AI大模型開發實戰

前　言

第1章　人工智能與大模型入門1

1.1　人工智能與大模型發展背景2

1.2　大模型的工作原理3

1.3　大模型發展歷程與技術演進4

1.4　常見大模型對比6

1.5　小結7

第2章　大模型應用開發環境與工具鏈8

2.1　開發環境配置與核心工具鏈9

2.2　本地化署方案14

2.3　應用程序接口調用基礎17

2.4　小結18

第3章　提示工程與交互設計19

3.1　提示工程的概念與實踐20

3.2　動態模板與多風格控制22

3.3　CoT與多步驟推理框架25

3.4　小結28

第4章　檢索增強生成（RAG）系統29

4.1　RAG基本原理與架構30

4.2　知識庫構建完整流程34

4.3　法律合同審核工具38

4.4　小結42

第5章　智能體開發體系43

5.1　智能體定義與基礎架構44

5.2　任務編排框架50

5.3　多智能體協作架構56

5.4　邊緣計算輕量化智能體62

5.5　MCP63

5.6　小結69

第6章　多模態應用開發70

6.1　多模態系統基本概念與架構71

6.2　工業質檢多模態方案84

6.3　多模態交互界面設計原則88

6.4　小結91

第7章　金融領域應用92

7.1　金融數據分析基礎93

7.2　智能投顧系統104

7.3　自動化合規審查108

7.4　小結111

第8章　醫療領域應用112

8.1　醫療數據的概念及基本處理方法113

8.2　醫療輔助平臺115

8.3　患者隨訪機器人技術121

8.4　小結128

第9章　教育領域應用129

9.1　教育科技發展與應用前景130

9.2　自適應學習系統136

9.3　多語言教學助手144

9.4　小結149

第10章　模型輕量化與署化150

10.1　模型效率與性能的基礎知識151

10.2　模型量化技術156

10.3　模型知識蒸餾技術161

10.4　模型剪枝技術169

10.5　低資源環境署策略175

10.6　小結176

第11章　系統監控與疊代化177

11.1　輸出質量評估體系178

11.2　日誌分析和熱更新機制187

11.3　用戶反饋收集與模型化循環198

11.4　小結210

第12章　倫理與合規211

12.1　人工智能倫理基礎概念212

12.2　數據隱私護212

12.3　內容審核220

12.4　小結240

參考文獻241