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大模型應用落地(實戰AI搜索)/智能系統與技術叢書

  • 作者：呂思|責編:高婧雅
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111787587
  • 出版日期：2025/08/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：205
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於大模型成功賦能AI搜索經驗總結，系統梳理AI搜索的實現原理、核心技術、關鍵工具及模塊化實現，帶你從0到1搭建專屬AI搜索應用，跑通全流程；配套全流程源碼，降低開發門檻。
    本書共8章。第1章從多個維度分析大模型技術，幫助讀者理解其技術變革與應用的本質，最後分析了大模型落地難點，讓讀者對大模型有全面認知。第2章梳理AI搜索從關鍵詞匹配到語義理解的發展路徑，並以Lepton Search為例解析源碼實現，幫讀者構建AI搜索的初步認知框架。第3章全面解析查詢理解、規劃執行、答案內容優化以及答案緩存優化等AI搜索的關鍵技術，旨在幫助讀者深入理解AI搜索系統的內部運作機制與實現。第4章介紹OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技術及其應用，幫助讀者降低開發門檻。第5章講解如何從零開始構建一個AI搜索系統的後端架構，涵蓋後端技術方案設計、基礎框架構建，為後續功能開發打好基礎。第6章詳解AI搜索系統的五大核心模塊（實體、分析器、檢索器、生成器、過濾器）的功能定位與代碼實現，以構建一個結構清晰、職責分明的AI搜索引擎內核。第7章聚焦于系統的自動化調度設計，如動作類的定義與實現、調度器模塊的構建，提升系統的智能化水平。第8章詳解應用層（DAO操作層、Service邏輯層、Controller介面層）的開發流程，最後提供多個介面實現示例，並通過3個場景來測試AI搜索效果。
作者介紹
呂思|責編:高婧雅
    呂思，服務端高級工程師。目前專註于大模型的應用落地與核心架構研發，助力業務成功實現大模型場景化應用和基於AI的數字化轉型。曾就職于多家知名中大型互聯網公司和上市企業，深耕互聯網領域項目。多次榮獲省級ACM等重要獎項，並熱衷於開源，個人開源項目廣受開發者社區認可，累計收穫上千次關注（Star）。
目錄
前言
第1章  大模型技術分析與落地難點
  1.1  大模型技術分析
    1.1.1  變革與挑戰共存
    1.1.2  與傳統模型的區別
    1.1.3  對行業格局的衝擊
    1.1.4  從訓練流程看發展的限制因素
  1.2  落地難點
第2章  AI搜索歷程與原理初探
  2.1  AI搜索發展的歷程
    2.1.1  搜索的智能化趨勢
    2.1.2  AI如何賦能傳統搜索
    2.1.3  AI搜索的未來發展方向
  2.2  AI搜索的原理初探：基於Lepton Search分析
    2.2.1  為什麼選擇Lepton Search
    2.2.2  Lepton Search後端源碼分析
第3章  深入AI搜索核心技術
  3.1  查詢理解技術
    3.1.1  問題分類機制
    3.1.2  查詢改寫機制
    3.1.3  查詢擴展機制
    3.1.4  意圖識別與規劃
  3.2  規劃執行技術
    3.2.1  動作的分類
    3.2.2  調用僅輸出動作
    3.2.3  調用搜索並輸出動作
    3.2.4  基於Agent的執行過程
    3.2.5  基於工作流的執行過程
  3.3  答案內容優化技術
    3.3.1  角色與答案模板機制
    3.3.2  在答案中呈現引用編號
    3.3.3  呈現不同維度的答案
  3.4  答案緩存優化技術
    3.4.1  緩存的核心考量
    3.4.2  引入緩存后的問題
    3.4.3  答案多樣性的簡單處理
    3.4.4  答案多樣性的高級處理
第4章  掌握應用的開發技術棧
  4.1  認識OpenAI API
    4.1.1  API介紹
    4.1.2  會話補全能力
    4.1.3  嵌入模型能力
    4.1.4  微調模型能力
  4.2  掌握DeepSeek模型
    4.2.1  核心技術
    4.2.2  本地部署
    4.2.3  基於Python調用
  4.3  認識Milvus向量資料庫
    4.3.1  Milvus介紹
    4.3.2  本地搭建Milvus

    4.3.3  核心技術與原理
  4.4  Milvus本地知識庫實踐
  4.5  LangChain基礎知識
    4.5.1  核心組成與生態
    4.5.2  創建提示詞模板
    4.5.3  創建模型
    4.5.4  創建大模型鏈
  4.6  精通LangChain的高級用法
    4.6.1  回調函數的使用
    4.6.2  聊天上下文管理
    4.6.3  Agent與工具的調用
第5章  後端方案設計與框架構建
  5.1  技術方案設計
    5.1.1  項目整體設計
    5.1.2  後端資料庫設計
    5.1.3  後端流式通信設計
  5.2  構建後端基礎框架
    5.2.1  劃分後端目錄結構
    5.2.2  開發項目入口文件
    5.2.3  開發服務初始化模塊
第6章  構建AI搜索的核心架構
  6.1  實體模塊
    6.1.1  創建參數實體
    6.1.2  創建策略實體
    6.1.3  創建規劃實體
    6.1.4  創建調度結果實體
    6.1.5  創建搜索結果實體
  6.2  分析器模塊
  6.3  檢索器模塊
  6.4  生成器模塊
  6.5  過濾器模塊
    6.5.1  創建過濾器基類
    6.5.2  創建移除器模塊
    6.5.3  創建重排序模塊
    6.5.4  創建讀取器模塊
第7章  實現AI搜索的自動運行
  7.1  創建動作類
  7.2  實現調度器模塊
第8章  開發AI搜索的應用功能與場景測試
  8.1  開發DAO操作層
    8.1.1  實現會話DAO操作
    8.1.2  實現消息的DAO操作
    8.1.3  實現引用DAO操作
    8.1.4  實現網頁內容DAO操作
  8.2  開發Service邏輯層
    8.2.1  使用緩存中的答案的處理邏輯
    8.2.2  生成預測問題的處理邏輯
  8.3  開發Controller介面層
    8.3.1  統一介面註冊
    8.3.2  開發請求中間件

    8.3.3  開發會話記錄列表介面
    8.3.4  開發會話操作介面
    8.3.5  開發流式問答介面
    8.3.6  開發預測問題介面
  8.4  AI搜索應用場景測試
    8.4.1  私人問答方向
    8.4.2  寫作創作方向
    8.4.3  學術研究方向

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