智能营销 AI Agent：LLM 驱动的个性化广告生成

关键词：智能营销、AI Agent、大语言模型（LLM）、个性化广告生成、营销自动化

摘要：本文聚焦于智能营销领域，深入探讨了由大语言模型（LLM）驱动的 AI Agent 在个性化广告生成中的应用。首先介绍了相关背景，包括目的范围、预期读者等内容。接着阐述了核心概念及联系，分析了核心算法原理并给出具体操作步骤，同时借助数学模型和公式进行详细讲解。通过项目实战，展示了代码实现及解读。探讨了实际应用场景，推荐了学习、开发相关的工具和资源。最后总结了未来发展趋势与挑战，解答了常见问题并提供扩展阅读与参考资料，旨在为智能营销中个性化广告生成提供全面且深入的技术指导。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

在当今数字化营销时代，消费者面临着海量的广告信息，传统的广告投放方式难以吸引消费者的注意力，导致营销效果不佳。本文章的目的在于介绍如何利用大语言模型（LLM）驱动的 AI Agent 实现个性化广告生成，以提高广告的针对性和吸引力，提升营销效果。

文章的范围涵盖了从核心概念的解释、算法原理的分析、数学模型的构建，到项目实战的代码实现和解读，以及实际应用场景的探讨和相关工具资源的推荐。旨在为读者提供一个全面、深入的关于智能营销中个性化广告生成的技术指南。

1.2 预期读者

本文预期读者包括市场营销人员、广告策划人员、数据分析师、人工智能开发者以及对智能营销和个性化广告生成感兴趣的技术爱好者。市场营销和广告相关人员可以从中了解如何利用先进的 AI 技术提升广告效果；数据分析师可以学习到相关的算法和模型应用；人工智能开发者则可以获取具体的代码实现和技术细节。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行组织：

• 核心概念与联系：介绍智能营销、AI Agent、LLM 以及个性化广告生成等核心概念，并阐述它们之间的联系。
• 核心算法原理 & 具体操作步骤：分析实现个性化广告生成的核心算法原理，并给出具体的操作步骤，同时用 Python 代码进行详细阐述。
• 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明：构建相关的数学模型和公式，对其进行详细讲解，并通过实际例子进行说明。
• 项目实战：代码实际案例和详细解释说明：通过一个具体的项目实战，展示如何在实际开发中实现个性化广告生成，包括开发环境搭建、源代码实现和代码解读。
• 实际应用场景：探讨个性化广告生成在不同行业和场景中的实际应用。
• 工具和资源推荐：推荐学习、开发相关的工具和资源，包括书籍、在线课程、技术博客、IDE、调试工具、相关框架和库以及论文著作等。
• 总结：未来发展趋势与挑战：总结智能营销中个性化广告生成的未来发展趋势，并分析可能面临的挑战。
• 附录：常见问题与解答：解答读者在学习和实践过程中可能遇到的常见问题。
• 扩展阅读 & 参考资料：提供相关的扩展阅读资料和参考来源。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• 智能营销：利用人工智能技术，对营销数据进行分析和挖掘，实现营销活动的自动化和智能化，以提高营销效果和效率。
• AI Agent：一种能够感知环境、自主决策并采取行动的智能实体。在智能营销中，AI Agent 可以根据用户的特征和行为，自动生成个性化的广告内容。
• 大语言模型（LLM）：一种基于深度学习的语言模型，具有强大的语言理解和生成能力。常见的大语言模型如 GPT - 3、BLOOM 等。
• 个性化广告生成：根据用户的个人特征、兴趣爱好、行为习惯等信息，生成符合用户需求和偏好的广告内容。

1.4.2 相关概念解释

• 营销自动化：通过软件和技术，自动执行营销任务，如邮件营销、社交媒体发布、广告投放等，以提高营销效率和一致性。
• 用户画像：根据用户的行为数据、人口统计学信息等，构建用户的特征模型，用于描述用户的兴趣、偏好和需求。
• 自然语言处理（NLP）：研究如何让计算机理解和处理人类语言的技术。大语言模型是自然语言处理领域的重要成果。

