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数据指标体系:构建方法与应用实践
￥53.00
这是一套数据指标体系全流程构建（从规划、框架设计、数据采集加工到应用）方法论与实践指南。它不仅深浅出地分享了通用的数据指标体系构建策略，还通过多个行业实例展示了具体操作方法。书中从数据采集手，借助BI工具Superset实践构建过程。本着“一切技术都是为业务服务的”这一宗旨，本书除了包含数据指标体系构建相关内容外，还结合统计学原理及Excel、Python等工具，深剖析数据指标波动对业务的影响，旨在帮助读者深理解数据指标与实际业务的底层关联，把数据指标体系落地到业务中。第一篇（第1章）：深度解读数据指标体系的基础知识，让读者充分理解数据指标，并掌握构建策略、全流程和方法概要，其中包括数据指标体系分类标准、评判优质指标的4个标准、选择数据指标的4个注意事项、数据指标体系3要素、构建指标体系的7个策略等重。第二篇（第2~6章）：从实践层面出发，带领读者基于业务目标一步步提炼5类产品（工具类、内容类、社交类、交易类、游戏类）的关键数据指标，并通过精细的维度拆解，呈现清晰的指标规划图谱。本篇还在最后站在分析维度的角度给出了数据指标分析的方法论。第三篇（第7章和第8章）：在第二篇形成的规划图谱的基础上，给出数据指标构建的完整方法论，并以在线教育、电子书阅读工具、图文内容社区、网约车平台、社交电商这五大典型行业为例，完整解读如何将方法论应用于实践。第四篇（第9章和第10章）：揭秘数据从埋收集到清洗加工的全过程，包括原始数据采集、数据处理与指标发、数仓模型构建等。这是实现高效数据处理的关键，也是数据分析师技能之一。第五篇（第11章和第12章）：通过实际案例指导读者搭建数据指标体系，并展示如何利用数据指标体系监控业务动态，分析数据异动，量化其对整体业务的影响。其中包括25种BI数据可视化方法、2个监控看板实战案例、精准定位数据异动的方法、4种数据异动类型、1套异动维度拆解策略，以及7种量化数据异动贡献度的方法。
从零开始构建企业级RAG系统
￥53.00
这是一本面向企业级AI应用发者和决策者的RAG技术实战指南，全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐的讲解方式，配以丰富的图表和代码示例，为读者提供了一条完整的学习路径，帮助读者快速掌握RAG技术的精髓。 本书共10章，分为四部分。 第一部分（第1章和第2章） RAG技术基础 介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战，同时深探讨了RAG技术背后的原理，包括嵌技术、数据索引与检索，以及大语言模型的应用。 第二部分（第3~5章） RAG应用构建流程 详细讲解了RAG应用的各个环节，从数据准备与处理，到检索环节的优化，再到生成环节的技巧。 第三部分（第6~8章） RAG技术阶 主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略，介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节；针对常见框架，介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等；针对评估方法，从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特。 第四部分（第9章和第10章） RAG应用实例 首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案，展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用，以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势，如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用，以及嵌模型与大模型语义空间融合等前沿话题，最后对RAG落地挑战行了总结。 为了给读者提供更好的学习体验，本书准备了丰富的配套资源： GitHub 仓库：地址为 https://github.com/morsoli/rag-book-demo，包含最新的代码更新和额外的学习资料。 读者社区：关注公众号“莫尔索随笔”与“GeekSavvy”，加交流群，与作者和其他读者交流讨论。
AI Agent实战指南:构建高效、可协作的智能体
