前言

为何写作本书

在人工智能和大语言模型迅速发展的今天，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）技术正成为企业级AI应用的重要支柱。然而，许多AI领域的企业和从业者在实际落地RAG系统时往往面临诸多挑战：如何有效地管理和索引海量文档？如何提升检索的精准度？如何将RAG与特定业务场景深度结合？这些挑战不仅制约了RAG技术的广泛应用，也在一定程度上阻碍了企业数字化转型的进程。

为此，我们编写了本书，旨在为这些挑战提供系统化的解决方案。通过深入浅出的讲解和丰富的实战案例，我们将带领读者从零开始逐步掌握构建企业级RAG系统的全套技能。从基础理论到高级优化，从通用架构到行业定制，本书力求覆盖RAG技术在企业环境中的应用全貌。

我们希望本书能为AI领域的从业者、企业技术决策者以及有志于此的学习者提供一份翔实可靠的指南，推动RAG技术在各行各业的应用，为企业智能化升级贡献一份力量，同时也为整个AI行业的健康发展注入新的活力。

本书主要特点

❍系统性：从理论到实践，全面覆盖RAG技术的各个方面。

❍实用性：提供大量可直接应用的代码示例和最佳实践。

❍前沿性：融入最新的RAG研究成果和业界动态。

❍案例丰富：包含多个真实的企业级RAG应用案例分析。

❍结构清晰：循序渐进，便于读者系统学习和查阅。

❍图文并茂：大量图表和流程图辅助理解复杂概念。

❍实战导向：提供完整的项目实战，让读者能够亲自动手构建RAG系统。

本书阅读对象

本书是一本聚焦RAG技术实践与落地的专业技术书，适合的阅读对象主要分为以下几类：

❍企业技术管理者：能够全面了解RAG技术的应用价值与落地策略，为企业智能化升级做出正确的技术决策。

❍AI工程师与研究人员：可以系统学习RAG技术的前沿理论与实践经验，提升在大规模AI系统开发中的技术能力。

❍软件开发人员：可以掌握构建RAG系统所需的核心技能与工具，拓展在AI领域的职业发展空间。

❍学生与AI爱好者：可以快速入门RAG技术，了解企业级AI应用的开发流程，为未来的职业发展做好准备。

无论你是想在工作中应用RAG技术，还是希望扩展AI领域的知识储备，都能通过本书获得全面而实用的指导。

如何阅读本书

本书共10章，分为四部分。

第一部分是RAG技术基础，包括第1章和第2章。这部分介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战，同时深入探讨了RAG技术背后的原理，包括Embedding技术、数据索引与检索，以及大语言模型的应用。

第二部分是RAG应用构建流程，涵盖第3章到第5章。这部分详细讲解了RAG应用的各个环节，从数据准备与处理，到检索环节的优化，再到生成环节的技巧。

第三部分是RAG技术进阶，涵盖第6章到第8章。这部分主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架的实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略，介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节；针对常见框架，介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等；针对评估方法，从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特点。

第四部分是RAG应用实例，包括第9章和第10章。这部分首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案，展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用，以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势，如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用，以及嵌入模型与大模型语义空间融合等前沿话题，最后对RAG落地挑战进行了总结。

勘误

为了给读者提供更好的学习体验，我们为本书准备了丰富的配套资源：

❍GitHub仓库：地址为https://github.com/morsoli/rag-book-demo，包含最新的代码更新和额外的学习资料。

❍读者社区：关注公众号“莫尔索随笔”与“GeekSavvy”，加入交流群，与作者和其他读者交流讨论。

如果你在阅读过程中发现任何错误或有任何建议，欢迎通过GitHub Issues（https://github.com/morsoli/rag-book-demo/issues）提供反馈，我们将定期整理读者反馈，并在GitHub仓库提供最新的勘误信息。

致谢

在本书的写作过程中，得到了众多同人、专家和读者的宝贵建议和支持。

感谢所有参与本书创作的朋友们——机械工业出版社的杨老师，以及我的合作者范老师。同时，感谢我的女朋友在写作期间给予的理解和鼓励。

最后，感谢所有读者的支持，希望本书能够成为读者在RAG技术学习之路上的得力助手。

李多多