(zhǔn)確性, 平衡RAG與微調(diào)的關(guān)系, 實(shí)施動(dòng)態(tài)RAG以增強(qiáng)實(shí)時(shí)決。