书中从对LLM的深入先容入手，接着磋商了包括GPT 3.5、GPT 4、LangChain、Llama 2、Falcon LLM等在内的多种主流架构框架，剖析了它们的优缺陷及适用场景。
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，辅导你如何利用LangChain和LLM创建智能代理，这些代理能够从非构造化数据中检索信息，并与构造化数据进行交互。
此外，书中还先容了大型根本模型（LFMs），这些模型在措辞建模的根本上，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，这本书都能为你供应解锁LLM全部潜力并首创智能机器新时期的路线图。
你将学习到LLM的核心组件，如编码器-解码器块、嵌入等，以及如何利用LangChain和Streamlit作为前真个AI编排器。书中还会先容LLM组件，如影象、提示和工具，以及非参数知识、嵌入和向量数据库等观点。
本书适宜希望将LLM运用于构建运用的软件工程师和数据科学家，以及对运用LLM主题感兴趣的技能领导者、学生和研究职员。虽然不哀求你具备LLM的先前履历，但具备核心的机器学习/软件工程根本将有助于更好地理解和运用书中的内容。
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