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　　►全面掌握 RAG 技術原理與應用實戰
　　►從零開始構建文件檢索與回應生成系統
　　►涵蓋 LangChain、LlamaIndex 等主流框架
　　►逐步實作查詢引擎、對話引擎與 Data Agent
　　►實現多模態與 SQL 查詢、多階段檢索流程
　　►進階解析 Self-RAG、C-RAG 與 RAPTOR 新范式　
　　►提供完整開發環境、部署策略與效能優化指南　
　　►針對企業級應用設計 API 模組與前後端整合
　　►詳細講解 RAG 系統的評估標準與測試流程
　　►實例導向,完整涵蓋從理論到專案實作全流程

　　本書系統化解析 RAG(Retrieval-Augmented Generation)的技術核心、開發流程與工程實踐,從初學者能立即上手的簡易範例,到企業級部署場景中的最佳化策略與創新范式應用,涵蓋最完整的知識脈絡。使用 LlamaIndex、LangChain 等熱門框架,實作查詢引擎、對話引擎與多模態處理流程。針對開發者與實務導向需求,書中詳細講解資料載入、索引、檢索與回應生成等各階段設計重點,並引導讀者透過可追蹤、可自訂的模組打造高彈性 RAG 解決方案。進階章節聚焦於 C-RAG、Self-RAG、RAPTOR 等新型架構,並提供完整評估機制與部署架構,協助技術團隊有效實作生產環境,是不可或缺的現代生成式 AI 系統開發指南。

嚴燦平 　　畢業於南京理工大學計算機系,南京大學工商管理碩士。先後就職於聯創(後與亞信科技合併)擔任軟件工程師與設計師,甲骨文中國(Oracle)擔任中國區企業架構部首席架構師,上海慧問資訊科技有限公司擔任合夥人兼技術總監。現為獨立IT諮詢顧問,公眾號「AI大模型應用實踐」主理人。擁有超過20年的企業軟件從業經驗,專注於企業軟件架構設計、互聯網時代傳統行業的IT轉型、人工智慧與大資料技術在企業應用的創新等。曾擔任多項大型企業級軟件系統核心架構師與諮詢師,參與包括中國移動、中國電信等通信行業客戶的核心業務運營支撐系統建設、智慧城市與政務行業互聯網轉型的IT諮詢與規劃。精通多種計算機軟件開發技術與IT架構方法論,對移動互聯網、大資料、人工智慧在企業領域應用有深入的研究與實施經驗。