《大模型应用开发》是一本介绍大型模型应用开发的实用指南。通过本书，读者可以了解到如何设计和实现大型模型应用，以及如何解决在开发过程中可能遇到的各种挑战。作者通俗易懂地阐述了各种技术原理和实践经验，对于想要深入了解大型模型应用开发的读者来说，是一本不可多得的参考书籍。
大模型应用开发读后感(一)
书中首先对RAG技术进行了全面的概述，包括其在人工智能和自然语言处理领域的重要性、工作原理以及优势和应用场景。接着，作者详细介绍了PyTorch编程基础和深度学习的核心概念，为读者打下了坚实的技术基础。这些内容不仅对于初学者来说易于理解，也适合有一定基础的读者深入学习。
在自然语言处理基础部分，书中讲解了分词算法、关键词提取、摘要提取等基础知识，并探讨了模型如何理解文字，特别是对ChatGPT大模型进行了深入的分析。这些内容对于理解RAG技术在自然语言处理中的应用至关重要。书中还特别介绍了Web可视化工具Streamlit与Gradio的使用，这些工具可以帮助读者快速构建交互式界面，直观展示RAG技术的效果。这一部分内容不仅实用，而且能够激发读者的创造力，鼓励他们将理论知识应用于实际项目中。
最令我比较印象深刻的是，本书通过一个动手实现PDF阅读器的实例，让读者能够亲自体验从理论到实践的过程。这个实例不仅加深了读者对RAG技术的理解，也提高了的实践能力。
总的来说，《RAG技术及其应用：从理论到实践》是一本内容丰富、结构清晰、实用性强的技术书籍。它不仅适合对文档搜索和RAG应用感兴趣的读者阅读，也可以作为从事大语言模型相关工作的人员的参考书。但是需要注意的是，书中有一些错误，在读的时候可以结合其他书籍来阅读，希望后面再版的时候，可以对这些错误进行勘误。
大模型应用开发读后感(二)
在当今大数据时代，基于自然语言处理（NLP）技术的大模型重要性日益凸显，本书以其独特的视角，全面深入地介绍了基于RAG模型的在文档搜索领域的应用，为读者呈现了一本理论与实践相结合的佳作。
全书共分为九章，内容涵盖了RAG概述、PyTorch编程基础、深度学习基础、自然语言处理基础、Web可视化、RAG文档分块和向量化、RAG向量检索技术、RAG中的Prompt技术以及动手实现PDF阅读器。以下是本书的亮点和特点：
理论与实践相结合
本书在介绍RAG模型及其相关技术的同时，注重实际操作，书中给出了典型应用的功能实现详细代码。例如，在第9章中，作者详细讲解了如何利用RAG模型实现PDF阅读器，让读者能够将所学知识应用于实际项目中。
内容全面，层次分明
从RAG模型的概述、工作原理，到基于RAG的大模型文档搜索的优势和应用场景，本书都进行了详细讲解。同时，书中还介绍了PyTorch编程基础、深度学习基础和自然语言处理基础，为读者打下扎实的理论基础。
技术前沿，紧跟发展趋势
本书紧跟大数据时代的发展趋势，介绍了自然语言处理在大数据时代的挑战与机遇。此外，书中还涉及了当前热门的Web可视化技术，如Streamlit和Gradio，为读者拓宽了技术视野。
丰富的实例，便于动手实践
书中提供了大量实例，如PyTorch编程、深度学习模型搭建、自然语言处理任务等，帮助读者更好地理解和掌握相关知识。特别是在最后一章，作者通过一个完整的PDF阅读器项目，让读者亲自动手实践，巩固所学知识。
总体来说，本书是一本适合自然语言处理领域初学者和进阶者阅读的佳作。它不仅为读者提供了丰富的理论知识，还通过实例让读者在实际操作中掌握技能。相信通过学习本书，读者能够在自然语言处理和文档搜索领域取得更好的成果。
大模型应用开发读后感(三)
LLM（Large Language Model，大语言模型）无疑是当前人工智能领域最火热的一个分支，它以强大的自然语言处理能力，引领着AI技术的革新。而在这股浪潮中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术以其独特的优势，成为了AI企业快速落地的首选方向，为企业高效、智能的应用构建提供了强有力的支持。
我最开始了解RAG是在之前听了一场北京理工大学教授关于明理BIT大模型的介绍后，其后开始或多或少有一些关注。尤其是LangChain框架。
《大模型应用开发：RAG入门与实战》这本书系统地介绍了利用大语言模型进行文档搜索的全过程，从文档提取到相似度搜索，再到结合Prompt技术实现精准响应，涵盖了搜索流程中的每个关键环节。它不仅详细阐述了RAG技术的基本原理和工作机制，还通过丰富的实践案例，让读者能够深入了解RAG技术在实际应用中的操作方法和效果。
书中从pytorch基础、深度学习基础讲起，详细讲解了RAG技术的核心组件和工作流程。从Retriever（检索器）、Generator（生成器）到Ranker（排序器），作者逐一剖析了这些组件的功能、作用以及它们之间的协同工作方式。同时，书中还深入探讨了RAG技术的技术要点。最后通过动手实现PDF阅读器实例，让读者能够亲自体验从理论到实践的过程，从而加深对RAG技术的理解与掌握。
如果你也对RAG技术感兴趣，不妨试试这本书。