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这是一本认识、应用AI Agent的实战指南，系统梳理了智能体的基础知识、构建工具、配置流程与场景实践，面向希望用AI技术提高工作生产力的读者。一方面，内容涵盖基础的技术理论及主流框架的实战方法，详解本地与云端部署、安全合规、持续升级与维护机制等。另一方面，精选多个行业实用案例，覆盖常见业务场景，帮助读者构建高可用、强扩展、真落地的智能体。 本书内容具有以下优势： ?循序渐，体系完整：从零基础概念到核心原理，再到全生命周期（发、测试、部署、维护与升级），帮助读者系统掌握智能体的全栈知识。 ?实操为主，案例驱动：基于前沿的GPTs、GLMs、LangChain、Open Interpreter等框架，提供多平台/工具的安装、配置、构建与优化实战，贴近真实应用场景。 ?经验沉淀，路径清晰：作者结合多年发与创业实践，总结出智能体构建与落地的完整路径，既有清晰的方法论，又有可直借鉴的经验技巧。 ?应用广泛，受众多层次：教育、科研、设计、内容生成、医疗、编程、客户服务、数据分析等场景全面覆盖，既适合初学者门，也能为发者、研究人员与专家提供启发。
机密计算:原理与技术
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本书系统介绍了机密计算的概念，总结了各类主流TEE硬件通用设计，帮助读者理解TEE硬件的工作原理。本书围绕安全模型、生命周期、证明模型、攻方法和防范策略，系统介绍了TEE的设计原则和使用方法，并以业界常用的x86、ARM以及RISC-V架构提供的TEE为例，分析了硬件TEE的实现方法，帮助读者理解不同实现的利弊。全书分为三个部分，首先介绍机密计算的基础知识，包括隐私计算的概述和机密计算的定义、分类等；第二部分介绍机密计算中的TEE，主要内容包括机密计算模型、TEE的生命周期、TEE的证明模型、TEE的可选功能、机密计算的软件发、TEE的攻与防范；第三部分介绍机密计算中的TEE-IO，主要内容包括TEE-IO模型、TEE-IO的生命周期、TEE-IO的证明模型、TEE-IO机密计算的软件发、TEE-IO的攻和防范。本书体系清晰，内容先，适合从事机密计算相关研究和技术发工作的人员阅读，也适合作为高校学生的拓展读物。
大模型应用开发:方法与案例
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这是一本案例驱动的LLM应用发指南，适合具备一定编程基础的发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的发方法，以及基于现实中的业务场景设计并实现符合用户真实诉求的AI系统。对此，本书提供了丰富的“即插即用”的案例代码和最佳实践。 本书分为8章，全面阐述LLM应用的技术体系、发模式和落地案例，具体内容如下： 第1章 先介绍LLM的基本概念和应用场景，然后介绍LLM应用发的核心技术，并引出主流的集成性发框架。 第2～8章 分析大语言模型应用的场景案例，即基于常见业务场景，梳理LLM应用的系统架构和实现过程，并采用主流的源框架完成案例场景的发落地。每章讲解一个系统案例，包含翻译器工具、通用的文档检索助手、纠错型RAG应用、智能化的简历匹配服务、多模态处理器、定制化Agent发、混合Agent架构设计7个具体的案例。针对每一个案例，都提供具体的应用场景分析和系统架构设计，强调其背后通用的设计思想和应用方法。同时，案例中结合LangChain、LangChain4j、LlamaIndex这3款主流的发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和发实现。
MCP极简入门
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内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP，从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式，从基础知识、工作原理、服务架构和应用发等多个角度对MCP行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础，也能充分了解并简单使用MCP，从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分： 第一部分 MCP基础认知（第1、2章） 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等，让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践（第3、4章） 