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| 編輯推薦： |
内容全面：全面地覆盖了当前大模型技术应用开发所涉及的技术，并采用通俗易懂的语言，通过“脚手架式”教学法，从Anaconda环境配置和PyTorch框架安装开始，逐步讲解Transformer核心架构，直达大模型核心开发技术，最终落地到金融、医疗和教育等多个行业应用场景。
即学即用：所有技术内容均围绕实际开发需求展开，通过可复现的行业案例和完整代码实现，构建了从理论到实践的完整知识体系。
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| 內容簡介： |
本书系统全面地阐述了大模型应用开发的核心技术体系与实践路径。内容涵盖大模型基础与技术概览、开发环境搭建、提示工程与交互设计、检索增强生成系统、智能体开发体系及多模态应用开发；深入探讨了大模型在金融、医疗、教育等关键行业的落地应用；并系统讲解了模型轻量化与部署优化、系统监控与迭代优化等工程化方法，同时强调了人工智能伦理与合规的重要性，为读者呈现了从技术入门到系统落地的完整知识链。
本书适合对人工智能有浓厚兴趣，有意掌握人工智能大模型开发的技术人员，以及高等院校的师生和相关专业的人员阅读。
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| 關於作者： |
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唐春明，博士、教授，博士生导师，广州大学研究生院常务副院长、广东省信息安全技术重点实验室主任、高等学校数学类专业教学指导委员会委员、国家一流本科专业（信息安全）建设点负责人、省教育厅科研创新团队带头人。主要研究领域为密码学及其应用，先后主持科技部重点研发计划项目课题和子课题项目各1项、国家自然科学基金项目8项、省部级重大项目30余项，近年来出版专著（包括译著）和教材5本，发表论文120多篇（SCI检索70余篇），拥有发明专利8项、软件著作权3项，获得国家级教学成果二等奖1项，入选2023年全球前2%顶尖“年度科学影响力排行榜”科学家。
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| 目錄：
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前 言
第1章 人工智能与大模型入门1
1.1 人工智能与大模型发展背景2
1.2 大模型的工作原理3
1.3 大模型发展历程与技术演进4
1.4 常见大模型对比6
1.5 小结7
第2章 大模型应用开发环境与工具链8
2.1 开发环境配置与核心工具链9
2.2 本地化部署方案14
2.3 应用程序接口调用基础17
2.4 小结18
第3章 提示工程与交互设计19
3.1 提示工程的概念与实践20
3.2 动态模板与多风格控制22
3.3 CoT与多步骤推理框架25
3.4 小结28
第4章 检索增强生成（RAG）系统29
4.1 RAG基本原理与架构30
4.2 知识库构建完整流程34
4.3 法律合同审核工具38
4.4 小结42
第5章 智能体开发体系43
5.1 智能体定义与基础架构44
5.2 任务编排框架50
5.3 多智能体协作架构56
5.4 边缘计算轻量化智能体62
5.5 MCP63
5.6 小结69
第6章 多模态应用开发70
6.1 多模态系统基本概念与架构71
6.2 工业质检多模态方案84
6.3 多模态交互界面设计原则88
6.4 小结91
第7章 金融领域应用92
7.1 金融数据分析基础93
7.2 智能投顾系统104
7.3 自动化合规审查108
7.4 小结111
第8章 医疗领域应用112
8.1 医疗数据的概念及基本处理方法113
8.2 医疗辅助平台115
8.3 患者随访机器人技术121
8.4 小结128
第9章 教育领域应用129
9.1 教育科技发展与应用前景130
9.2 自适应学习系统136
9.3 多语言教学助手144
9.4 小结149
第10章 模型轻量化与部署优化150
10.1 模型效率与性能的基础知识151
10.2 模型量化技术156
10.3 模型知识蒸馏技术161
10.4 模型剪枝技术169
10.5 低资源环境部署策略175
10.6 小结176
第11章 系统监控与迭代优化177
11.1 输出质量评估体系178
11.2 日志分析和热更新机制187
11.3 用户反馈收集与模型优化循环198
11.4 小结210
第12章 伦理与合规211
12.1 人工智能伦理基础概念212
12.2 数据隐私保护212
12.3 内容安全审核220
12.4 小结240
参考文献241
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| 內容試閱：
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当前，人工智能技术正处于从实验室走向产业落地的关键转型期，大模型凭借其强大的泛化能力和多任务处理特性，正在重构人机交互和信息系统的新范式。据不完全统计，2024年全球大模型市场规模超280 亿美元，未来五年复合增速或达到36.23%，2028年有望超过1000 亿美元，但与此同时，高达73%的企业却面临着“模型应用最后一公里”的实施困境。这种供需矛盾凸显出培养大模型技术应用人才的紧迫性?需要弥合理论研究与产业实践之间的断层，即培养既理解算法本质又能解决实际问题的复合型人才，而人才的培养，迫切需要一本系统阐述大模型技术应用的书籍。相对现有的其他书籍，本书具有以下鲜明特色。
1）化难为易，层层递进。本书系统而全面地覆盖了当前大模型技术应用开发所涉及的技术，并采用通俗易懂的语言，通过“脚手架式”教学法，从Anaconda环境配置和PyTorch框架安装开始，逐步讲解Transformer核心架构，直达大模型核心开发技术（提示工程与交互设计?、检索增强生成系统、智能体开发体系、多模态应用开发?），最终落地到金融、医疗和教育等多个行业应用场景。最后是模型轻量化与部署优化、系统监控与迭代优化?，以及伦理与合规，涵盖数据偏见检测、输出内容过滤等内容。
2）实战导向，即学即用。本书采用“轻理论重实践”的独特编写理念，所有技术内容均围绕实际开发需求展开。对相关理论或知识只做简要介绍，侧重于结合实际需要或用例，对具体实现过程或代码进行详细介绍，突出实战导向，以达到学以致用的目的，可满足现学现用的需求。
3）行业案例，前沿整合。书中通过可复现的行业案例和完整代码实现，构建了从理论到实践的完整知识体系，案例或代码均可复现，全链路覆盖金融、医疗和教育等行业。对大模型技术所涉及的检索增强生成系统、智能体开发体系和多模态应用开发等前沿主流和热点技术，均进行了详细介绍和具体实现。
本书由唐春明、黄永健、肖颖骏、吴越负责内容组织，经多次研讨后撰写并完善。其中，第1章、第2章由李奇隆完成，第3章由张俊超完成，第4章陈泽凯完成，第5章、第10章由肖颖骏完成，第6章由吴越完成，第7章由罗值鑫完成，第8章由周昊焌完成，第9章由同舒泽完成，第11章由蔡彦杰完成，第12章由肖翔骏完成，唐春明、彭凌西、黄永健、卢香桂对本书内容进行了修订、补充和修改。本书还得到了国家自然科学基金（编号12171114、12571572）、广东省重点领域研发计划项目（编号2022B0101010005）和广东省自然科学基金（编号2024A1515011976）的资助，并得到广东轩辕网络科技股份有限公司、广东医通软件有限公司和广东景惠医疗集团的竭诚协助，在此表示衷心感谢。
本书提供课件、代码、部分视频等配套资源，通过这些资源，读者可事半功倍地掌握基于大模型相关技术，相关电子资源可通过机械工业出版社计算机分社官方微信公众号（获取方式见封底），或作者电子邮箱flyingday@139.com、网站
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