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标签类目体系:面向业务的数据资产设计方法论
￥59.40
本书共9章，分为3篇。 由来篇（第1～3章） 首先分析了当前各企业在数据建设过程中会遇到的6大数据困局，然后重点介绍了为应对这些数据困局而逐渐发展出的标签类目体系这一数据资产构建方法论及其定位、定义，*后阐述了采用该方法建设数据资产的3点必要性：资产可复用、业务可理解、价值可衡量。 理论篇（第4～6章） 详细讲解了标签类目体系方法论的4个核心原理、从核心原理衍生出的3个构建前提和6个设计步骤，以及标签方法论在实施落地过程中的具体使用技法与核心问题。 实践篇（第7～9章） 重点介绍了当前可用来提升标签类目体系的设计、使用、运营效率的标签工具和经典模板，列举了从标签到应用的5个*佳实践方案，并总结了标签化的价值、典型应用案例及标签设计人才的培养经验。
工业互联网安全:架构与防御
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本书介绍了工业互联网的基本架构，并从工业互联网的网络架构、数据异构等角度剖析了工业互联网面临的安全问题，在此基础上，介绍工业互联网的安全模型、防御体系和目前常用的防御技术，给出了相关的行业应用和案例。此外，本书还梳理了工业互联网安全的热研究方向和问题，方便读者一步深研究工业互联网的安全问题。
云原生数据中台:架构、方法论与实践
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本书中讨论了云原生架构对于数据中台的必要性。数据中台的一个天然特性是支持多元异构的数据以及处理这些数据的工具。虽然很多时候孤岛的产生有组织架构的原因，但是缺乏统一的数据平台，无法快速支持不同部门对数据的不同需求，这些也是产生孤岛的重要原因—因为业务部门需要不断建设独立的系统以满足眼前的紧迫需求。在Twitter的大数据平台建设过程中，公司规模从300人发展到4000人，集群规模从80台服务器扩展到8000台服务器，利用云原生架构我们快速满足了各个部门对不同数据的需求，并极大简化了统一数据规范的工作。各个业务部门可以快速自主地在平台上开发自己的数据应用，很少需要额外的系统支持，从而大大降低了出现孤岛的可能性。随着云平台及容器技术的不断成熟，我们认为云原生架构一定是未来数据平台建设的必然选择。
区块链安全入门与实战
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本书介绍区块链相关环节的安全审计，结合具体的实战案例，帮助读者迅速上手区块链安全测试，增强网络安全意识。通过本书的学习，读者能够学习区块链行业相关安全、交易平台安全、智能合约安全、区块链软硬件钱包安全、链安全以及矿机和矿池安全，掌握在实际过程中如何安全的开发区块链相关应用，对区块链安全知根知底，知攻知防。主要内容包括：区块链生态简介，交易平台、智能合约、钱包、链等安全审计，*后介绍矿机和矿池的安全问题。本书的特点是实用性强，项目案例丰富，与新技术紧密联系，适合于区块链相关从业人员、安全研究人员、高等院校相关专业师生，也可作为企业培训、职业学校的教材。
人本:从工业互联网走向数字文明
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以 “工业互联网四次阶模型”为引导,全新视角阐述工业互联网， 分为“泛在连，要素融合，人本管理，数字文明”四篇
After Effects影视*效与栏目包装案例精解
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这是一本教读者如何尽快学习和掌握专业的非线性编辑软件After Effects的实用教程。本书根据After Effects的基本功能和高级制作技巧，通过对40个专业实例的讲解，使用户从多个层面了解软件的使用方法。 本书实例涉及文字特效、关键帧动画、3D图层、摄像机、父子关系绑定、图层混合模式、粒子系统、置换图像、轨道遮罩、模糊和投影等特效的使用方法与技巧。实例内容全部经过精心设计，不仅包含大量的知识，而且在实际操作过程中具有实战意义。 本书可以作为从事三维动画设计、影视广告设计和影视后期制作人员的工具书，并适合使用After Effects从事非线性编辑的各类用户。
