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雷达卡
对于尚未涉足人工智能（AI）或自然语言处理（NLP）领域的读者而言，如何顺利迈入大模型的世界？《动手构建大模型》这本书正是为此而生的入门指南。
本书系统性地讲解了自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）的基础理论与前沿技术，重点聚焦于大语言模型（Large Language Model，LLM）的发展脉络。它不仅帮助读者理解神经网络的内部运行机制，更强调如何从零开始搭建具备实际应用价值的 LLM 系统。书中采用了一种独特且易于上手的方法，将理论知识与实践操作紧密结合，适合所有希望开发出满足真实业务需求的大模型产品的学习者。
此外，本书深入探讨了多种关键技术手段，用于提升基础大模型在特定任务中的表现，包括准确性、可靠性与可扩展性。针对“开箱即用”型 LLM 存在的稳定性不足问题，作者详细介绍了未来 AI 开发者必须掌握的技术栈：提示工程、微调、检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG），以及各类工具的实际使用方法。
内容从基础知识讲起，逐步深入到 Transformer 架构的核心原理，解析这些模型的训练过程，并指导读者如何通过提示技术与其高效交互。随后，视角转向工业级应用，重点介绍两个广泛应用的框架——LlamaIndex 和 LangChain，它们是构建 RAG 系统的关键工具。书中设置了多个项目案例，鼓励读者亲自动手实践，从而加深对理论的理解和掌握。
在进阶部分，本书进一步探讨了智能体的应用和模型微调等高级技巧，以增强系统的功能性和适应性。最后，还涵盖了模型部署环节，并提供了若干优化流程的实用策略，助力实现高效的生产级部署。
全书致力于为初学者提供一条清晰的学习路径。无论你是计划启动新的 AI 项目，还是希望将现有项目升级至更高水平，本书都能为你提供专业支持。虽然掌握一定的 Python 编程基础有助于更好地理解和实现代码示例，但即使没有深厚编程背景，也能通过本书循序渐进地掌握核心概念。同时，书中也对 LLM 在复杂场景下的高级应用进行了详尽说明。
每一章节围绕一个独立主题展开，部分内容配有具体的项目任务，并附带基于 Google Colab Notebook 的实现指南，方便读者直接运行代码并复现结果。这种“边学边做”的组织方式，极大提升了知识吸收效率，使所学内容能够快速转化为实战能力。
当前，大语言模型正处于高速演进阶段，新技术和新架构层出不穷。尽管具体模型会不断迭代，但当前的 LLM 开发范式具有良好的可迁移性，其所依赖的核心方法论对于适配未来模型、对接行业数据依然至关重要。熟练掌握现有技术体系的人才，将在未来的竞争中占据先机。本书注重传授构建生产级 LLM 应用的基本原理，确保其内容在模型更新和技术演进后仍具长期参考价值。
第 1 章：LLM 简介
开启 AI 项目开发的第一步，是理解其背后的核心机制。我们并不需要从零训练模型，而是可以借助 OpenAI 等平台提供的专用 API（Application Program Interface，应用程序接口）进行快速开发。本章介绍 LLM 的基本构成要素，如规模法则、上下文窗口、提示词等关键概念，帮助读者认识大模型的强大能力。同时，通过简单的项目示例（如文本翻译），引导读者将理论知识应用于实际任务中，建立初步的实践认知。
第 2 章：LLM 架构和概况
本章深入剖析主流模型架构及其设计逻辑，重点关注 Transformer 架构的各个组件，以及基于此发展而来的生成式预训练 Transformer（Generative Pre-trained Transformer，GPT）系列模型——这些正是 ChatGPT 等热门产品背后的技术基石。我们将讲解这些模型的训练目标，列举代表性模型并分析其应用场景，探讨它们如何为不同行业带来变革性影响。
至此，理论铺垫已完成，真正的探索之旅即将启程！
第 3 章：LLM 实践
尽管 LLM 功能强大，但在实际应用中仍存在诸多挑战，例如幻觉现象、响应延迟等问题。如何突破这些限制，使其真正适用于生产环境，正是本书写作的重要出发点。本章将系统讨论模型存在的典型缺陷，比如产生看似合理实则错误的回答（即“幻觉”），或输出带有性别、种族偏见的内容。我们将强调利用基准测试评估模型输出的重要性，并通过实验调整超参数来控制生成效果，例如尝试不同的解码策略，或调节温度参数以平衡确定性与创造性。
随着技术进步，未来的模型或许会更加稳定易用，但只要它们不具备真正的意识，这类局限就将持续存在。因此，掌握应对这些问题的方法，将成为每一位 LLM 开发者的必备技能。
第4章：提示技术概述
任何一本关于大语言模型（LLM）的书籍都不可避免地要涉及提示技术，也就是如何有效地与模型进行交互。对于经过指令微调的LLM（如ChatGPT这类专门训练以理解并响应指令的模型），最直接有效的方式是明确表达我们的需求或提出具体问题。这种与模型沟通的方法被称为“提示”，如今已发展为一门高度技巧化的实践科学。本章将通过实际代码示例，测试多种提示策略的应用效果。其中包括小样本提示——即通过提供若干输入输出样例来引导模型理解任务要求；以及链式思维提示，在赋予模型特定角色时尤为有效。此外，还将介绍一些更高级的技术手段。
第5章：RAG技术详解