1.4.3 缩略词列表

• LLM：Large Language Model（大语言模型）
• NLP：Natural Language Processing（自然语言处理）
• AI：Artificial Intelligence（人工智能）

2. 核心概念与联系

核心概念原理

智能营销

智能营销的核心原理是利用人工智能技术对海量的营销数据进行分析和挖掘，以发现用户的潜在需求和行为模式。通过对用户数据的深入分析，营销人员可以制定更加精准的营销策略，提高营销效果和投资回报率。

AI Agent

AI Agent 是一种自主的智能实体，它可以感知环境中的信息，根据预设的目标和规则进行决策，并采取相应的行动。在智能营销中，AI Agent 可以通过与用户的交互，收集用户的信息，分析用户的需求，然后自动生成个性化的广告内容。

大语言模型（LLM）

大语言模型基于深度学习技术，通过在大规模的文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和上下文信息。LLM 具有强大的语言理解和生成能力，可以根据输入的文本生成自然流畅、富有逻辑的文本输出。在个性化广告生成中，LLM 可以根据用户的特征和产品信息，生成符合用户需求和偏好的广告文案。

个性化广告生成

个性化广告生成的原理是根据用户的个人特征、兴趣爱好、行为习惯等信息，结合产品的特点和优势，生成个性化的广告内容。通过对用户进行细分和精准定位，个性化广告可以提高广告的吸引力和转化率。

架构的文本示意图

+-------------------+
|    用户数据       |
| (个人特征、行为等)|
+-------------------+
        |
        v
+-------------------+
|    用户画像构建   |
| (特征提取、模型训练)|
+-------------------+
        |
        v
+-------------------+
|     AI Agent      |
| (决策、交互、控制)|
+-------------------+
        |
        v
+-------------------+
|     大语言模型    |
| (语言理解、生成)  |
+-------------------+
        |
        v
+-------------------+
|  个性化广告生成   |
| (广告文案、创意)  |
+-------------------+

Mermaid 流程图

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

实现个性化广告生成的核心算法主要涉及用户画像构建、广告内容生成和推荐算法。

用户画像构建

用户画像构建的目标是根据用户的行为数据和人口统计学信息，构建用户的特征模型。常用的算法包括聚类分析、决策树、神经网络等。以聚类分析为例，其原理是将用户数据划分为不同的簇，每个簇代表一组具有相似特征的用户。

广告内容生成

广告内容生成主要依赖于大语言模型。大语言模型通过学习大量的文本数据，掌握了语言的规律和模式。在生成广告内容时，输入用户的特征信息和产品信息，大语言模型可以根据这些信息生成符合用户需求和偏好的广告文案。

推荐算法

推荐算法用于将生成的个性化广告推荐给合适的用户。常用的推荐算法包括协同过滤、基于内容的推荐、深度学习推荐等。以协同过滤为例，其原理是根据用户之间的相似性，将一个用户喜欢的广告推荐给其他相似的用户。

具体操作步骤

步骤 1：数据收集

收集用户的行为数据，如浏览记录、购买记录、搜索记录等，以及人口统计学信息，如年龄、性别、职业等。

步骤 2：用户画像构建

对收集到的数据进行清洗和预处理，然后使用聚类分析等算法构建用户画像。以下是一个使用 Python 的 scikit - learn 库进行聚类分析的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 示例用户数据
user_data = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

# 创建 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=2)

# 训练模型
kmeans.fit(user_data)

# 获取聚类标签
labels = kmeans.labels_
print("聚类标签:", labels)

步骤 3：广告内容生成

使用大语言模型生成广告内容。以 OpenAI 的 GPT - 3 为例，可以使用其 API 进行广告内容生成。以下是一个使用 Python 的 openai 库调用 GPT - 3 API 的示例代码：

import openai

# 设置 API 密钥
openai.api_key = "your_api_key"

# 输入用户特征和产品信息
user_features = "年轻男性，喜欢运动"
product_info = "一款新型运动鞋，轻便舒适"

# 生成广告内容
prompt = f"为一位{user_features}推荐{product_info}的广告文案"
response = openai.Completion.create(
    engine="text - davinci - 003",
    prompt=prompt,
    max_tokens=100
)

ad_content = response.choices[0].text
print("生成的广告内容:", ad_content)