金融产品方法论
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这既是一本金融产品经理的能力修炼精指南和日常工作的案头参考手册，又是一本金融企业数字化转型的策略指导与实操指南。本书是资深金融产品专家多年经验的总结，深刻地阐释了金融背后的产品观，是金融贷款、金融理财、金融支付等领域的集大成之作。 对于新行的金融产品经理或从其他领域转行到金融领域的成熟产品经理而言，本书能帮助你快速掌握基本能力，比如金融基础知识、金融产品思维体系以及各种常见的业务模式和商业模式等； 对于正处于成长期和上升期的金融产品经理而言，本书将帮助你构建完整的金融产品知识体系，如各种金融产品的底层逻辑、各种金融产品的系统化设计方法、金融产品支付体系的完整设计方法等； 对于经验丰富的高级金融产品经理而言，本书将帮助你造差异化的能力，比如金融产品的数字化运营、金融产品的精准化营销等； 对于正在着手行数字化转型的各类金融企业而言，本书将为你们的数字化转型提供实操指导，除了前面提到的数字化运营和精准营销外，还有金融企业的数字化经营、平台化经营和SaaS化经营。 本书是作者做了大量金融产品项目后的实战经验总结，不仅有丰富的案例、手把手的指导，还有经过提炼和总结的方法论，以及深度的金融产品观和思考。
图数据库原理、架构与应用
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这是一本能帮助读者快速掌握图数据库的原理、架构、算法、扩展、规划、测评、优化以及实战应用的著作，书中的理论和实践均来自国内领先的图数据库企业Ultipa的科研成果和实践经验，由Ultipa的创始人兼CTO孙宇熙领衔撰写。 该书内容全面、体系完整、循序渐、深浅出、图文并茂，兼具理论性、实战性、趣味性。用通俗的语言将抽象的图数据库技术具体化、形象化，将带领读者经历一次非凡的“图数据之旅”。 通过本书，你将掌握以下内容： · 图数据库、图计算的概念与区别； · 图计算、图存储、图查询语言的原理； · 高性能图存储架构、计算架构； · 图数据库查询与分析框架的设计； · 度计算、中心性计算、相似度计算、连通性计算等图算法； · 可扩展的图数据库设计； · 高可用分布式设计； · 图数据库在决策智能、反欺诈、反洗钱、智能推荐、流动性风险管理等多个领域的实战经验； · 图系统的规划、评测与优化。
基于SAP的企业级实用数据分析
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本书向SAP专业人员介绍了机器学习和神经网络等数据科学基本原理，也向数据科学家介绍了SAP系统的数据结构和数据服务等概念和过程。着介绍了数据探索性分析和异常检测这两个非常基础又十分重要的数据准备阶段，然后通过模拟Big Bonanza Warehouse的业务场景，行基于时间序列的销量预测分析、基于聚类的客户细分、基于关联规则的数据挖掘和基于自然语言处理的情感分析等实际分析过程。
DeepSeek硬核技术解读
