RAG錦囊妙計：使用Python｜從資料預處理到LLM Agents的實用訣竅

在各大企業爭相挖掘大型語言模型（LLM）的潛力之際，有一個關鍵難題也開始浮現：如何將這些工具接到即時的外部資料，進而解決實際的問題？ 檢索增強生成（RAG）就是這個難題的解方。RAG 結合 LLM 與資訊檢索技術，可讓你打造各式應用，包括聰明的聊天機器人，乃至於自動執行任務的智慧 agent。 本書收錄超過 70 個實戰訣竅，帶你透過結構化的實際練習，一一克服生成式 AI 的應用場景。作者 Dominik Polzer 將提供所有工具，協助你為特定的業務需求設計、部署、優化 RAG 系統。無論是處理基本的資料檢索，還是開發尖端的自主代理，這本書都能讓你站在技術最前線。 • 掌握 RAG 的核心元件，包括 embedding、檢索、生成…等關鍵技術。 • 運用進階工作流程，包括語意感知分段（semantic-aware chunking）與多查詢句提示（Multiquery prompting）。 • 為特定資料需求打造自己的解決方案，例如聊天機器人與自主 agent。 • 持續評估與優化系統，以提升準確性、相關性與效能。 【作者簡介】 Dominik Polzer 是資深機器學習工程師，曾在 Siemens 等指標性企業任職。他專精於預測分析、異常偵測與生成式 AI，並致力於運用基礎模型與 RAG 系統來推動業務流程自動化。此外，他也經常在廣受歡迎的 Medium 部落格分享機器學習的深度見解。賴屹民 電機碩士，曾任職多年軟體工程師。2012年起投入資訊書籍翻譯，迄今已累積 O'Reilly 叢書等百餘本譯作。 出版社：歐萊禮 作者：Dominik Polzer ISBN／EAN：9786264254045