步骤 4：推荐算法应用

使用协同过滤等推荐算法将生成的广告推荐给合适的用户。以下是一个简单的基于用户相似度的协同过滤推荐示例代码：

import numpy as np

# 示例用户行为矩阵
user_behavior_matrix = np.array([[1, 0, 1], [0, 1, 0], [1, 1, 0]])

# 计算用户之间的相似度
user_similarity = np.dot(user_behavior_matrix, user_behavior_matrix.T)

# 假设用户 0 为目标用户，找到与其最相似的用户
target_user = 0
similar_users = np.argsort(user_similarity[target_user])[::-1][1:]

# 推荐广告
recommended_ads = []
for similar_user in similar_users:
    for ad_index, ad_value in enumerate(user_behavior_matrix[similar_user]):
        if ad_value == 1 and user_behavior_matrix[target_user][ad_index] == 0:
            recommended_ads.append(ad_index)

print("推荐的广告索引:", recommended_ads)

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

用户画像构建 - 聚类分析

数学模型和公式

在聚类分析中，常用的目标函数是最小化样本点到其所属簇中心的距离之和。对于 $n$ 个样本点 ${\mathbf{x}}_1,{\mathbf{x}}_2,\cdots ,{\mathbf{x}}_n$，分为 $k$ 个簇 $C_1,C_2,\cdots ,C_k$，每个簇的中心为 ${\mu }_1,{\mu }_2,\cdots ,{\mu }_k$，目标函数可以表示为：

$$J=\sum _{i=1}^k\sum _{\mathbf{x}\in C_i}{\Vert \mathbf{x}-{\mu }_i\Vert }^2$$

其中，$\Vert \cdot \Vert$ 表示向量的欧几里得距离。

详细讲解

聚类分析的目标是找到一组簇中心 ${\mu }_1,{\mu }_2,\cdots ,{\mu }_k$，使得目标函数 $J$ 最小。常用的算法是 K - Means 算法，其基本步骤如下：

1. 随机初始化 $k$ 个簇中心 ${\mu }_1,{\mu }_2,\cdots ,{\mu }_k$。
2. 对于每个样本点 $\mathbf{x}$，将其分配到距离最近的簇中心所在的簇。
3. 更新每个簇的中心为该簇内所有样本点的平均值。
4. 重复步骤 2 和 3，直到簇中心不再发生变化或达到最大迭代次数。

举例说明

假设有 4 个样本点 ${\mathbf{x}}_1=[1,2]$，${\mathbf{x}}_2=[4,5]$，${\mathbf{x}}_3=[7,8]$，${\mathbf{x}}_4=[10,11]$，要将其分为 2 个簇。

1. 随机初始化簇中心 ${\mu }_1=[2,3]$，${\mu }_2=[8,9]$。
2. 计算每个样本点到簇中心的距离，将样本点分配到距离最近的簇。
3. 更新簇中心：
   • 假设 ${\mathbf{x}}_1$ 和 ${\mathbf{x}}_2$ 分配到簇 $C_1$，${\mathbf{x}}_3$ 和 ${\mathbf{x}}_4$ 分配到簇 $C_2$。
   • 簇 $C_1$ 的新中心 ${\mu }_1=\frac{{\mathbf{x}}_1+{\mathbf{x}}_2}{2}=[2.5,3.5]$。
   • 簇 $C_2$ 的新中心 ${\mu }_2=\frac{{\mathbf{x}}_3+{\mathbf{x}}_4}{2}=[8.5,9.5]$。
4. 重复步骤 2 和 3，直到收敛。

推荐算法 - 协同过滤

数学模型和公式

协同过滤基于用户之间的相似度进行推荐。常用的相似度度量方法是余弦相似度。对于两个用户 $u$ 和 $v$，其行为向量分别为 ${\mathbf{r}}_u$ 和 ${\mathbf{r}}_v$，余弦相似度可以表示为：

$$sim(u,v)=\frac{{\mathbf{r}}_u\cdot {\mathbf{r}}_v}{\Vert {\mathbf{r}}_u\Vert \Vert {\mathbf{r}}_v\Vert }$$

