大语言模型（LLM）对世界的影响深远且广泛。通过让机器更好地理解和生成类似人类的语言，LLM 为 AI 领域开辟了新的可能性，并推动了多个行业的变革。从 ChatGPT 到 GitHub Copilot，这些技术已从实验室走向生活，成为我们工作、学习和创造的重要工具。

《Hands-On Large Language Models》（中文版预计 4 月上市） ，由 Jay Alammar 和 Maarten Grootendorst 倾力打造，为你深入解读大模型的技术核心，让看似复杂的技术变得通俗易懂、触手可及！

通过直观的讲解、实践案例和丰富的图示，本书致力于为探索 LLM 世界的读者提供坚实的基础。无论你是 LLM 领域的资深开发者，还是刚开始探索 AI 的新手，这本书都能带你从理论到实践，手把手教你掌握前沿的大模型技术，开始构建属于自己的 LLM 应用。

为什么一定要读这本书？

1. 语言模型核心技术的全面解读

从标记化、嵌入到 Transformer 架构和注意力机制，本书通过精美的图表、详尽的讲解和代码示例，帮助你轻松掌握 LLM 的技术原理。不再停留在表面，而是深度剖析技术的内核，让你从入门走向精通！

GPT-1 的架构

2. 嵌入模型的超强能力

嵌入模型是驱动 LLM 的关键技术，除了生成任务，它们在文本语义捕捉上同样无可匹敌：

• 文本分类： 从情感分析到实体提取，这本书会教你如何高效完成复杂的分类任务，甚至不需要标注数据！
• 文本聚类： 发现数据背后的隐藏模式！第五章详细讲解了 HDBSCAN 和 BERTopic 等技术，帮你从海量数据中快速提取价值。

3. 提示工程（Prompt Engineering）的实用技巧

用 ChatGPT 写代码、回答问题、完成任务是不是总觉得差点意思？提示工程是关键！

第六章深入讲解如何通过优化提示，让 LLM 输出更准确、更智能。特别是“思维树”方法，简单却高效，彻底改变你的使用体验！

4. 检索增强生成（RAG）的落地应用

如何让 AI 不仅能生成内容，还能回答与你数据相关的专属问题？RAG 技术是答案！

第八章详细解析如何利用 RAG 创建“与我的数据对话”的智能助手，降低幻觉问题，提升结果可信度。无论是企业应用还是个人探索，这都是你不容错过的技术亮点。

基本的 RAG 管道

5. LangChain：高效开发必备框架

如果你想快速实现 LLM 应用，LangChain 是你的最佳选择！

第七章对 LangChain 的核心功能进行了深入介绍，教你如何用最少的代码实现强大的功能，让开发变得高效又轻松。

6. 搜索引擎中的 LLM 应用

Google 和 Bing 是如何用 LLM 改变搜索排序的？

第八章会为你解答这个问题。你将学到如何利用语义搜索优化排序结果，这对于搜索技术的从业者来说，绝对是干货满满！

LLM 重新排序器作为搜索管道的一部分运行，目的是根据相关性对一些入围搜索结果进行重新排序。

7. 图像与语言的完美结合：多模态 LLM

将语言和图像结合，能让 AI 的能力更上一层楼。

本书第九章详解如何构建多模态应用，教你如何从图像中提取语义信息，打造更强大的应用场景。

多模态嵌入模型可以在同一向量空间中为多种模态创建嵌入。

8. 命名实体识别（NER）

处理敏感数据？识别人名、地名等关键信息？NER 是你的利器！本书不仅讲解了 NER 的原理，还展示了如何高效应用于数据匿名化和去标识化任务。

NER 可以检测命名实体，例如人名或地名

无论是开发者、数据科学家，还是企业决策者，这一章节都是你的必读内容！

9. 微调与适配：大模型专属定制

微调技术是大模型落地的重要环节，而本书对此进行了深入解析：

• TSDAE 无监督微调：轻松解决数据稀缺问题，快速提升模型表现。
• 选择性微调：计算资源有限？没问题！书中讲解如何用最优策略微调模型，做到事半功倍。
• 适配器技术：通过简单的模块化操作，实现下游任务的定制化需求，同时显著提升训练效率。

训练更多的区块可以提高表现，但很快就会稳定下来

专门用于特定任务的适配器可以交换到相同的架构中

这本书适合谁？

✅ LLM 专业人士：快速提升开发与应用能力，掌握最新技术动向。
✅ AI 爱好者：有机器学习基础，想要深入了解 LLM 的潜力与应用场景，激发技术灵感。
⚠️ 机器学习初学者：如果你对基本机器学习概念不熟悉，建议先学习相关入门知识，同时你需要具备一定的 Python 编程经验。

为什么选择这本书？

本书以插图和动手实践为核心，通过丰富的示例来引导学习过程。

1. 内容专业，深入浅出
从 LLM 的核心理论到实际应用，每一个技术细节都被层层剖析，既适合有经验的开发者，也能帮助新手快速上手。
2. 实战案例贯穿全书
本书通过多个真实案例，展示 LLM 在分类、聚类、搜索、生成等任务中的具体实现。读完后，你不仅理解了技术原理，还能真正动手应用。
3. 覆盖行业热点与未来趋势
提示工程、RAG、多模态整合、微调技术……每一项都代表了 LLM 的前沿方向，帮助你紧跟技术潮流，保持行业竞争力。
4. 企业应用的最佳指南
本书聚焦于实际问题的解决，无论是搜索优化、数据处理，还是模型定制化微调，都能为你的业务场景提供直接的指导。
5. 职业成长的实用指南
AI 的迅猛发展正在改变我们的工作方式，掌握 LLM 技术已成为不可或缺的竞争力。这本书将帮你攻克技术难关，让职业发展更进一步！

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• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
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3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
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面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

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