构建下一代 LLM 应用的终极指南：《大型语言模型设计模式》
在生成式 AI 引领技术新浪潮的时代，如何构建高效、可扩展、可解释、贴近人类价值观的大型语言模型（LLM），成为每一位 AI 工程师和架构师必须攻克的核心课题。
这本《大型语言模型设计模式》正是为此而生，它不仅聚焦于 LLM 应用的实际开发流程，更通过可复用的设计模式，为你提供完整、系统的工程落地方案。
本书由国际知名的 AI 专家编写，涵盖从数据处理、模型训练到部署与评估的全生命周期，并结合 Retrieval-Augmented Generation（RAG）、AI agents、RLHF、Tree-of-Thought 等前沿技术实践，带你走进真正面向未来的 LLM 开发体系。
📌 核心亮点
- 🔁 可复用的设计模式：从数据清洗、标注、训练到推理评估，每一阶段都有成熟的架构模式与工程实践，助你快速构建高质量 LLM 系统。
- 🤖 前沿 Prompting 技术：深入理解并实现 Chain-of-Thought、Tree-of-Thought、Reason & Act、Reflection 等高级提示策略，提升模型推理深度。
- 📚 全面掌握 RAG 应用：系统介绍基础 RAG、图结构 RAG、RAG 评估方法，让 LLM 更高效地接入外部知识。
- 🧠 优化与公平性并重：通过剪枝、量化、正则化等优化技术提升模型效率，同时实现公平性检测、偏差剖析与解释性评估。
- 🧩 构建 Agentic 系统：基于 RLHF 和智能体架构打造真正能自主完成复杂任务的下一代 AI 系统。
🧠 你将学到什么？
- 如何构建支持扩展与复用的数据预处理与训练流水线
- 精通微调、剪枝、量化等 LLM 优化策略
- 实现公平性检测与输出偏差识别，打造可信 AI
- 结合提示工程与工具调用，完成多步任务推理
- 应用 RAG 提升模型知识范围，实现实时知识注入
- 利用 RLHF 建立具备“人类价值导向”的智能体系统
🎯 推荐读者
本书适合以下人群阅读：
- AI 工程师、LLM 应用开发者、机器学习研究者
- 参与大型 AI 系统架构设计的数据科学家与软件架构师
- 希望在生成式 AI 领域迈向专业水准的技术人员
阅读本书，你只需要具备基础的机器学习背景与 Python 编程能力，即可快速上手并深入掌握 LLM 设计的全部精髓。
📘 无论你是正在构建 AI 产品的开发者，还是希望深度理解 LLM 架构的研究者，这本书都是你不可或缺的参考利器。
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