手把手指导读者建立本地MCP主机，从Hello World示例到工具扩展，帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务发与应用（第5~12章） 深讲解了MCP服务器的发，工具方面，涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架；应用场景方面，覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外，还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂，以帮助读者快速门，所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节，用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程，真正做到“快速上手”。
工业设备智能运维指南:规划、成熟度模型、方案与实施
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本书以设备智能运维的概念、目标为基础，阐述了设备智能运维的现状和问题，提出了智能运维可实现的目标及实施方法。本书提出了设备智能运维成熟度的概念和评价指标，从设备数据化、数据分析和智能化、人员能力、管理、数据平台5个维度评价设备智能运维的成熟度，并介绍了这5个维度各自的提升途径，给出了通常情况下的实现方法。本书还介绍了常用的设备监测诊断技术，以工业现场应用的角度介绍了在应用中需要掌握的重和要，可以作为实施状态检测的参考资料，助力管理和执行人员构建系统化的实践框架。
RAG实践权威指南:构建精准、*大模型之道
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本书由华大生命科学研究院资深NLP专家撰写，旨在带你从零构建高效的企业级RAG系统。本书全面解析RAG原理与实战，涵盖架构与组件、高阶技术与实践、检索与问答模块优化策略、模型推理等核心技术，并深讲解三大落地优化技术，以及高阶变体与能力增强措施。 本书共8章。第1章介绍RAG技术基础，帮助读者建立对RAG技术的全面认知。第2章介绍RAG系统的核心组件与实践，帮助读者掌握核心技术与基于Python库的实践。第3章介绍高阶RAG技术与实践的细节，帮助读者掌握阶技术。第4章介绍检索与问答模块的优化，全方位讲解优化策略。第5章介绍模型推理技术，加速RAG技术的落地。第6章介绍RAG系统在实际应用中的鲁棒性、安全性和公平性优化技术，提升RAG系统的整体性能与可信度。第7章介绍RAG技术的高阶变体，以充分挖掘RAG技术的应用潜力。第8章介绍实时知识更新与跨模态能力增强，展望RAG技术未来应用的方向。
AIO和GEO实战:如何成为AI推荐的答案
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随着ChatGPT、Gemini、豆包、元宝等产品的崛起，传统的搜索引擎正在向“答案引擎”进化。如何在AI生成的答案中获得提及？如何让你的品牌成为AI*的推荐对象？本书是一本系统论述AIO（AI 优化）与GEO（生成式引擎优化）的实战宝典。作者融合了大量的服务客户的实操案例，从AI搜索的底层架构出发，深入剖析生成式引擎的评估指标与排序逻辑。书中不仅涵盖了技术性的数据结构化与语料库优化，更提供了针对不同行业（电商、SaaS、本地服务等）的落地策略，助你在AI重塑流量分配的浪潮中保持领先。 通过阅读本书，你将学会用GEO轻松解决以下问题： （1）企业主和创业者担心AI抢走流量，不知道如何应对？AI搜索逻辑拆解、流量迁移趋势分析、GEO战略布局等大量策略技巧，让你从传统SEO平滑过渡到GEO，抢占AI红利窗口期； （2）营销从业者发现传统SEO效果下滑，急需新方法？ChatGPT、Gemini、豆包等6大平台算法剖析、RAG架构适配、Schema标记实战等数十个技术技巧，让你的内容被AI优先理解和引用，流量成本大幅降低； （3）跨境电商和出海企业面临地域和文化差异挑战？多语言内容优化、跨文化本地化策略、全球权威平台布局等全球化技巧，一次内容优化触达多区域市场，品牌全球曝光率提升数倍； （4）SaaS和软件企业专业术语复杂，AI难以理解？技术文档结构化、API接口优化、开发者社区运营等各种B2B技巧，让技术内容成为AI信赖的信源，专业客户咨询量暴增； （5）本地生活服务企业依赖地理位置，如何被AI推荐？POI数据优化、LBS位置信号、本地评价管理等各种本地化技巧，提升区域AI推荐率，到店咨询量数倍增长； （6）品牌方担心负面信息被AI引用，影响声誉？舆情监控工具、正面内容压制、权威信源建设等各种品牌保护技巧，建立AI时代的数字信任资产，负面信息提及率大幅降低。 本书采用“底层逻辑→系统方法→实战战术→商业增长”的递进结构，每章都配有真实案例分析和行动清单，把复杂的AIO战略拆解为可落地的执行路径。拒绝空洞理论，只用真实案例和清晰指引帮你构建AI时代的竞争壁垒，即便没有技术背景，也能系统地掌握从战略到战术的完整方法论。
