一、书籍概述
《Building LLMs for Production》由 Louis-François Bouchard、Louie Peters 及 Towards AI 团队联合撰写，被业界誉为 “LLM 应用开发圣经”。全书聚焦 Prompting（提示工程）+ RAG（检索增强）+ Fine-Tuning（微调） 三大核心技术，配套 LangChain / LlamaIndex 框架代码，覆盖从入门到落地的完整闭环。
二、核心框架速读
| 1. LLM 基础 | “大模型本质是超级 Next-Token 预测器” | |
| 2. 模型谱系 | “先玩 API，再玩开源，最后玩定制” | |
| 3. 核心痛点 | “没有 RAG 和微调，LLM 只是高级随机鹦鹉” | |
| 4. 三大技术栈 | “Prompt 控方向，RAG 补知识，微调塑专业” | |
| 5. 框架工具 | “LangChain 拼乐高，LlamaIndex 做检索，HF 一键部署” | |
| 6. 部署与伦理 | “技术落地最后一厘米，往往决定生死” |
三、应用场景速查
| 医疗 | ||
| 金融 | ||
| 教育 | ||
| 编程 | ||
| 法律 |
四、一图读懂全书路线
五、一句话总结
“读完本书，你将掌握从 0 到 1 构建可靠、可控、可落地的 LLM 生产系统的全部方法论与工具链。”
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【AI加油站】第八部：《模式识别（第四版）-模式识别与机器学习》（附下载）