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内容简介 这是一本系统剖析DeepSeek系列大模型技术体系与实践路径的专著。本书立足于作者在大模型研发一线的深厚积累，结合深度学习、强化学习、分布式系统与模型优化等多领域知识，*阐述 DeepSeek在模型架构、训练推理、基础设施及数据工程等方面的核心突破与工程实践。全书兼具理论严谨性与实践指导性，旨在帮助AI研究者、工程师和技术决策者深入理解当代大模型的关键技术，掌握*、低成本构建和部署先进AI系统的方法。 本书分为两部分。 *部分 DeepSeek学习前置知识（第1~5章）?? 从DeepSeek的模型概述和重要突破切入，系统介绍经典Transformer架构、强化学习基础、大语言模型中的RLHF和量化技术，以及分布式训练的基础知识，为读者奠定坚实的理论和技术基础。 第二部分 DeepSeek核心技术（第6~11章）?? 首先，深入解析DeepSeek的模型架构创新，包括 MoE、MLA与分词器设计，探讨跨模态对齐、负载均衡、基础设施优化及数据处理等关键议题，揭示其在高性能、低资源消耗背后的系统级工程实现。 然后，聚焦DeepSeek V3、VL2及开源推理模型的训练逻辑、推理及优化，涵盖训练策略、超参数设计、数据构建以及Prefill、Decode等推理阶段的深度优化，为构建*、可扩展的AI系统提供完整方法论和实战参考。 本书不仅透彻解读技术报告，更重视将前沿理论与工业实践相结合，帮助读者理解AI系统构建的本质规律与发展趋势，为学术界和工业界提供了一条清晰、可复现的*能人工智能研发路径。
智慧的疆界:从图灵机到人工智能 第2版
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内容简介 这是一部对人工智能充满敬畏之心的匠心之作，也是被市场高度认可的人工智能科普著作，曾荣获北京市科学技术协会等机构颁发的各种奖项。 本书从人工智能的奠基人物、历史事件、学术理论、研究成果、技术应用等5个维度全面展，以时间为主线，用专业的知识、通俗的语言、巧妙的内容组织方式，详细讲解了人工智能能解决什么问题、面临怎样的困难、做过哪些努力、取得过哪些成绩、未来将向何方发展，尽可能消除人工智能的神秘感，把人工智能从科学的殿堂推到公众面前。 全书共9章，分为四个部分： 第一部分（第1~2章）以智慧创造智慧 阐述了在人工智能学科创立之前，图灵、香农等先驱们对智能的探索和思考。首先以“人工智能之父”图灵的生平事迹为主线，介绍了图灵机、图灵测试，以及图灵对智能的思考、理解和定义；然后以达特茅斯会议为主线，通过该会议及其后续的影响，介绍了人工智能学科诞生的历史背景，并讨论了该学科研究的目标和要解决的问题。 第二部分（第3~5章）学派争鸣 学术界研究人工智能的方法主要有三个学派，分别是符号主义、连主义和行为主义，这三个学派分别从逻辑、仿生和行为三个角度来研究智能，既有自顶向下从智能的本质出发，从一般到特殊通过逻辑运算推导智能的行为，也有从行为出发，自底向上把智能看作黑箱，从行为推导智能的本质。这些学派在不同时期都曾是人工智能的主流，并各自取得了许多成果。 第三部分（第6~8章）第三波高潮 人工智能目前处于第三次高潮，这次高潮以深度学习、深度神经网络为代表的机器学习所引领。首先，以尽可能小的篇幅把机器学习的导论性内容介绍清楚；然后，以“深度学习教父”辛顿的人生经历为主线，介绍了神经网络从低谷到复兴的过程，以及深度学习的提出和技术突破；最后，以古德费洛、苏茨克维等新一代学者以及OpenAI的发展故事为主线，介绍了生成式人工智能所引领的人工智能的高潮盛况与隐患。 第四部分（第9章）人机共生 几十年来，人工智能无时无刻不伴随着争论和分歧，人工智能这个人类最复杂精密的创造物与人类本身的关系确实必须仔细思考、慎重对待，这一部分将探讨人类和机器在追寻智能过程中的一些成果和产生的一些争论。
本体驱动的AI数据管理
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当数据的主要消费者从“人”变成“机器”（AI Agent）时，我们怎么让机器真正懂业务？这本书基于本体方法论，给出了一套可落地、可复制的数据管理实践指南，旨在帮助广大企业在AI时代真正实现从“管好数据”到“用好数据”，再到“让数据生智”的跃迁。 本书基于华为数字化转型与AI应用多年实践经验，提出以“业务本体”为核心的全新范式：通过构建“事实–事理–行动”一体化动态模型，将分散的数据、隐性的知识与割裂的系统深度融合，为AI提供可理解的业务语义框架，使AI Agent能够在同一语义空间中感知、推理与行动，贯通从决策到执行的完整闭环——这正是“智能时代企业数据之道”的实践精髓。 