企业数据治理那些事:源端数据治理
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本书在畅销书《企业数据治理那些事》的基础上，一步聚焦数据治理的两大场景之一—源端数据治理（另一场景是末端数据治理）行系统介绍，更加匹配数据治理领域的实践场景。全书共 3 篇 12 章内容，19 个实践，全面探讨了企业源端数据治理的方向、策略、总体架构、治理机制、运维管理等内容。本书首先介绍了企业源端数据治理的发展方向，提出了企业源端数据治理的“八步走”策略；然后从项目层面对企业如何行源端数据治理行了深分析，分别对源端数据治理项目的前期准备、项目实施方法论及调研分析、构建数据管理体系、存量数据清洗、完善源端数据交换架构、优化增量数据质量、企业源端数据治理项目的管理，以及源端数据治理项目实施后的数据运维工作、风险管控行了介绍，并分享了大量源端数据治理项目实践案例。 本书主要面向企业源端数据管理人员、企业信息总监、企业中高级管理人员，能够帮助读者系统地掌握企业源端数据治理的策略和方法。
MCP实战之道
￥53.00
本书从原理、开发和应用3个维度*讲解MCP的落地实战，使读者真正掌握大模型上下文*主动传递的核心技术，从而在较低算力条件下实现AI系统的生产应用。 全书共16章，分为三篇。 ?基础篇（第1~4章） 主要介绍MCP的基本概念、应用场景、发展历程、技术架构与协议规范，并通过极简入门案例阐释各核心组件的职责与关系。 ?开发篇（第5~7章） 聚焦MCP开发体系，涵盖MCP-SDK支持的Resources、Tools、Prompts、Sampling和Context等5种核心服务的开发过程，以及Gradio、OpenAI、LangChain、FastAPI和AutoGen等5类开发框架用于MCP的开发方法。 ?应用篇（第8~16章） 针对实际生产需求，详细介绍Dify、Playwright、Langflow、GraphRAG、ComfyUI等9个实用案例，涉及AI Agent、工作流、自动化测试、RAG知识库、联网搜索、多模态应用等场景中MCP的具体应用方法。
24小时精通 AI Agent:快速定制你的智能体
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本书是一本AI智能体（AI Agent）应用与发的实用手册。共分6章：认识AI Agent、各具特色的AI Agent平台、用好AI Agent的关键——提示词（Prompt）、玩转AI Agent、基于AI平台定制AI Agent、基于发工具定制企业级AI Agent。无论技术背景如何，通过本书清晰的指导和丰富的实践案例，依照书中提供的学习路径，读者都能快速掌握AI Agent基本概念和实践技巧，快速上手AI Agent。本书是智能化的读物，特别配备了名为“才兔”的专属AI Agent，可辅助读者学习阅读，增强用户体验和学习效果。
一本书讲透具身智能:技术、应用、商业与未来
￥53.00
AI的下个10年，*大的风口是什么？答案就是具身智能！它被誉为AI的终极形态，让AI不再只是计算机里的虚拟“大脑”，而是长出“身体”，走进现实世界，彻底改变一切。本书不讲晦涩难懂的理论，而是用*直白的方式，带你一口气搞懂具身智能：它到底是怎么工作的，能用在哪些地方，背后的商业机会在哪里，未来的世界会变成什么样……书中还独家揭秘了具身智能的商业化路径，帮你抓住未来10年*不容错过的科技大机遇。 本书特色： 全景视角，打通知识全部链条：从技术原理、大模型架构、机器人形态，到产业应用、全球竞争、商业化实战与社会未来，构建具身智能完整知识体系，一本书读懂从理论到落地的全部逻辑。硬核技术，深度拆解标杆产品：深度解析分层具身大模型、端到端模型、混合架构等核心技术，揭秘波士顿动力、特斯拉Optimus、Figure02等人形机器人背后的关键技术突破。 产业实战，直击商业化痛点：覆盖工业、服务业两大赛道产业现状，详解2B/2C落地路径、投融资趋势、创业陷阱与评估矩阵，给科技从业者、投资者、创业者可直接使用的实战方法论。 全球视野，看清行业格局：全景呈现全球具身智能产业链竞争，解读中外政策端、技术端、市场端的差异，清晰呈现中国产业突围方向与未来机会。 前瞻未来，洞察文明变革：超前探讨社会结构重构、就业市场变迁，提供个人适应未来就业市场的对策。展现外骨骼、脑机接口、感官增强技术的未来发展，帮你把握下一个10年科技与人类文明的走向。
