《Building LLM Apps》这本书是一份全面而实用的指南，它不仅介绍了大型语言模型（LLM）的基础知识和前沿技术，还深入探讨了如何将这些模型应用到实际的AI应用中。

书中从对LLM的深入介绍入手，接着探讨了包括GPT 3.5、GPT 4、LangChain、Llama 2、Falcon LLM等在内的多种主流架构框架，分析了它们的优缺点及适用场景。

本书的重点之一是基于Python的轻量级框架LangChain。作者通过详细的案例，指导你如何利用LangChain和LLM创建智能代理，这些代理能够从非结构化数据中检索信息，并与结构化数据进行交互。

此外，书中还介绍了大型基础模型（LFMs），这些模型在语言建模的基础上，还能处理视觉和音频等多种AI任务。

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无论你是AI领域的专家，还是刚刚入门的新手，这本书都能为你提供解锁LLM全部潜力并开创智能机器新时代的路线图。

你将学习到LLM的核心组件，如编码器-解码器块、嵌入等，以及如何使用LangChain和Streamlit作为前端的AI编排器。书中还会介绍LLM组件，如记忆、提示和工具，以及非参数知识、嵌入和向量数据库等概念。

本书适合希望将LLM应用于构建应用的软件工程师和数据科学家，以及对应用LLM主题感兴趣的技术领导者、学生和研究人员。虽然不要求你具备LLM的先前经验，但具备核心的机器学习/软件工程基础将有助于更好地理解和应用书中的内容。

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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很多朋友都不喜欢晦涩的文字，我也为大家准备了视频教程，每个章节都是当前板块的精华浓缩。

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光学理论是没用的，要学会跟着一起做，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。（全套教程文末领取哈）

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截至目前大模型已经超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关的岗位和面试也开始越来越卷了。为了让大家更容易上车大模型算法赛道，我总结了大模型常考的面试题。

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