"本書全面深入地探討了AI生成大模型的領(lǐng)域，從AI的歷史探源、生成式模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用（文本、圖片、聲樂、視頻及多模態(tài)模型），到大型語言模型（如GPT）的運作機制、預(yù)訓(xùn)練、可擴展架構(gòu)及其適應(yīng)性。通過詳細介紹LangChain的概念、應(yīng)用、安裝方法及如何利用LangChain進行軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)，本書為讀者提供了一個關(guān)于AI生成大模型應(yīng)用的全景視圖。
本書共11章，覆蓋了AI生成大模型的理論基礎(chǔ)、LangChain的初識與入門、進階使用、在軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)中的應(yīng)用及生成式AI的未來展望等多個方面。第1~3章介紹AI生成大模型的基礎(chǔ)知識，如AI歷史、生成式模型在不同領(lǐng)域的應(yīng)用、大型語言模型如GPT的基礎(chǔ)和LangChain的初識與入門。第4~6章深入LangChain的進階使用，探討Agent構(gòu)建、文檔查詢工具、聊天機器人開發(fā)，提供實戰(zhàn)案例和技術(shù)細節(jié)。第7~9章聚焦LangChain在軟件開發(fā)和數(shù)據(jù)科學(xué)的應(yīng)用及定制LLM輸出的策略，介紹編程、自動化軟件開發(fā)、數(shù)據(jù)探索技術(shù)方法及LLM輸出優(yōu)化。第10章和第11章討論LLM在生產(chǎn)環(huán)境的應(yīng)用、監(jiān)控、回調(diào)處理，以及生成式AI的未來展望，包括其潛力、社會影響和挑戰(zhàn)，旨在為讀者提供從入門到進階的全面知識，適合不同背景的讀者深入學(xué)習(xí)和應(yīng)用。
本書特色在于其理論與實踐相結(jié)合的方法論，適合對AI生成大模型感興趣的學(xué)生、研究人員和軟件開發(fā)者。書中不僅詳細介紹了AI生成大模型的基礎(chǔ)知識和前沿技術(shù)，還提供了豐富的實踐指導(dǎo)和案例分析，幫助讀者掌握如何在實際項目中應(yīng)用這些技術(shù)。此外，配套資源豐富，包括示例代碼、工具安裝指南和案例研究，極大地增強了本書的實用性和指導(dǎo)性。無論是AI領(lǐng)域的新手還是有經(jīng)驗的開發(fā)者都能從中獲得必要的知識和靈感。
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