Windows黑客编程技术详解
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《Windows黑客编程技术详解》介绍的是黑客编程的基础技术，涉及用户层下的Windows编程和内核层下的Rootkit编程。本书分为用户篇和内核篇两部分，用户篇包括11章，配套49个示例程序源码；内核篇包括7章，配套28个示例程序源码。本书介绍的每个技术都有详细的实现原理，以及对应的示例代码（配套代码均支持32位和64位Windows 7、Windows 8.1及Windows 10系统），旨在帮助初学者建立起黑客编程技术的基础。 《Windows黑客编程技术详解》面向对计算机系统安全发感兴趣，或者希望提升安全发水平的读者，以及从事恶意代码分析研究的安全人员。
ANSYS Workbench有限元分析实例详解(动力学)
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本书系统、全面地阐述了ANSYS Workbench动力学分析过程中遇到的各种问题，从工程实例出发，侧重解决ANSYS Workbench的实际操作和工程问题。 本书共分5章，第1章讲解了动力学的基本知识；第2章介绍了ANSYS Workbench的模态分析，包括普通模态、自由模态、线性摄动模态、模态拓扑、阻尼模态、子结构模态、转子模态和声场模态；第3章介绍了ANSYS Workbench的谐响应分析，包括预应力谐响应、谐响应反计算、谐响应子模型、基础激励谐响应、黏弹性材料谐响应、转子谐响应和声场谐响应；第4章介绍了ANSYS Workbench的谱分析和随机振动分析，重讲解了基本原理以及随机振动的疲劳分析和声场的谱分析；第5章介绍了ANSYS Workbench的瞬态动力学分析，包括刚体动力学、非线性、复合材料、转子动力学和声场等相应模型。 本书工程背景深厚，内容丰富新颖，重突出，讲解详尽，主要面向ANSYS Workbench软件的初级和中级用户，适合机械、材料、土木、能源、汽车交通、航空航天、水利水电等专业的本科生、研究生、教师、工程技术人员和CAE爱好者使用参考。
WebGL 3D开发实战详解(第2版)
￥53.00
本书系统地介绍了HTML5的基本知识和新特性、WebGL的基本知识，并引导读者完成了WebGL的基础案例。同时，本书也对在WebGL中，实现可编程渲染管线着色器的语言行了系统介绍，帮助读者行着色器的高级发下坚实的基础。另外，本书介绍了3D发的多种投影、变换原理及实现，以及、线段、三角形三大类的绘制方式。 本书适合程序发人员、游戏发人员和虚拟现实发者阅读，也可作为大专院校相关专业师生的学习用书，以及培训学校的教材。
机器学习数学基础
￥53.00
本书系统地阐述机器学习的数学基础知识，但并非大学数学教材的翻版，而是以机器学习算法为依据，选取数学知识，并从应用的角度阐述各种数学定义、定理等，侧重于讲清楚它们的应用和实现方法。所以，书中将使用发者喜欢的编程语言（Python）来实现各种数学计算，并阐述数学知识在机器学习算法中的应用体现。
一本书读懂边缘计算 第2版
￥53.00
本书是一本介绍边缘计算的技术科普书。全书共6章，介绍了什么是边缘计算、边缘计算的相关技术有哪些、边缘计算适用的场景，介绍了边缘计算行业组成和生态现状，*后通过业界专家的视角，分享了业界对于边缘计算行业的看法和展望，深浅出地介绍了边缘计算的技术、现状及发展前景。 本书内容专业、全面，覆盖当前技术前沿，用通俗易懂的表述满足大众了解和掌握边缘计算的需求。本书适合边缘计算及物联网行业相关从业者、对边缘计算感兴趣的读者阅读。
数据资产入表与数据交易合规指南
￥53.00
内容简介这是一部立足于当下行业实践和政策指引，从工作程序和实体法律角度，对企业数据资产表的基本内涵、具体流程、数据交易与表工作的合规要行分析归纳的专著，旨在通过深浅出的分析帮助读者实现在数据交易、数据资产表领域的快速认知同步。作者曾经在金融监管部门、金融机构和头部互联网平台工作，是国内较早展数据领域法律实践的律师，曾经为众多企业在场内行数据交易的产品提供合规评估，为多个大型数据平台企业和金融机构提供数据合规、金融科技的法律服务，包括个人信息合规自评估、证券业跨行业数据共享监管沙盒项目、垂类大模型合规项目等，具有丰富的法律实践和研究深度、广度。