"在人工智能的浩瀚星空中，检索增强生成（RAG）技术犹如一颗璀璨新星，正以前所未有的速度崛起，而《大模型RAG应用开发：构建智能生成系统》一书，以清晰且系统的架构，为读者精心铺就了一条从 RAG 基础入门直至实战高手的进阶之路。
全书共分为3部分，第一部分（第1~3章）聚焦RAG开发基础，这一部分从基础工具与环境配置入手，逐步介绍RAG模型的基本架构，重点讲解生成模块与检索模块的协同工作机制，帮助读者建立RAG系统的理论框架，为后续实战奠定坚实基础。
第二部分（第4~8章）着手构建RAG系统，涉及向量数据库的搭建、数据向量化和文本检索增强的实战内容。读者将学习如何利用FAISS构建高效向量检索系统，并生成嵌入向量以提升检索精度。此外，本部分介绍上下文构建、多轮对话实现及复杂生成任务处理。针对性能优化，讲解了如何通过参数调整、缓存管理及多线程操作，提升RAG系统在高并发环境中的响应速度。
《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》的第三部分(（第9~11章）)，展示了 RAG 在企业文档问答、医疗文献检索和法律法规查询等多领域的开发实践。每一个案例都从需求分析出发，完整呈现从数据收集到系统优化的全流程，使读者不仅深刻领悟 RAG 在各领域的广泛适用性，更能收获一套独属于自己且契合实际需求的实战开发流程与宝贵经验。
这本书的独特魅力，在于它绝非单纯的理论堆砌，而是将理论与实践精妙融合，以实战案例和代码示例为血肉，让读者在阅读的过程中，既能透彻理解RAG的深邃原理，又能亲手搭建起符合实际应用需求的 RAG 系统。
无论是初入此领域的新手，渴望快速入门开启探索之旅；还是有一定经验的研发人员，都能在本书中找到属于自己的价值，并将其转化为实实在在的高效应用，堪称构建高效RAG系统的不二之选。"