全书共分四篇，层层递进地构建了从战略认知到未来展望的完整体系： 战略认知篇（第1～3章）：剖析智能时代企业管理跃迁的本质逻辑，阐述数据治理从“面向人的业务记录”向“面向AI的业务建模”转型的必然性，提出以业务本体为纽带构筑人机协同的认知底座。 核心理论篇（第4和5章）：系统阐述本体的思想渊源与理论体系，从哲学本源到计算科学演进，揭示本体作为人与AI语义基石的核心价值；提出“事实–事理–行动”一体化动态模型，构建符号主义与联结主义深度融合的AI推理范式；围绕“7+1”语义规范，建立面向AI的数据资产管理体系。 落地实施篇（第6～8章）：提供本体工程化的完整方法论，通过“五环联动”低门槛实施路径、“29句话”知识转化范式、大模型驱动的自动化建模，将建模周期从数周缩短至分钟级；围绕六类核心应用模式，形成从语义底座到AI Agent应用的工程指南。 未来展望篇（第9和10章）：展望企业从“人控”迈向“智控”的进化路径，提出本体、区块链与分层治理协同的AI Agent治理框架；探讨多模态本体、世界模型等前沿方向；描绘以认知驱动为核心的“智能原生企业”新范式。
AI驱动的数据治理:基于DeepSeek+Dify的实现
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这是一本立足企业的真实痛点，以DeepSeek大模型为“智能大脑”，以Dify应用开发平台为“敏捷工厂”，全景展示大模型赋能数据治理实战路径的工具书。 本书5位作者覆盖甲方和乙方，均有丰富的项目经验，这本书是5位作者多年从业经验的高度凝练。他们通过将一线业务诉求与前沿技术架构深度融合，致力于帮助广大数字化决策者、数据管理者与技术开发者跨越落地鸿沟，将沉重的数据治理转化为驱动企业创新与增长的核心竞争力，助力企业数据治理工作实现从“劳动密集型”向“敏捷智能化”的深刻蜕变。 本书分为4篇，共17章。 概念与挑战篇：厘清与数据治理相关的概念与挑战，直击传统数据治理规则固化、响应迟缓的痛点，系统梳理AI时代的数据管理新范式。深度解析通过DeepSeek核心能力如何破解现实困境，勾勒出一幅清晰的“AI+数据治理”融合框架与实施路线图，*奠定智能化转型的认知基础。 理论与方法篇：深入数据治理的“深水区”，针对目标管理、元数据管理、数据标准管理、数据质量管理与数据安全管理五大核心领域，逐一拆解大模型的应用原理与场景。提供从核心价值到具体实践的全套方法论，让AI赋能数据治理有章可循。 工具与实战篇：拒绝空洞说教，主打“手把手”实操演练。借助低代码、可视化的Dify敏捷开发框架，从零开始构建数据治理智能基座。全链路演示需求分析、工作流设计、核心提示词工程与部署应用，让每一位数据从业者都能轻松驾驭AI工具。 案例与展望篇：将理论付诸真实行业。深度剖析央国企指标体系构建、制造业物料主数据梳理、金融业数据分类分级以及半导体海量工艺数据治理四大标杆案例。为读者提供极具生命力与适应性的定制化解决方法，并前瞻未来企业级数据战略的演进方向。
游戏开发与计算机图形学中的数学
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本书是一本*且实用的指南，它摒弃了枯燥的理论堆砌，以一系列基于问题的实践练习为引，带你回归数学的“基础”，层层递进地揭开计算机图形学的神秘面纱。从绘制简单的图形线条与形状，到熟练应用向量与顶点；从构建和渲染网格，到巧妙运用顶点着色器提升渲染效率，每一个环节都紧密围绕数学原理展开，让你在实践中领悟数学与图形开发的紧密联系。借助Python、Pygame和PyOpenGL，你将创建属于自己的基于数学的引擎和API，并在构建应用程序和示例的过程中不断实践，逐步掌握将这些理论知识转化为实际成果的能力。
Python网络爬虫入门到实战