其中，$\cdot$ 表示向量的点积，$\Vert \cdot \Vert$ 表示向量的欧几里得范数。

详细讲解

协同过滤的基本步骤如下：

1. 计算用户之间的相似度矩阵。
2. 对于目标用户 $u$，找到与其最相似的 $k$ 个用户。
3. 根据相似用户的行为，推荐目标用户未接触过的广告。

举例说明

假设有 3 个用户 $u_1$，$u_2$，$u_3$，其行为向量分别为 ${\mathbf{r}}_{u_1}=[1,0,1]$，${\mathbf{r}}_{u_2}=[0,1,0]$，${\mathbf{r}}_{u_3}=[1,1,0]$。

1. 计算用户之间的相似度矩阵：
   • $sim(u_1,u_2)=\frac{{\mathbf{r}}_{u_1}\cdot {\mathbf{r}}_{u_2}}{\Vert {\mathbf{r}}_{u_1}\Vert \Vert {\mathbf{r}}_{u_2}\Vert }=0$
   • $sim(u_1,u_3)=\frac{{\mathbf{r}}_{u_1}\cdot {\mathbf{r}}_{u_3}}{\Vert {\mathbf{r}}_{u_1}\Vert \Vert {\mathbf{r}}_{u_3}\Vert }=\frac{1}{\sqrt{2}\times \sqrt{2}}=0.5$
   • $sim(u_2,u_3)=\frac{{\mathbf{r}}_{u_2}\cdot {\mathbf{r}}_{u_3}}{\Vert {\mathbf{r}}_{u_2}\Vert \Vert {\mathbf{r}}_{u_3}\Vert }=\frac{1}{1\times \sqrt{2}}=\frac{\sqrt{2}}{2}\approx 0.707$
2. 假设目标用户为 $u_1$，找到与其最相似的用户（这里是 $u_3$）。
3. 因为 $u_1$ 未接触过 $u_3$ 接触过的第二个广告，所以推荐第二个广告给 $u_1$。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

操作系统

可以选择 Windows、Linux 或 macOS 作为开发操作系统。建议使用 Linux 系统，如 Ubuntu，因为它对开发环境的支持较好。

Python 环境

安装 Python 3.7 及以上版本。可以从 Python 官方网站（https://www.python.org/downloads/）下载并安装。

依赖库安装

安装以下必要的 Python 库：

• numpy：用于数值计算。
• pandas：用于数据处理和分析。
• scikit - learn：用于机器学习算法实现。
• openai：用于调用 OpenAI 的 GPT - 3 API。

可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas scikit - learn openai

API 密钥获取

如果使用 OpenAI 的 GPT - 3 API，需要在 OpenAI 官方网站（https://openai.com/）注册并获取 API 密钥。

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个完整的个性化广告生成项目的代码示例：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
import openai

# 设置 API 密钥
openai.api_key = "your_api_key"

# 步骤 1：数据收集
# 假设我们有一个包含用户信息和产品信息的 CSV 文件
user_data = pd.read_csv('user_data.csv')
product_data = pd.read_csv('product_data.csv')

# 步骤 2：用户画像构建
# 提取用户特征
user_features = user_data[['age', 'gender', 'purchase_frequency']].values

# 创建 KMeans 模型
kmeans = KMeans(n_clusters=3)

# 训练模型
kmeans.fit(user_features)

# 获取聚类标签
user_data['cluster_label'] = kmeans.labels_

# 步骤 3：广告内容生成
def generate_ad_content(user, product):
    user_features = f"{user['age']}岁，{user['gender']}，购买频率为{user['purchase_frequency']}"
    product_info = product['product_name']
    prompt = f"为一位{user_features}推荐{product_info}的广告文案"
    response = openai.Completion.create(
        engine="text - davinci - 003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text

