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輕鬆學會RAG實作開發：在NVIDIA微服務打造零幻覺的LLM與生成式AI
作者：
黃士嘉， 張富順
分類：
電腦與網路
／
AI•人工智慧
叢書系列：單行本
出版社：
博碩文化
出版日期：2026/10/2
ISBN：9786264146333
書籍編號：kk0613083
頁數：272
定價：
620
元
優惠價：
79
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490
元
書價若有異動，以出版社實際定價為準
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輕鬆學會RAG實作開發：在NVIDIA微服務打造零幻覺的LLM與生成式AI 聚焦LLM關鍵技術，RAG觀念與實作並重 【內容簡介】 在生成式AI的浪潮下，檢索增強生成(Retrieval－Augmented Generation，RAG)已成為大型語言模型(LLM)的關鍵技術。由於LLM受限於訓練資料的時效性與涵蓋範圍，面對即時議題時容易引用過時知識，而在處理企業內部問題時，也常因缺乏私有數據而產生幻覺現象(Hallucination)，為了改善上述問題，RAG技術應運而生，透過在生成答案前先從外部資料庫檢索相關資料，並提供給LLM作為回答依據，成為目前業界最主流的解決方案。 本書共分為6章，第0章完成開發環境建置，第1至5章依序帶入向量檢索增強生成(Vector RAG)、圖譜檢索增強生成(Graph RAG)、混合檢索增強生成(Hybrid RAG)、假想性文件嵌入(Hypothetical Document Embeddings，HyDE)與代理檢索增強生成(Agentic RAG)。各章以深入淺出的方式，帶領讀者從零開始、循序漸進地學習RAG的基礎知識與運作原理，並以「圖書館智慧問答系統」為情境，透過NVIDIA NIM微服務取得免費LLM資源，並搭配Docker Desktop部署Milvus向量資料庫與Neo4j圖資料庫進行實務開發，讓讀者觀念與實作並重，在短時間內快速上手。 【精彩內容】 ✪完成開發環境建置：在Windows 11安裝Python、Docker Desktop與VS Code，完成NVIDIA NIM帳號註冊、API Key申請與模型挑選，並學習Git與GitHub版本控制的基本操作。 ✪認識檢索增強生成(RAG)：瞭解LLM在未整合RAG時常見的幻覺現象(Hallucination)、引用過時知識、缺乏企業私有數據等問題。 ✪認識向量檢索增強生成(Vector RAG)：瞭解Vector RAG是如何突破傳統「關鍵字字面比對」的限制，改以語意檢索(Semantic Search)找出語意相關的資料。 ✪認識圖譜檢索增強生成(Graph RAG)：瞭解Graph RAG是如何透過三個主要階段，將外部文件轉化為可查詢的知識圖譜，並從中檢索與使用者提問相關的實體關聯脈絡。 ✪認識混合檢索增強生成(Hybrid RAG)：瞭解Vector RAG與Graph RAG在檢索架構上的優缺點。 ✪認識假想性文件嵌入(HyDE)：瞭解HyDE是如何透過LLM生成假想文件，縮短使用者問題與文件片段間的語意落差，進而提升檢索精準度。 ✪認識代理檢索增強生成(Agentic RAG)：瞭解AI Agent是如何運用工具(Tool)、技能(Skill)與ReAct迴圈，自主完成檢索任務。
|CHAPTER 00| 環境安裝 0.1 前言 0.2 Python安裝 0.3 Docker安裝 0.4 VS Code安裝 0.5 NVIDIA NIM帳號註冊 0.6 NVIDIA NIM API KEY申請 0.7 NVIDIA NIM挑選模型 0.8 版本控制工具 |CHAPTER 01| 向量檢索增強生成 1.1 檢索增強生成 1.2 向量檢索增強生成 1.3 實驗：向量檢索增強生成 |CHAPTER 02| 圖譜檢索增強生成 2.1 圖譜檢索增強生成 2.2 實驗：圖譜檢索增強生成 |CHAPTER 03| 混合檢索增強生成 3.1 混合檢索增強生成 3.2 實驗：混合檢索增強生成 |CHAPTER 04| 假想性文件嵌入 4.1 假想性文件嵌入 4.2 實驗：假想性文件嵌入 |CHAPTER 05| 代理檢索增強生成 5.1 AI代理人 5.2 代理檢索增強生成 5.3 實驗：代理檢索增強生成
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