本書採用創新且實用的教學策略，巧妙融合理論基礎與實踐應用，深入剖析自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）領域的新進展，以及大語言模型（Large Language Model，LLM）的原理。書中不僅系統闡述了LLM的理論基礎，還通過實際項目案例展示了如何將這些模型應用於構建RAG系統。本書遵循由淺入深的路徑，從LLM的基礎知識入手，詳細闡釋了模型的訓練流程，並深入探討了如何利用提示技術與模型進行高效交互。書中還重點介紹了兩個在業界得到廣泛認可的框架——LlamaIndex和LangChain，它們是開發RAG應用的強大工具。書中的項目案例不僅為讀者提供了寶貴的實踐經驗，也能夠加深讀者對相關概念的理解和應用。此外，書中進一步探討了包括智能體和微調在內的高級技術，這些技術能夠顯著提升問答系統的性能。 本書既適合無人工智慧或NLP背景的讀者入門學習，也可作為人工智慧等專業本科生、研究生、博士后研究人員、講師及行業從業者的進階參考。
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