# 为每个用户生成广告内容
user_data['ad_content'] = ""
for index, user in user_data.iterrows():
    product = product_data.sample(1).iloc[0]
    ad_content = generate_ad_content(user, product)
    user_data.at[index, 'ad_content'] = ad_content

# 步骤 4：推荐算法应用
# 假设我们使用简单的随机推荐
user_data['recommended_product'] = product_data['product_name'].sample(len(user_data)).values

# 保存结果
user_data.to_csv('output.csv', index=False)

5.3 代码解读与分析

数据收集

使用 pandas 库读取包含用户信息和产品信息的 CSV 文件。用户信息包括年龄、性别、购买频率等，产品信息包括产品名称等。

用户画像构建

提取用户的特征数据，使用 KMeans 算法进行聚类分析，将用户分为不同的簇，并将聚类标签添加到用户数据中。

广告内容生成

定义一个 generate_ad_content 函数，该函数接受用户信息和产品信息作为输入，使用 OpenAI 的 GPT - 3 API 生成广告内容。遍历每个用户，为其随机选择一个产品，并生成相应的广告内容。

推荐算法应用

使用简单的随机推荐方法，为每个用户随机选择一个产品作为推荐产品。

结果保存

将包含用户信息、聚类标签、广告内容和推荐产品的结果保存到一个新的 CSV 文件中。

6. 实际应用场景

电商行业

在电商平台上，个性化广告生成可以根据用户的浏览历史、购买记录、收藏偏好等信息，为用户生成个性化的商品推荐广告。例如，对于经常购买运动装备的用户，生成关于新款运动鞋、运动服装的广告；对于喜欢美妆产品的用户，推荐最新的化妆品和护肤品广告。

金融行业

金融机构可以根据用户的资产状况、投资偏好、信用记录等信息，为用户生成个性化的金融产品广告。例如，对于高净值用户，推荐高端理财产品和私人银行服务；对于有贷款需求的用户，推荐合适的贷款产品。

娱乐行业

娱乐平台可以根据用户的观影、听歌、游戏等行为，为用户生成个性化的娱乐内容推荐广告。例如，对于喜欢动作电影的用户，推荐最新的动作大片；对于喜欢玩策略游戏的用户，推荐新上线的策略类游戏。

餐饮行业

餐饮企业可以根据用户的口味偏好、消费习惯等信息，为用户生成个性化的美食推荐广告。例如，对于喜欢吃川菜的用户，推荐川菜馆的特色菜品；对于注重健康饮食的用户，推荐轻食餐厅的套餐。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

• 《Python 数据分析实战》：介绍了使用 Python 进行数据分析的方法和技巧，包括数据处理、可视化等内容。
• 《机器学习实战》：通过实际案例介绍了机器学习的基本算法和应用，适合初学者入门。
• 《自然语言处理入门》：系统地介绍了自然语言处理的基本概念、算法和应用，对于理解大语言模型有很大帮助。

7.1.2 在线课程

• Coursera 上的“机器学习”课程：由斯坦福大学教授 Andrew Ng 授课，是机器学习领域的经典课程。
• edX 上的“自然语言处理”课程：介绍了自然语言处理的前沿技术和应用。
• 阿里云大学的“人工智能基础课程”：涵盖了人工智能的基本概念、算法和应用，适合初学者学习。

7.1.3 技术博客和网站

• Medium：上面有很多关于人工智能、机器学习和自然语言处理的技术文章和案例分享。
• Towards Data Science：专注于数据科学和机器学习领域的技术博客，提供了很多有价值的技术文章和教程。
• 机器之心：关注人工智能领域的最新动态和技术发展，提供了很多深度的技术分析和解读。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

• PyCharm：一款功能强大的 Python 集成开发环境，提供了代码编辑、调试、版本控制等功能。
• Jupyter Notebook：一个交互式的开发环境，适合进行数据分析和模型实验。
• Visual Studio Code：一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言，有丰富的插件扩展。

7.2.2 调试和性能分析工具

• pdb：Python 自带的调试工具，可以帮助开发者定位代码中的问题。
• cProfile：用于分析 Python 代码的性能，找出性能瓶颈。
• TensorBoard：用于可视化深度学习模型的训练过程和性能指标。

