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最近两周把《RAG-Driven Generative AI》看完了，顺便跟着附带的代码完整的实践了一遍，整体上非常推荐，尤其一定把代码都跑一遍。
整本书核心内容如下：
1. 为什么选择检索增强生成 (RAG)?
2. 使用 Deep Lake 和 OpenAI 构建 RAG 嵌入向量存储
3. 基于索引的 RAG 构建：结合 LlamaIndex、Deep Lake 和
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最近两周把《RAG-Driven Generative AI》看完了，顺便跟着附带的代码完整的实践了一遍，整体上非常推荐，尤其一定把代码都跑一遍。
整本书核心内容如下：
1. 为什么选择检索增强生成 (RAG)?
2. 使用 Deep Lake 和 OpenAI 构建 RAG 嵌入向量存储
3. 基于索引的 RAG 构建：结合 LlamaIndex、Deep Lake 和 OpenAI
4. 面向无人机技术的多模态模块化 RAG
5. 通过专家反馈提升 RAG 性能
6. 利用 Pinecone 扩展银行客户数据的 RAG 应用
7. 结合 Wikipedia API 和 LlamaIndex 构建可扩展的基于知识图谱的 RAG
8. 利用 Chroma 和 Hugging Face Llama 动态构建 RAG
9. 赋能 AI 模型：微调 RAG 数据并结合人类反馈
10. 基于 Pinecone 和 OpenAI 的视频素材生产 RAG
代码地址在评论。
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