"如果你想利用大语言模型来回答关于特定业务的问题，那可能要失望了。大语言模型或许对此一无所知，甚至可能编造答案。RAG是一种能够解决这类问题的方法。该模型首先从你的知识存储(搜索索引、向量数据库或一组文档)中检索出最相关的信息，然后以用户的提问和检索到的材料为背景生成答案。这样既能避免模型“幻觉”(虚构事实)，又能让你决定它输出的内容。

《构建RAG系统：原理、架构与工程实践》是一本以通俗易懂的语言介绍RAG的指南。本书易于理解，且包含大量贴合实际的Python代码示例。它会循序渐进地引导你，从初次接触RAG的基础知识，到探索使用LangChain等工具和Python库简化RAG应用的高级方法。为确保你真正理解RAG的工作原理，即使你是人工智能领域的新手，本书也将助力你亲手搭建一个完整的系统！

主要内容：

?RAG的组件与应用

?RAG系统评估

?实现RAG的工具与框架"