7.2.3 相关框架和库

• scikit - learn：一个简单易用的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现。
• PyTorch：一个开源的深度学习框架，广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域。
• Transformers：Hugging Face 开发的一个用于自然语言处理的库，提供了多种预训练的大语言模型。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

• “Attention Is All You Need”：提出了 Transformer 架构，是大语言模型的基础。
• “BERT: Pre - training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding”：介绍了 BERT 模型，在自然语言处理领域取得了巨大成功。
• “Generative Adversarial Nets”：提出了生成对抗网络（GAN），在图像生成和自然语言生成等领域有广泛应用。

7.3.2 最新研究成果

可以关注 ACL（Association for Computational Linguistics）、NeurIPS（Conference on Neural Information Processing Systems）等顶级学术会议的论文，了解自然语言处理和人工智能领域的最新研究成果。

7.3.3 应用案例分析

一些知名企业如 Google、Facebook、Amazon 等会发布关于智能营销和个性化推荐的应用案例分析，可以通过他们的官方博客和技术报告进行学习。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

多模态融合

未来的个性化广告生成将不仅仅局限于文本，还会融合图像、音频、视频等多模态信息，提供更加丰富和生动的广告体验。例如，生成包含动态图像和语音解说的广告视频。

强化学习应用

强化学习可以使 AI Agent 在与用户的交互中不断学习和优化广告策略，提高广告的转化率。通过设置合适的奖励机制，AI Agent 可以自动调整广告内容和投放时机。

隐私保护与合规性

随着用户对隐私保护的关注度不断提高，未来的个性化广告生成将更加注重用户隐私保护和数据合规性。采用差分隐私、联邦学习等技术，在保护用户隐私的前提下进行广告生成和推荐。

挑战

数据质量和多样性

个性化广告生成依赖于大量的用户数据，但数据质量和多样性往往难以保证。存在数据缺失、错误、偏差等问题，影响用户画像的准确性和广告内容的质量。

计算资源和成本

大语言模型的训练和推理需要大量的计算资源和成本。对于一些小型企业和开发者来说，难以承担高昂的计算成本。

模型可解释性

大语言模型通常是黑盒模型，其决策过程难以解释。在智能营销中，广告投放的决策需要有合理的解释，以满足用户和监管的要求。

9. 附录：常见问题与解答

问题 1：如何选择合适的大语言模型？

解答：选择大语言模型时，需要考虑模型的性能、适用场景、成本等因素。对于一般的个性化广告生成任务，可以选择 OpenAI 的 GPT - 3 或 Hugging Face 的预训练模型。如果对成本敏感，可以选择一些开源的大语言模型，如 BLOOM。

问题 2：如何处理用户数据的隐私问题？

解答：可以采用差分隐私、联邦学习等技术来保护用户数据的隐私。差分隐私通过在数据中添加噪声来保护个体信息，联邦学习可以在不传输用户原始数据的情况下进行模型训练。

问题 3：如何评估个性化广告生成的效果？

解答：可以使用转化率、点击率、用户留存率等指标来评估个性化广告生成的效果。同时，可以进行 A/B 测试，比较不同广告策略的效果。

问题 4：如何解决大语言模型生成的广告内容质量不高的问题？

解答：可以通过优化输入的提示信息、对大语言模型进行微调、使用人工审核等方法来提高广告内容的质量。同时，可以收集用户反馈，不断改进广告生成策略。

10. 扩展阅读 & 参考资料

扩展阅读

• 《智能营销：从理论到实践》：深入介绍了智能营销的理论和实践方法，包括个性化推荐、营销自动化等内容。
• 《人工智能时代的营销变革》：探讨了人工智能技术对营销行业的影响和变革，提供了很多实际案例和解决方案。

参考资料

• OpenAI 官方文档：https://platform.openai.com/docs/
• Hugging Face 官方文档：https://huggingface.co/docs/
• scikit - learn 官方文档：https://scikit - learn.org/stable/documentation.html