前言

在数字化和信息爆炸的时代，自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术已成为推动创新和提升效率的关键驱动力。尤其是在需要精准、实时地进行信息交互的应用中，如问答系统、客户支持和专业文档管理等，如何让生成模型实现高效且精准的信息生成与检索成为核心需求。

RAG（Retrieval-augmented Generation，检索增强生成）系统作为生成模型与检索技术的有机结合，为生成模型赋予了强大的检索能力，使其能够从庞大的外部数据库中获取并整合相关信息，显著提升生成内容的准确性与实时性，弥补了传统生成模型更新滞后的缺点。基于Transformer架构的RAG系统不仅在动态信息获取方面表现卓越，还推动了大语言模型在特定领域的深入应用，为信息密集型任务提供了更为先进的解决方案。

本书内容

本书系统介绍了RAG技术的核心原理与应用实践，从基础到实战逐步展开讲解，可帮助读者理解RAG系统的工作原理、搭建方法和优化策略，读者掌握构建和优化RAG系统的全流程。本书共分11章，各章内容概要如下：

第1～3章聚焦RAG开发基础，涵盖开发环境搭建、RAG模型的基本架构、生成模块与检索模块的协同工作机制等，帮助读者建立RAG系统的理论框架，快速掌握RAG开发的基本技能，为后续实战奠定坚实基础。

第4～8章着手构建RAG系统，涉及向量数据库的搭建、数据向量化和文本检索增强的实战内容。读者将学习如何利用FAISS构建高效向量检索系统，并生成嵌入向量以提升检索精度。此外，本部分介绍上下文构建、多轮对话实现及复杂生成任务处理。针对性能优化，讲解了如何通过参数调整、缓存管理及多线程操作，提升RAG系统在高并发环境中的响应速度。

第9～11章聚焦RAG的实际应用，展示RAG技术在企业文档问答、医疗文献检索和法律法规查询等场景中的典型应用。每个案例从需求分析入手，涵盖数据收集、数据库搭建、模型集成及系统优化全流程。读者将学到如何设计高效的企业知识问答平台，应对专业性强的数据分析需求，并优化法律文本的生成输出。

本书主要特点是，理论与实践紧密结合，以实战案例和代码示例贯穿全书，使读者不仅能够掌握RAG的基本原理，更能上手搭建符合实际应用需求的RAG系统。

本书介绍的项目驱动学习方法、性能调优方法以及在真实环境中的应用案例，能为从事生成式AI和检索增强生成开发的技术人员提供全面参考，是构建高效RAG系统的实用指南。无论是希望快速入门的初学者，还是追求进阶的开发者，都可以通过本书从理论走向实战，将RAG技术转换为高效的实际应用。

资源下载

本书提供配套资源，读者用微信扫描下面的二维码即可获取。

如果读者在学习本书的过程中遇到问题，可以发送邮件至booksaga@126.com，邮件主题为“大模型RAG应用开发：构建智能生成系统”。

著者
2025年1月