书书籍需注意
大模型实战：从零实现RAG与Agent系统
RAGLlamaIndexAgent多模态
介绍
本书系统讲解RAG技术体系，从基础概念到高级应用，涵盖RAG的核心组成、技术体系及LlamaIndex实现方法，包括提示词设计、文档索引、上下文检索与查询引擎构建。随后通过六个实践案例，展示基于RAG构建文档聊天助手、多模态内容解析器、数据库检索器、知识图谱系统、工作流引擎及多Agent系统的完整过程，每个案例包含技术细节与效果演示。
章节要点
- 第 1 章解构RAG
- 第 2 章使用LlamaIndex实现RAG
- 第 3 章使用RAG构建文档聊天助手
- 第 4 章使用RAG实现多模态内容解析器
- 第 5 章使用RAG实现数据库检索器
- 第 6 章使用RAG搭建知识图谱系统
- 第 7 章使用RAG集成工作流引擎
- 第 8 章使用RAG构建多Agent系统
替代候选
书现行RAG极简入门：原理与实践适合有Python基础、想系统入门RAG的开发者。书中代码实践基于LangChain和DeepSeek，需注意版本兼容。若只想快速上手，可跳过理论部分。码现行learn_langchain适合有Python基础、想系统学习LangChain Agent开发的初学者，按模块递进，配有示例。若已熟悉LangChain基础或需最新版本特性，可能不够深入。码现行langchain-complete-tutorial适合想系统学习LangChain生态的中文开发者，尤其是需要交互式练习和中文注释的初学者。前提是能访问GitHub并配置API密钥。若已熟悉LangChain基础或需英文资源，可能不适合。