大模型应用开发：方法与案例

这是一本案例驱动的LLM应用开发指南，适合具备一定编程基础的开发者阅读。通过本书，读者可以在短时间内掌握多种类型的LLM应用的开发方法，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、开发模式和落地案例，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应用开发的核心技术，并引出主流的集成性开发框架。 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，并采用主流的开源框架完成案例场景的开发落地。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开发、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款主流的开发框架，详细介绍其功能特性、使用方法和开发实现。

前言

第1章 大语言模型应用开发体系1

1.1 大语言模型应用开发概述1

1.1.1 大语言模型应用场景1

1.1.2 大语言模型应用开发的核心技术4

1.2 大语言模型集成性开发框架11

1.2.1 集成性开发框架的功能特性11

1.2.2 代表性开发框架12

1.3 本章小结18

第2章 实现并重构一个翻译器工具19

2.1 基于OpenAI API实现翻译器19<