为了回馈粉丝们的厚爱，今天小智给大家送上一套大模型RAG实战指南——《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》。这是一本已经被市场公认的大模型RAG的标准性著作，极具实战性和技巧性🔥🔥🔥，阅读本书，先人一步实现能力跃迁。下面我会详细给大家介绍这本书，文末留有领取方式。
一、图书介绍
ChatGPT爆火之后，以ChatPDF为首的产品组合掀起了知识库问答的热潮。
在过去一整年中，大多数人都在完成RAG系统到高级RAG系统的迭代升级。但是技术发展是迅速的，如何深入了解RAG的发展，做出更好的RAG系统，其实还是非常困难的。
大模型爆火后的RAG系统发展，大体可以将其分为3个阶段，初级、高级、超级。初级阶段更多的是搭建起系统的pipeline；高级阶段是在召回生成测修修补补，根据badcase反推流程上的优化技巧；超级对应了从Agentic RAG、RAG不存在了、多模态RAG、结构化RAG、GraphRAG、MemoryRAG等技术飞速发展的阶段。
S1 初级RAG
S1阶段处于2023年元旦前后，最先在Github出现了一批尝试去复现ChatPDF的项目，他们通过对知识库文档进行定长分块建立索引。然后使用用户的查询去索引中召回相关的文档片段，结合预定义的提示模板，让LLM生成问题相关的答案。
其中用到的向量和LLM模型，闭源一般使用OpenAI的ada-002和ChatGPT。开源中文的则比较稀缺，常见的如SimBERT、Text2Vec和ChatGLM v1 6B等。
大体的一个流程图如下：
S2 高级RAG
S2阶段横跨2023年整年的时间，大体上可以分为模型层面和策略层面。
① 模型测
召回模型测：开源社区现在向量模型发力，一些针对QA分布的向量模型开源，如M3E、BGE等。
生成模型测：国产大模型百花齐放，百川、书生、千问、智谱等。
② 策略测
策略测在卷3大块的内容：
-
如何保证更好的文档切分？
这里诞生了很多的解析、切分、索引构建技巧。- 解析层面：从纯文本识别，到借助版式识别+OCR的方式，还要针对表格、图片等单独处理。
- 切分方面：从滑动窗口定长切分到语义、模块化切分等。
- 索引构建技巧：为了应对chunk切分后的信息丢失问题，常见的比如保留前后块的索引，文档级别的索引构建等。
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如何召回得更好？
召回层面的一个出发点是，用来召回的query并非一定是用户的输入query。对此我们可以想到如query改写、HyDE、子问题、Step-back等常见策略。当然也有混合搜索这类不属于这个范畴的技巧。 -
如何生成得更好？
生成层面的一个出发点是，用来生成的内容并非一定是召回的query。从这一点我们也可以想到如召回内容压缩、内容重新排序、溯源、Map-Reduce等一些策略。
③ 模型微调测
RAG系统的主要模型还是嵌入模型和生成模型。因此二者的训练方式，也产生了几个不同的大类别。最简单的二者直接使用开源模型，称为Training-free的方式；如果是针对私有化的数据进行训练这两个模型，产生三种训练方式：
- 方式一：分别独立训练（Independent Training）
- 方式二：顺序训练（Sequential Training）
又因为模块的先后，分为LLM First / Retriever First两种 - 方式三：联合训练（Joint Training）
S3 超级RAG
S3阶段处于2023年底一直到现在，这个阶段RAG的概念几乎是两个月变一次。
2023年底，2024年初，开源的大模型已经出现了如Yi-34B、Qwen-72B等具备长上下文能力且效果优异的大模型。RAG的发展注定需要往当时火热的Agent层面靠拢。
Agent的核心为引擎+工具。引擎对整个流程做出决策，如是否调用某个知识库搜索知识，是否需要对结果进行反思重新迭代等。一个简单的Agentic RAG系统如下图：
多模态RAG、结构化RAG，属于小而美的范畴。可能一方面是多模态还没有完全进入工业界，结构化RAG属于NL2SQL的范畴。对于这两个整体上与传统的RAG差异不大，区别在于，多模态流转的中间形态可能是图片，使用CLIP之类的图文检索模型召回，VL模型进行答案生成。结构化RAG的差异仅在召回层面，使用SQL、DSL等方式进行结构化数据库的召回。
2024年上半年，部分厂商的RAG系统，在探索新的方向。如Contextual.ai发文介绍他们的RAG2.0系统，虽然介绍博客的内容主要是联合训练。斯坦福的大佬们发布了RAPTOR，尝试通过层次的聚类来让RAG索引具备更高级的信息。
越来越多的开源框架，在往Agentic RAG方面发展，当然最常见的还是结合Self-Reflection、Self-RAG、CRAG的Agentic RAG系统。
2024年中，微软开源了GraphRAG的项目代码，无数的公众号在炒作这个图谱结合的RAG系统。相比于RAPTOR，GraphRAG在底层的chunk层更拉通，前者的聚类仅限于文档内，逐级往上到文档间。而基于图谱的RAG在文档间的chunk之间可能会存在实体的连接，从而社区之类之后可以让聚类的社区信息，更好地跨不同的文档。整体上，确实能丰富RAG系统的索引构建，也可以结合传统的高级RAG，实现一个更好的混合RAG系统。
当然，2024年也有很多“RAG不存在”的说法，如很多的论文在评估长上下文（LC）大模型与RAG系统准确率的高低之时，RAG系统都处于下风。同时还有一些特殊的开闭源产品，比较常见的就是将知识融合进外挂参数中，最早的如Lamini的Memory Tuning，最近的如智源的MemoRAG。
本文作者：汪鹏 资深NLP技术专家和AI技术专家，拥有多年NLP落地经验。擅长结合用户场景，针对性地设计图谱、问答、检索、多模态、AIGC等相关的算法和落地方案。在Kaggle获得多枚奖牌，等级Master。拥有公众号“NLP前沿”。
文章来源：IT阅读排行榜
本文摘编自《大模型RAG实战：RAG原理、应用与系统构建》，机械工业出版社出版，经出版方授权发布，转载请标明文章来源。
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汪鹏 谷清水 卞龙鹏 著
多年大厂工作经验的资深AI技术专家撰写
指导读者深入理解RAG技术原理
学会RAG落地应用技巧
掌握RAG系统构建方法/font>
快速掌握大模型应用开发
内容简介：
这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。
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