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本书介绍了Python3网络爬虫的常见技术。首先介绍了网页的基础知识，然后介绍了urllib、Requests请求库以及XPath、Beautiful Soup等解析库，着介绍了selenium对动态网站的爬取和Scrapy爬虫框架，最后介绍了Linux基础，便于读者自主部署编写好的爬虫脚本。本书所有代码和相关素材可以到GitHub下载获取，地址为https://github.com/sfvsfv/Crawer。 本书主要面向对网络爬虫感兴趣的初学者。
用户画像:全渠道画像方法与实践
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内容简介 这是一本能指导企业对全渠道（公域和私域）用户行画像并实现自动化营销和运营的实战性著作，是作者多年大数据研发和用户画像经验的总结。本书将帮助企业提高数字化营销和运营的水平，通过用户画像提升业绩。 本书核心内容围绕App、企业微信、公众号、小程序、抖音、小鹅通6大用户渠道展，从系统集成、数据、产品功能、发实现、应用场景等多角度详尽地阐述了如何行全渠道的用户画像并构建数字化的客户数据平台，实现营销和运营的数字化和自动化。 除此之外，本书还介绍了全渠道用户画像的整体构建思路，各种营销自动化工具的应用场景、技术实现方案、使用方法、工程案例以及在全渠道画像平台上的实现，以及私域引流和触相关的内容。 这本书既有渠道集成技术方案实现、用户画像功能发、客户数据平台搭建等技术方面的内容，又有针对各渠道的产品功能、应用场景的营销和运营方面的玩法，适合企业的产品经理、数据分析师、营销和运营人员、数据发人员、技术发人员阅读。
裸机C编程:嵌入式系统C程序设计
￥59.00
本书是一部专注于嵌入式系统编程的指南，旨在帮助你深入探索嵌入式系统的奥秘，掌握C语言在嵌入式领域的应用技巧，从而在嵌入式开发领域取得成功。全书分为两部分：*部分（第1~12章）介绍了嵌入式系统的基础知识和开发环境的搭建，包括安装必要的工具和软件、配置开发环境等内容，通过一步步的实践示例，带你快速入门嵌入式系统编程，了解嵌入式程序的编写流程和基本技巧；第二部分（第13~18章）更深入地探讨了C语言在嵌入式系统中的高级应用，从动态内存管理、文件I/O操作、命令行参数处理到模块化编程等方面，*介绍了C语言在嵌入式系统中的实际应用技巧和*佳实践，帮助你进一步提升编程技能，应对更复杂的编程任务。
智能体设计指南:成为提示词高手和AI Agent设计师
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内容简介对于我们每个普通人而言，核心的AI能力不是写作不是绘画，也不是编码，而是AI Agent设计！这是一本能帮助每个人轻松构建从提示词编写到AI Agent设计完整知识体系的实战指南，由LangGPT社区的的创始人等几位国内提示词编写和AI Agent设计领域的领军人物撰写，得到了硅基流动创始人袁辉、润米咨询创始人刘润、通往AGI之路创始人AJ等众多行业专家的高度评价。设计AI Agent，提示词是关键。本书首先详细介绍了提示词的原理、编写提示词常用的6种方法，以及被奉为圭臬的结构化提示词方法论，旨在为读者深使用各类AI助手和设计AI Agent下坚实基础。然后系统讲解了AI Agent的工作原理、主流平台、设计模式、设计方法和流程，配有大量案例和最佳实践。本书具有以下特色：·零基础门：不需要编程经验，人人都能看懂的AI智能体设计指南。·实用案例丰富：涵盖工作、学习、生活等多个场景的智能助手制作方法。·独创设计方法：首创通俗易懂的智能体设计流程，人人都能上手。·效果立竿见影：每章都配有即学即用的实战案例，让你快速获得成就感。·持续升级阶：从基础应用到高级定制，满足不同层次的学习需求。通过阅读本书，你将：·系统掌握提示词工程核心方法，让AI更懂你的需求。·深度理解智能体设计原理，造属于你的AI助手。·掌握智能体发最佳实践，让你的项目领先一步。·建立系统的AI思维，在工作与生活中脱颖而出。·积累丰富的实战案例经验，快速提升职场竞争力。