全书共12章，主要内容如下：第1和2章 数据要素市场与数据资产表的内涵介绍首先，从数据要素市场出发对国家层面的政策和法律沿袭行了梳理与分析，对国家顶层设计文件“数据二十条”的主要内容行了介绍；然后，对数据资产表的内涵和意义以及各个相关概念行比较分析；最后，对数据资产表的具体操作行简明扼要的解读，帮助读者透彻理解数据要素市场和数据资产表的底层逻辑。第3~6章 数据资产表的重合规问题及表准备首先，对数据资产表与数据确权的关系行了深分析，明确了权属清晰对数据资产表的底层重要性；然后，对确权相关的合规问题以及其他涉及数据资产表的合规问题行了深分析，厘清了关键合规要，特别是数据来源的合规性；最后，对数据资产表的准备工作和主要路径行了介绍和梳理，帮助读者迅速掌握操作思路和落地路径。第7~10章 数据资产表的数据分类合规重就数据资产表在主要领域的展难行分析，并就上市公司和非上市公司的具体案例行分析，给出启示。具体分为数据资产表与公共数据、数据资产表与个人数据、数据资产表与人工智能三个部分，分别从数据资产表角度对各自的合规难、立法现状、未来展望加以深浅出的剖析。第11章 数据资产表衍生金融化利用的思考与展望就数据资产化之后的数据资本化，即数据资产表的金融化利用问题行了积极而冷静的分析与思考。首先对金融意义下的数据资产管理内涵行了分析，然后对目前数据资产的金融化探索与实践行了分析，对其中的法律难问题行归纳，并对普遍性展的难行分析和展望。第12章 数据资产表与数据交易首先，对数据资产表与数据交易之间的紧密联系行分析；然后，对数据交易的概念、内涵以及法律性质行分析，并对场内数据交易和场外数据交易行比较分析；最后，对数据交易中的合规性审查要行分析归纳。
大模型项目实战:Agent开发与应用
￥53.00
这是一本面向初中级读者的Agent学习指南，作者既是资深的AI技术专家，又是经验丰富的项目导师，融合作者亲身实践、培训反馈与官方资源，为Agent使用者和发者提供了快速上手的实用指导。 本书从基础知识、操作和应用发3个维度循序渐地讲解Agent实战技巧，分为三篇： ?基础篇（1~2章） 介绍Agent定义、发展历程、常用源技术、主要组件等基础知识和发环境的搭建过程。 ?应用篇（3~6章） 从通用型、任务驱动型、辅助发型和检索增强型 4大类，通过AutoGPT、MemGPT、BabyAGI、Camel、Devika、CodeFuse-ChatBot、DB-GPT、QAnything这8种具体类型，详细描述Agent的安装、配置和使用等操作步骤。 ?发篇（7~16章） 展分析10个不同场景的Agent应用发实例。一方面，以AgentScope、LangChain、LangGraph、AutoGen、LlamaIndex、CrewAI、Qwen-Agent这7种被广泛应用的源Agent发框架为基础，针对每个框架各讲解一个发案例。另一方面，通过案例介绍Agent发过程中关键的Function-calling特性及大语言模型发技术。此外，对基于CogVLM2的多模态模型应用发，也提供详细的案例演示。
生成式AI安全:GenAI驱动的智能安全体系
￥53.00
这是一本全面解析生成式AI安全的前瞻性著作，系统讲解了生成式AI的技术原理、安全风险与防护体系。从技术基础到发展趋势，从安全原理到治理框架，从应用实践到内生安全，本书将为读者构建前瞻、系统的生成式AI安全知识体系。 具体内容上，全书分为4个部分： 第一部分（第1～3章） 介绍了GenAI的基本概念、核心技术及其在不同领域的应用现状与前景。在这一部分中，读者将了解GenAI与其他AI技术的区别，特别是LLM、GAN等技术如何推动GenAI的创新发展。同时，本部分还探讨了GenAI在医疗保健、金融服务、教育等领域的成功应用，展示了它如何通过智能生成提高效率、增强个性化服务，并解决一些传统技术无法应对的问题。 第二部分（第4和5章） 重探讨了GenAI在网络安全领域的应用及安全隐患。GenAI已经在恶意代码生成、深度伪造等方面展现出强大的技术能力，但这些技术一旦被恶意使用，其影响将是灾难性的。还详细分析了GenAI在网络安全生命周期中的影响，并给出了相应的实践案例。 第三部分（第6和7章） 探讨了GenAI的内生安全风险。伴随着技术的发展，生成模型的复杂性和自主性不断提高，传统的安全防护措施已难以应对新兴的智能攻与威胁。从NIST AI RMF出发，探讨了如何从风险管理、合规性、价值观对齐等角度来确保GenAI的安全。 第四部分（第8和9章） 展望了AGI（通用人工智能）在未来可能带来的风险和挑战。随着AI智能水平的逐渐提升，AI失控的风险逐渐成为现实威胁，特别是当智能系统的决策能力超出人类控制时。深探讨了在通往AGI的道路上，如何通过技术创新、政策引导和伦理框架的建立，确保AI的安全发展。
