《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。

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。

详细目录

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