大模型定製開發--行業應用與解決方案

崔皓

  • 出版商: 清華大學
  • 出版日期: 2024-10-01
  • 定價: $534
  • 售價: 8.5$454
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7302673802
  • ISBN-13: 9787302673804
  • 相關分類: LangChain
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商品描述

"本書是一本旨在幫助讀者深入理解和應用AIGC與大模型技術的實用指南。寫作目的是為了讓讀者瞭解AIGC與大模型技術的發展趨勢、核心驅動力、定義與關鍵特徵,以及如何利用大模型的能力進行實際應用。書籍分多個部分,包括AIGC與大模型技術概覽、入門大模型開發、娛樂產業應用、多媒體行業應用、金融業應用、大數據分析應用、企業知識庫應用和電商平臺應用。其中,亮點案例包括娛樂產業的角色扮演應用、多媒體行業的音視頻處理創新、金融業的股票分析以及電商平臺的智能購物體驗等。這些案例展示了AIGC與大模型技術在不同領域的實際應用,以及如何通過技術拓展應用思維和鞏固程序設計思維。 本書適合對AIGC與大模型技術感興趣的讀者,特別是大模型從業人事、程序員、產品經理、項目經理等。通過閱讀本書,讀者可以瞭解AIGC與大模型技術的基本概念和應用場景,掌握實際應用技巧,並拓展應用思維。此外,本書也可作為相關領域的專業教材或參考書,為讀者提供深入的技術知識和實用的案例參考。"

目錄大綱

目       錄

         

1.1    啟航:必看的閱讀指南   2

1.2    從 AIGC 到大模型:技術演進與應用   5

1.3    大模型概覽:定義、功能和影響   7

1.4    大模型訓練:預訓練、模型微調和強化學習   8

1.5    總結與啟發  11

         

2.1    開發環境概述:兵馬未動糧草先行   13

2.2    環境搭建與項目結構:Anaconda 的全解析   14

2.3    大模型快速開發:LangChain 架構初探   18

2.4    交互式開發:探索 Streamlit 的強大功能   23

2.5    模型多樣性:選擇大模型應用場景   25

2.6    總結與啟發   30

        

3.1    大模型與游戲行業   33

3.2    虛擬世界的冒險:在線角色扮演   33

3.3    提示詞與 AI 的默契:提示詞和提示詞工程   36

3.4    控制 AI 的藝術:提示詞工程原則   37

3.4.1    註重細節:SMART 驅動提問   37

3.4.2    設定角色:提示詞中的身份設定   39

3.4.3    指定步驟:大步跨向 AI 模型   39

3.4.4    提供示例、分割內容、限定長度:精確的藝術   40

3.5    實戰演練:創造虛擬角色,一步步打造個性化角色   

3.5.1    需求分析:角色、關卡和規則   41

3.5.2    界面設計:架構虛擬角色控制台   42

3.5.3    代碼編寫:代碼賦予虛擬角色生命   43

3.5.4    功能測試:讓角色栩栩如生   54

3.6    總結與啟發   55

4.1    變革浪潮:大模型重塑多媒體的未來   58

4.2    夢想成像:大模型讓創意觸手可及   58

4.3    融合轉換:多模態的美食探索之旅   59

4.4    案例解析:打造自動化視頻內容製作工坊   61

4.5    技術分析:構築視頻創作的高效引擎   63

4.5.1    上傳視頻   64

4.5.2    解析視頻   64

4.5.3    生成語音   67

4.5.4    合成視頻   68

4.6    界面設計:簡化復雜,優化視頻創作體驗   69

4.7    編碼藝術:視頻解說項目背後的科技魔法   69

4.7.1    組件包簡介   70

4.7.2    獲取視頻信息   71

4.7.3    處理視頻和理解圖片   72

4.7.4    合成語音   78

4.7.5    合成視頻   80

4.7.6    交互界面   83

4.8    功能測試:將“視頻解說”項目從概念帶入現實   89

4.9    總結與啟發   90

5.1    技術革命:大模型與金融行業   93

5.2    智能代理:AI Agent 助力金融領域   93

5.3    案例解析:開啟智能股票分析之路   95

5.4    技術分析:Autogen-AI Agent 的最佳實踐   98

5.4.1    對話代理:Conversable Agent 的解決方案   99

5.4.2    順序聊天:優化任務協作流程   102

5.4.3    代碼執行器 Code Executor:從需求到實施   108

5.4.4    分工協作:UserProxy Agent 和 AssistantAgent  111

5.5    比較股票:智能體落地實操  112

5.6    功能測試:從開發到應用  117

5.7    智能股票:比較股票、分析原因和生成報告   124

5.8    功能驗證:智能股票分析全流程展示   129

5.9    總結與啟發   134

6.1   AI 在自媒體行業中的革命:從 PGC 到 AIGC 的演變   

6.2   AI 生成媒體內容:智譜清言應用   138

6.3    案例解析:打開自媒體新篇章   139

6.4    技術分析:爬蟲、解析、摘要與自省   141

6.4.1    網絡信息的爬取和解析:思路整理與工具應用   141

6.4.2    function call:大模型在數據處理中的應用   146

6.4.3    數據結構化:利用大模型和 schema 優化信息抽取   152

6.4.4    生成文章摘要:MapReduce 精練文章內容   158

6.4.5    仿寫文章:工作流的最佳實踐   163

6.5    代碼實現:從爬取到仿寫的技術流程   171

6.5.1    文章列表與內容抓取:Playwright+BeautifulSoup+Function Call   171

6.5.2    生成文章摘要:MapReduce 的最佳實踐   172

6.5.3    仿寫與評價:LangGraph 循環圖應用   174

6.5.4    界面交互:構建友好的內容管理平臺   177

6.6    功能測試:項目實施與效果評估   185

6.7    總結與啟發   188

7.1    大模型在旅游行業的應用:AI 推動行業變化   191

7.2    案例解析:“智能旅游”項目介紹   192

7.3    技術分析 : 工具調用與大模型規劃   193

7.3.1    調用外部工具:function call 再次登場   193

7.3.2    觀察調用結果:Agent 與 Tool 調用的區別   197

7.3.3    真實工具登場:用搜索引擎和維基百科替換模擬函數   202

7.3.4    復雜任務規劃:Plan-and-Solve 與 ReWOO 的選擇   207

7.4    代碼實現:從城市搜索到旅游計劃   212

7.4.1    搜索旅游城市:大模型結合搜索引擎   212

7.4.2    制訂旅游計劃:大模型結合無觀察模式   216

7.4.3    搜索景點詳情:大模型結合維基百科   223

7.4.4    界面交互:功能集成與用戶交互   225

7.5    項目測試:功能操作與日誌跟蹤   228

7.5.1    搜索旅游城市:選擇城市與信息傳遞   228

               

                                                   

8.4.2    路由選擇:售前服務與售後服務                            271

8.4.3    知識庫構建:文本上傳與向量加載                          274

                                                   

8.4.4    客服分析:情感、意圖與行為   275

8.5    功能測試:用戶請求、智能匹配與行為分析   278    

8.6    總結與啟發   282                           

VII