用于生产的 RAG 实践：第 1 版

检索增强生成 (RAG) 是将大型语言模型与组织的独特知识集成的首选策略。然而，市场上充斥着 RAG 管道和组件，因此很难选择适合企业需求的解决方案。本书简化了流程，提供了构建、改进和扩展生产级 RAG 应用程序的全面路线图。

作者 Ofer Mendelevitch 和 Forrest Bao 指导您完成开发的每个阶段，从数据摄取、嵌入和向量搜索到代理 RAG、多模态 RAG 和 GraphRAG 等高级技术。工程师和架构师将学习如何应对在企业规模构建 RAG 应用程序时遇到的挑战：以最小的幻觉确保高精度、保持低延迟性能、保护数据隐私以及提供透明、可解释的响应。

• 确定是自行构建 RAG 还是部署 RAG 即服务平台
• 构建基本 RAG 堆栈，最大限度地提高性能和成本效益
• 衡量幻觉、响应质量、延迟和成本等关键指标
• 解决企业部署中的挑战，例如遵守数据安全和隐私要求、可解释性和提示设计
• 实施多模式 RAG、agentic RAG 和 GraphRAG 等先进技术