大语言模型全链路解析:从架构设计、训练优化到应用开发
￥59.00
内容简介 这是一本系统讲解大语言模型全链路技术的实战指南，以“基础理论—技术实践—产业应用—未来发展”为逻辑主线，覆盖从技术原理、架构设计、训练优化到应用开发和产业落地的完整知识体系。 本书是资深人工智能与算法工程专家在腾讯的大模型实战经验总结，内容分为四篇。 *篇 初识大语言模型。梳理大语言模型发展历程与核心概念，解析预训练与微调机制，对比传统循环神经网络与Transformer架构差异，结合数学知识为零基础读者构建认知框架。 第二篇 大语言模型全解析。遵循“基础架构—训练方法—技术案例—后训练优化—评测体系—性能提升”的逻辑链条展开，聚焦DeepSeek的技术突破，系统讲解预训练目标设计、后训练优化（SFT/RLHF）、模型评测体系，并深入分析推理性能瓶颈及在硬件加速与算法层面的优化方案。 第三篇 大语言模型应用开发及实践。紧扣真实场景落地需求，详解提示工程、思维链、检索增强生成及智能体开发的全流程方法论与工具链整合策略。 第四篇 大语言模型的未来发展。前瞻性地探讨多模态融合（如视觉-语言指令微调）、具身智能与通用人工智能（AGI）的演进路径，为技术决策者提供战略级行业洞察。 大语言模型正以颠覆性力量重塑人工智能的边界。本书致力于成为连接理论探索与工程实践的坚实桥梁——无论你是希望夯实技术根基的工程师，还是谋划未来布局的战略决策者，都能从中获得启发，在通往通用智能的浪潮中，走出属于自己的创新路径。
一本书讲透数据资产变现
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内容简介 数据资产变现是检验数据价值的*性原理，本书系统拆解数据资产变现全流程，以10章内容搭建从基础认知到落地实操、从合规管控到未来前瞻的完整知识体系，带领读者一起解析数据资产变现的核心逻辑与实战方法。 阅读本书，你将掌握以下知识： （1）*认识数据资产：系统讲解数据资产的概念、识别盘点分析、分类层级及价值应用；从零解析数据资产变现，明确其定义、逻辑、误区、核心要素与实战路径，为你建立数据资产运营的完整认知框架。 （2）搭建数据资产变现路线图的方法：从数据资源化、产品化、资产化三大角度展开阐释，为数据资产变现运营提供清晰的行动路线图、工具箱和方法论。 （3）掌握数据资产变现的实操方法：详解数据资产变现运营的商业工具（数据订阅、咨询服务、报告与模型）和技术工具（数据API、可信数据空间、隐私计算），构建数据资产变现运营的通用框架、方法与原则。 （4）三大视角的数据资产变现思路：分别从公共数据、企业数据、个人数据三大视角，拆解不同主体的数据资产变现思路。公共数据授权运营、企业数据管理应用、个人数据隐私安全，数十个详细案例让你在面对不同数据时掌握差异化运营策略。 （5）掌握数据资产运营的安全管理：详细讲解数据资产的安全制度、监管方案、合规管理，帮你把控红线与底线，规避风险。 本书特别注重内容的系统性与实用性。从数据的收集、存储、处理、分析到应用和价值变现，对每一个环节都进行了深入而系统的讲解。书中穿插图表和案例，帮助读者更直观地理解数据资产运营的过程和方法。通过对精心挑选的具有代表性的案例进行详细分析和*解读，让读者更好地掌握数据资产运营的实际应用。无论是企业中对数据资产运营充满好奇却无从下手的普通员工，还是在校学生，抑或是任何对数据领域感兴趣的读者，这本书都将是你探索数据世界、掌握数据资产变现能力的绝佳起点。
大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建
￥59.00
内容简介这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。通过阅读本书，你将掌握以下知识：?透彻理解RAG的召回和生成模块算法?高级RAG系统的技巧?RAG系统的各种训练方式方法?深了解RAG的范式变迁?实战0基础搭建RAG系统?实战高级RAG系统微调与流程搭建
