学习检索增强生成、向量搜索和重排序，适合知识库与搜索应用开发者。
28 条精选 · 入门 5 · 按推荐学习顺序：越基础、直观越靠前，越系统、深入越靠后
Retrieval Augmented Generation, The Foundational Ideas
Ben Auffarth 撰写、Manning Publications 出版的书籍，共 438 页，预计出版日期为 2026-12-15，尚未出版，目前在 Manning MEAP 目录中连载。书中按论文逐一梳理 RAG 背后的一系列技术研究，介绍 RAG 2020 年作为可训练神经架构提出后发展出的索引、检索、纠错、压缩与评估等方法，并说明各项创新分别解决什么问题，以及如何自行实现主要 RAG 架构。
Build Applications with Local AI Models on a Mac
这是 Manning Publications 出版的书，作者 Keiji Kamigusa，出版日期 2026-09-28，296 页，ISBN 9781633433700，主题词为 AI。简介称其以在任意近期 Mac（从基础款 Mac mini 到 Mac Studio）上构建语音聊天机器人为逐步实践项目，串联音频采集、语音转写与语言模型推理三项本地技术，涵盖 Homebrew 配置、下载本地大模型等内容，主题是本地运行 AI 带来的隐私与免订阅优势。适合想在 Mac 上做本地 AI 应用开发的读者阅读。
AI Recommender Systems
Kim Falk 撰写、Manning Publications 出版的推荐系统书籍，共 375 页，预计出版日期为 2027-05-15，尚未出版。内容涉及由 LLM、agent 与上下文工程驱动的新一代推荐系统，从推荐系统入门讲到评估与生产环境部署，涵盖数据工程、性能优化、RAG 等工具，以及算法的强项与盲区。简介面向开发者，说明如何针对业务需求定制和改进系统输出。