RAG实践权威指南：构建精准、高效大模型之道

本书由华大生命科学研究院资深NLP专家撰写，旨在带你从零构建高效的企业级RAG系统。本书全面解析RAG原理与实战，涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术，并深入讲解三大落地优化技术，以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。第1章介绍RAG技术基础，帮助读者建立对RAG技术的全面认知。第2章介绍RAG系统的核心组件与实践，帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。第3章介绍高阶RAG技术与实践的细节，帮助读者掌握进阶技术。第4章介绍检索与问答模块的优化，全方位讲解优化策略。第5章介绍模型推理技术，加速RAG技术的落地。第6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术，提升RAG系统的整体性能与可信度。第7章介绍RAG技术的高阶变体，以充分挖掘RAG技术的应用潜力。第8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强，展望RAG技术未来应用的方向。

宁星星：华大生命科学研究院（BGI）生物智能研究所资深NLP算法工程师，目前从事RAG系统、Agent智能系统、生命科学垂直领域大模型等相关研发工作。拥有多年NLP算法相关开发经验，擅长大模型、AIGC、智能问答等相关技术，并多次获得全国性NLP与知识图谱相关竞赛奖项。著有《语义解析：自然语言生成SQL与知识图谱问答实战》一书。

目　　录<br />前言<br />第1章　RAG技术基础　/ 1<br />1.1　为什么需要RAG技术　/ 1<br />1.2　工作流程与核心技术解析　/ 2<br />1.2.1　工作流程　/ 2<br />1.2.2　核心技术　/ 4<br />1.3　工作范式　/ 6<br />1.4　价值与实际应用场景　/ 8<br />1.5　计算资源与数据存储需求　/ 9<br />1.5.1　计算资源的需求　/ 10<br />1.5.2　数据存储的需求　/ 11<br />1.6　面临的主要挑战　/ 13<br />第2章　RAG系统的核心组件与<br />实践　/ 16<br />2.1　向量数据库　/ 16<br />2.1.1　Elasticsearch　/ 17<br />2.1.2　FAISS　/ 18<br />2.1.3　Milvus　/ 21<br />2.2　检索系统　/ 26<br />2.2.1　基于知识图谱查询　/ 26<br />2.2.2　基于关系型数据库查询　/ 34<br />2.2.3　基于向量数据库查询　/ 36<br />2.3　生成系统　/ 42<br />2.3.1　Transformer　/ 42<br />2.3.2　GPT　/ 47<br />2.4　RAG系统基准测试工具　/ 49<br />2.4.1　评测数据集　/ 49<br />2.4.2　常用的评测基准与步骤　/ 55<br />2.5　基于常用Python库的RAG<br />实践　/ 64<br />2.5.1　基于Hugging Face Transformers库　/ 64<br />2.5.2　基于PyTorch和<br />TensorFlow　/ 67<br />2.5.3　基于LlamaIndex　/ 69<br />2.5.4　基于LangChain　/ 71<br />第3章　高阶RAG技术与实践　/ 75<br />3.1　切片与向量化技术　/ 75<br />3.1.1　切片　/ 75<br />3.1.2　向量化　/ 77<br />3.1.3　向量存储与检索　/ 78<br />3.1.4　优化切片与向量化策略　/ 79<br />3.1.5　实战：从文本到向量　/ 80<br />3.2　检索技术　/ 82<br />3.2.1　检索流程及优化策略　/ 82<br />3.2.2　关键词检索　/ 88<br />3.2.3　语义检索　/ 94<br />3.2.4　密集段落检索　/ 99<br />3.2.5　混合检索　/ 102<br />3.2.6　重排序　/ 104<br />3.3　高级检索策略　/ 112<br />3.3.1　假设性问题和假设性<br />回答策略　/ 112<br />3.3.2　扩大检索语境　/ 121<br />3.4　生成模型的选型与提示词工程　/ 128<br />3.5　检索技术与生成技术的融合　/ 131<br />3.5.1　RAG-Token模型　/ 131<br />3.5.2　RAG-Sequence模型　/ 132<br />第4章　检索与问答模块优化　/ 134<br />4.1　数据预处理和管理优化　/ 134<br />4.1.1　数据清洗　/ 134<br />4.1.2　数据存储和访问优化　/ 135<br />4.2　检索模块的优化　/ 141<br />4.2.1　嵌入模型的训练优化　/ 141<br />4.2.2　文档解析技术的优化　/ 144<br />4.2.3　同义词扩展　/ 149<br />4.2.4　查询重写　/ 154<br />4.3　问答模块的优化　/ 158<br />4.3.1　问答能力的优化　/ 158<br />4.3.2　增强拒答能力　/ 168<br />第5章　模型推理优化　/ 175<br />5.1　推理加速技术　/ 175<br />5.1.1　量化　/ 175<br />5.1.2　剪枝　/ 177<br />5.1.3　知识蒸馏　/ 178<br />5.2　分布式推理　/ 181<br />5.2.1　分布式推理技术　/ 182<br />5.2.2　分布式推理算法　/ 186<br />5.2.3　常见的分布式推理系统　/ 188<br />5.2.4　分布式推理优化策略　/ 189<br />5.3　边缘计算优化　/ 191<br />第6章　鲁棒性、安全性和公平性<br />优化　/ 194<br />6.1　模型鲁棒性优化　/ 194<br />6.1.1　对抗训练　/ 194<br />6.1.2　模型正则化　/ 197<br />6.1.3　随机自我集成　/ 198<br />6.1.4　防御模块　/ 202<br />6.2　模型安全性优化　/ 204<br />6.2.1　数据匿名化和加密　/ 204<br />6.2.2　访问控制　/ 207<br />6.2.3　验证查询和输出内容　/ 208<br />6.2.4　保护向量数据库　/ 210<br />6.3　模型公平性优化 　/ 212<br />6.3.1　检测模型偏见的方法　/ 212<br />6.3.2　减少模型偏见的策略　/ 214<br />第7章　RAG技术的高阶变体　/ 218<br />7.1　长上下文的困境突围：<br />LongRAG　/ 218<br />7.1.1　原理解析　/ 219<br />7.1.2　源码解析：LongRAG的<br />深度剖析　/ 220<br />7.2　知识图谱的优势融合：<br />GraphRAG　/ 223<br />7.2.1　原理解析　/ 224<br />7.2.2　源码解析：GraphRAG的深度<br />剖析　/ 225<br />7.3　垂直领域的定向增强：<br />GeneRAG　/ 229<br />7.3.1　原理解析　/ 229<br />7.3.2　源码解析：GeneRAG的深度<br />剖析　/ 230<br />第8章　实时知识更新与跨模态能力<br />增强　/ 235<br />8.1　实时知识更新　/ 235<br />8.1.1　数据实时获取的方法　/ 235<br />8.1.2　知识库动态更新　/ 238<br />8.1.3　自动化数据管道　/ 239<br />8.2　跨模态能力增强　/ 240<br />8.2.1　多模态向量嵌入　/ 240<br />8.2.2　多模态内容生成　/ 243<br />附录　相似度计算　/ 249