"《大模型RAG生成式AI开发：使用LlamaIndex、Deep Lake和 Pinecone》深入剖析RAG，详解多模态AI流水线的设计、管理与把控。RAG通过将输出与可追溯的源文档关联，提升了输出的准确性与上下文相关性，为海量信息管理提供了一种动态思路。书中不仅展示RAG框架的搭建方法，介绍关于向量存储、切块、索引及排序等方面的实用知识，还传授优化项目性能、加深对数据理解的技巧，例如，运用自适应RAG与人类反馈来提高检索准确性，平衡RAG与微调的关系，实施动态RAG以增强实时决策能力，以及借助知识图谱可视化复杂数据。

读者可亲自上手，实践LlamaIndex和Deep Lake等框架、Pinecone和Chroma等向量数据库，以及来自Hugging Face和OpenAI的模型。学完本书，读者将掌握智能解决方案的实施技能，在生产、客户服务等各类项目中稳占竞争优势。

?扩展RAG流水线，高效处理大型数据集。

?运用先进技术，**幅度减少大模型幻觉，确保回复精准无误。

?实施索引技术，借助可追溯且透明的输出，提升AI准确性。

?跨领域定制与扩展RAG生成式AI系统。

?探索利用Deep Lake和Pinecone实现高效数据检索的方法。

?基于真实数据，构建并掌控稳健的生成式AI系统。

?融合文本与图像数据，丰富AI回复信息。"