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  • 正版新书]大模型应用开发:方法与案例郑天民 著9787111785279
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    • 作者: 郑天民 著著 | 郑天民 著编 | 郑天民 著译 | 郑天民 著绘
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2025-07-01
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    • 作者: 郑天民 著著| 郑天民 著编| 郑天民 著译| 郑天民 著绘
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2025-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:285
    • 页数:206
    • 开本:16开
    • ISBN:9787111785279
    • 版权提供:机械工业出版社
  • 作者: 郑天民 著
  • 著: 郑天民 著 译
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 89
  • ISBN: 9787111785279
  • 出版社: 机械工业出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 暂无
  • 出版时间: 2025-07-01
  • 页数: 206
  • 外部编号: 庄村28515
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • CONTENTS<br />目 录<br />前言<br />第1章 大语言模型应用开发体系1<br />1.1 大语言模型应用开发概述1<br />1.1.1 大语言模型应用场景1<br />1.1.2 大语言模型应用开发的核心技术4<br />1.2 大语言模型集成性开发框架11<br />1.2.1 集成性开发框架的功能特性11<br />1.2.2 代表性开发框架12<br />1.3 本章小结18<br />第2章 实现并重构一个翻译器工具19<br />2.1 基于OpenAI API实现翻译器19<br />2.1.1 引入OpenAI LLM19<br />2.1.2 OpenAI API对接21<br />2.1.3 构建翻译器工具V1.027<br />2.2 基于LangChain重构翻译器28<br />2.2.1 LangChain集成OpenAI LLM29<br />2.2.2 使用PromptTemplate创建提示词33<br />2.2.3 构建LLMChain37<br />2.2.4 构建翻译器工具V2.043<br />2.3 本章小结44<br />第3章 构建通用的文档检索助手45<br />3.1 RAG解析45<br />3.1.1 RAG技术的核心概念45<br />3.1.2 RAG应用开发流程46<br />3.2 基于LangChain4j实现文档检索助手48<br />3.2.1 LangChain4j的聊天模型48<br />3.2.2 LangChain4j的RAG技术组件53<br />3.3 使用高级RAG技术实现强化版文档检索助手61<br />3.3.1 查询压缩61<br />3.3.2 查询路由62<br />3.4 本章小结64<br />第4章 开发纠错型RAG应用66<br />4.1 纠错型RAG应用的核心组件67<br />4.2 基于LangChain4j Workflow实现工作流67<br />4.2.1 LangChain4j Workflow的工作原理68<br />4.2.2 LangChain4j Workflow的实现76<br />4.3 基于工作流实现CRAG应用79<br />4.3.1 CRAG应用的通用开发步骤79<br />4.3.2 CRAG应用开发的工作流88<br />4.3.3 测试和验证91<br />4.4 本章小结93<br />第5章 设计智能化的简历匹配服务94<br />5.1 简历匹配服务与RAG技术94<br />5.2 基于LlamaIndex实现简历匹配服务96<br />5.2.1 LlamaIndex的RAG技术组件96<br />5.2.2 设计简历数据提取管道99<br />5.2.3 创建和存储简历索引102<br />5.3 简历匹配优化策略105<br />5.3.1 构建混合检索器105<br />5.3.2 检索结果重排序108<br />5.3.3 基于Streamlit构建交互界面110<br />5.4 本章小结115<br />第6章 开发多模态处理器116<br />6.1 多模态处理的场景分析116<br />6.2 基于LangChain进行图像处理117<br />6.2.1 图像解析117<br />6.2.2 图像生成125<br />6.3 基于LangChain进行语音处理127<br />6.3.1 自动语音识别127<br />6.3.2 文本转语音129<br />6.4 多模态处理器的系统整合132<br />6.4.1 对话机制集成132<br />6.4.2 回调和流式处理135<br />6.5 本章小结139<br />第7章 定制化Agent开发实战140<br />7.1 Agent的运行机制140<br />7.2 LlamaIndex的Tool和Agent组件141<br />7.2.1 Tool141<br />7.2.2 OpenAIAgent148<br />7.2.3 ReActAgent151<br />7.2.4 AgentRunner和Agent-Worker156<br />7.3 构建自定义Agent158<br />7.3.1 自定义Agent的场景分析158<br />7.3.2 创建Tool组件159<br />7.3.3 实现自定义Agent163<br />7.3.4 测试和验证168<br />7.4 本章小结171<br />第8章 混合Agent架构设计实战172<br />8.1 MoA架构解析172<br />8.2 基于LangChain4j实现MoA架构173<br />8.2.1 MoA架构的实现步骤174<br />8.2.2 构建MoA工作流178<br />8.3 基于LangChain实现MoA架构185<br />8.3.1 文档嵌入和检索185<br />8.3.2 构建MoA架构的主流程192<br />8.3.3 整合MoA架构、Agent与向量数据197<br />8.4 本章小结204

    (1) 案例驱动,实战导向:融合7个高价值业务场景,从需求分析到系统搭建,完整打通LLM应用开发闭环。
    (2)覆盖主流框架,快速上手可落地:聚焦LangChain、LangChain4j、LlamaIndex三大主流框架,详细讲解功能、用法与适配策略,配套代码“即插即用”,大幅降低门槛。
    (3)基于场景构建开发方法论:从Prompt工程、Agent设计到外部工具集成、函数调用,剖析复杂大模型系统的构建方式,将模型能力实际融入业务价值。
    (4)重塑AI应用开发思维:不仅讲工具和代码,更提供系统架构设计思路、技术选型逻辑、能力边界认知,帮助开发者构建高可用、易维护、具拓展性的企业级AI应用。
    (5)作者技术背景资深,内容可靠实用:作者深耕AI系统架构与应用实战,结合真实复杂的业务背景,选择贴近实际的内容,广泛适配行业场景。

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