本章聚焦于RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的核心原理与应用实践。我们将深入探讨其使用规范，强调向量数据库在其中的关键作用，并讲解如何将信息高效存储于数据库中，从而实现快速精准的信息检索。同时，本章将指导读者构建完整的RAG流程管道，并突出其在打造智能、稳定且可信赖的聊天机器人系统中的核心地位。
第6章：LangChain与LlamaIndex入门
当前，在LLM应用开发领域广泛采用的两个主流框架是LangChain和LlamaIndex。它们能够有效缓解大模型常见的幻觉现象和偏见问题，简化集成过程，使开发者更容易将LLM嵌入到自定义业务流程中。本章旨在帮助读者掌握这两个工具的基本用法，了解各自的适用场景及其优势所在。
第7章：基于LangChain的提示工程实践
LangChain为各类提示技术提供了丰富的接口支持，使得整个操作流程更加直观易控。本章将演示如何利用不同类型的提示来设定模型行为准则、管理对话流程及控制聊天机器人的回应方式，进而实现对交互全过程的有效追踪。同时，重点阐述输出解析器的重要性——它可以帮助我们规范模型返回内容的格式，解决结构化输出问题，并提供应对常见格式异常的解决方案。本章还将展示如何结合外部资源增强模型响应能力，并通过多个实战项目加以验证。
第8章：数据预处理、索引与检索方法
本章系统讲解如何创建索引、从多样化数据源加载信息的具体方法，以及将大规模文本切分为合理片段的技术策略。同时探讨如何将处理后的数据存入数据库，以便实现更高效快捷的访问与检索。本部分内容将辅以多个激动人心的实践案例，例如开发YouTube视频内容摘要工具、为个人知识库搭建语音助手系统，以及构建面向客户服务的问答型聊天机器人等。
第9章：高级RAG优化技术
本章深入探讨针对现有RAG管道的进阶优化方案。重点关注LlamaIndex库所提供的创新功能（该库将持续推出新特性），包括查询扩展机制、递归式检索策略、“从小到大”逐层检索模式等。我们将分析在实际部署中可能遇到的各种挑战，讨论相应的性能优化路径，并介绍评估聊天机器人表现的方法体系。此外，本章也会涵盖LangSmith服务平台的应用，该平台可为调试与问题排查提供有力支持。
第10章：智能体系统导论
本章引入“智能体”的概念——一种具备与外部环境交互能力的自主系统。这类智能体不仅能从多种来源获取数据、调用API接口，还可执行函数调用等操作，在无持续人工干预的情况下完成复杂任务。通常，它们会根据用户指令制定行动计划，并按步骤自主推进执行。本章将通过多个项目实例，展示如何借助工具链提升整体处理管道的效能。同时介绍BabyAGI、AutoGPT等代表性智能体架构，这些示例将有助于读者构建具有自主决策能力的AI代理系统。
第11章：模型微调技术
在追求更高模型性能或优化RAG流程的过程中，对LLM进行针对性微调是一项关键且最终阶段的技术手段，这正是本章的核心主题。除了常规微调外，我们还可以采用RLHF（基于人类反馈的强化学习）方法，引导模型更准确地遵循预设指令。这一过程可能包含调整模型风格、适配特定应用场景或集成专用工具等功能。由于传统微调往往耗资巨大且耗时较长，因此本章将引入LoRA与QLoRA等高效参数微调技术，显著降低资源消耗。同时，也会介绍如何借助外部服务对专有API进行定制化微调，例如使用医疗领域数据集对其进行专业化训练。
第12章：模型部署与性能优化
在实际应用LLM时，部署环节是一个不可忽视的重点，特别是当选择自行托管模型而非依赖第三方API时。由于这些模型通常资源占用高，部署成本也可能极为可观。为此，本章将剖析部署过程中面临的主要挑战，并提出一系列优化建议，旨在降低成本、减少延迟并减轻模型运行负担。涵盖的技术包括模型蒸馏、量化压缩以及网络剪枝等主流优化手段。
本书专注于核心技术栈的讲解，致力于让大语言模型更好地服务于特定应用场景，并达到可用于商业扩展所需的准确性与可靠性标准。主要内容覆盖提示工程、微调策略、RAG架构以及部署优化等方面。
尽管书中提供了详尽指导，但利用这些模型构建生产级应用仍需大量开发投入，因此要求读者具备一定的Python编程基础。不过，前几章内容设计较为平缓，适合初学者逐步进入状态。建议有兴趣的读者进一步参考相关Python学习资料，以加深对人工智能技术的理解与掌握。
当你对自身的编程能力有了更强的信心后，就可以重新回到本书中以代码为核心的章节，进一步深入学习。在开始之前，建议先做好充分的准备。位于 http://towardsai.net/book 页面所列出的部分 Python 学习资源，足以帮助你建立起必要的基础，为后续内容的学习提供支持。
尽管当前许多顶尖的人工智能实验室以及开源社区的开发者已经在 RLHF 等关键技术领域投入大量精力，致力于让基础模型更好地符合人类的使用需求，但这些现成的基础模型依然存在诸多限制。它们往往无法直接应用于生产环境，除非处理的是极为简单的任务。
为了将通用的基础大语言模型（LLM）适配到具体的应用场景中，通常需要采用多种调优策略。在这个过程中，一个关键性的决策是：选择通过 API 接口调用 LLM，还是选用一个更加灵活、能够全面访问模型权重的平台来部署和使用模型。虽然有些人可能会考虑从头训练自己的模型，但从实际工程实现和经济成本的角度来看，这种方式通常只对少数领先的 AI 实验室或大型科技公司具备可行性。
目前，在 OpenAI、Anthropic、Nvidia 和 Hugging Face 等主流平台上，已有超过 500 万名开发者正在积极构建基于 LLM 的应用。本书旨在帮助你克服现有 LLM 的各种局限，掌握构建面向生产环境的 LLM 产品的核心技术栈，真正实现从理论到实践的跨越。
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