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共119章
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版权信息
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内容提要
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前言
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资源与支持
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第1章 解构RAG
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1.1 LLM应用概述
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1.1.1 LLM应用的基本模式
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1.1.2 LLM应用的局限性
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1.2 引入RAG
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1.2.1 RAG核心概念
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1.2.2 RAG的组成结构
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1.2.3 RAG的应用场景
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1.3 RAG的技术体系
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1.3.1 基础RAG
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1.3.2 高级RAG
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1.3.3 模块化RAG
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1.3.4 智能体RAG
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本章小结
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第2章 使用LlamaIndex实现RAG
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2.1 LlamaIndex概述
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2.1.1 LlamaIndex的工作流程
2.1.2 LlamaIndex RAG技术组件
2.2 提示词
2.2.1 提示词结构
2.2.2 提示词模板
2.2.3 定制化提示词
2.3 文档与索引
2.3.1 文档加载和解析
2.3.2 索引创建和管理
2.4 上下文检索
2.4.1 创建多样化检索器
2.4.2 构建高级检索机制
2.5 响应结果处理
2.5.1 后处理器
2.5.2 响应整合器
2.6 构建查询引擎
2.6.1 查询引擎的基础用法
2.6.2 查询引擎的高级用法
本章小结
第3章 使用RAG构建文档聊天助手
3.1 文档RAG工作机制
3.1.1 初始化OpenAI模型
3.1.2 OpenAI模型的功能特性
3.1.3 OpenAI消息类型
3.2 实现文档处理与聊天引擎
3.2.1 使用DirectoryReader读取文档
3.2.2 基于VectorStoreIndex构建索引
3.2.3 实现聊天引擎
3.3 基于Streamlit运行RAG应用
3.3.1 使用Streamlit构建可视化系统
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