《从零开始构建企业级推荐系统》是一本面向实践的企业级推荐系统开发指南，内容包括产品设计、相关性算法、排序模型、工程架构、效果评测、系统监控等推荐系统核心部分的设计与开发，可以帮助开发者逐步构建一个完整的推荐系统，并提供了持续优化的系统性思路。本书注重从系统性和通用性的角度看待推荐系统的核心问题，希望能够帮助读者做到知其然，也知其所以然，更能够举一反三，真正掌握推荐系统的核心本质。此外，本书对于推荐系统开发中常见的问题和陷阱，以及系统构建过程，也做了重点介绍，力求让读者不仅知道做什么，而且知道怎么做。 本书的目标读者是推荐系统研发工程师、产品经理以及对推荐系统感兴趣的学生和从业者。

这是一本面向企业级AI应用开发者和决策者的RAG技术实战指南，全面覆盖了从基础理论到高级优化的各个环节。本书采用循序渐进的讲解方式，配以丰富的图表和代码示例，为读者提供了一条完整的学习路径，帮助读者快速掌握RAG技术的精髓。 本书共10章，分为四部分。 第一部分（第1章和第2章） RAG技术基础 介绍了RAG技术的定义、发展背景、核心组成以及落地面临的挑战，同时深入探讨了RAG技术背后的原理，包括嵌入技术、数据索引与检索，以及大语言模型的应用。 第二部分（第3~5章） RAG应用构建流程 详细讲解了RAG应用的各个环节，从数据准备与处理，到检索环节的优化，再到生成环节的技巧。 第三部分（第6~8章） RAG技术进阶 主要介绍了RAG系统的高级优化策略、常见框架实现原理与性能评估方法。针对高级优化策略，介绍了索引构建、预检索、检索、生成预处理和生成五个环节；针对常见框架，介绍了自省式RAG、自适应RAG、基于树结构索引的RAG、纠错性RAG等；针对评估方法，从评估指标和评估框架两个方面介绍了检索环节和生成环节的各种衡量指标的特点。 第四部分（第9章和第10章） RAG应用实例 首先通过具体的企业级应用案例和行业特定解决方案，展示了RAG技术在文档生成、知识库检索、客户服务等领域的实际应用，以及在金融、医疗、法律等特定行业的落地实践。然后展望了RAG技术的未来发展趋势，如长上下文对RAG的影响、多模态RAG的应用，以及嵌入模型与大模型语义空间融合等前沿话题，最后对RAG落地挑战进行了总结。

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本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让读者对推荐系统有一个基础的认知，然后针对将要用到的算法知识进行了详细讲解，接着从用户维度、标的物维度、算法维度、平台方维度等角度介绍了评估方法，再进行了工程实现，通过案例对工程实现的核心模块、架构设计、技术选型进行分解。紧接其后从运营角度讲解了推荐产品的应用场景及设计推荐产品的基本原则，并进行了实践，通过实践案例分析，进一步强化前面介绍的各个知识点，让读者有一个系统认识。

适读人群： 本书主要讲解与企业级推荐系统相关的理论与知识，聚焦于企业如何搭建、运营、优化推荐系统。本书的适用人群很广，具体来说，适合如下人员阅读： 推荐系统开发及推荐算法研究的相关从业者。 未来期望从事推荐系统相关工作的学生。 已经工作但是想转行做推荐系统相关工作的在职人员。 从事推荐算法研究，希望对推荐系统在工业界应用有所了解的高校科研人员。 对推荐系统感兴趣的产品、运营人员。 期望将推荐系统引入产品体系的公司管理层。 1、本书作者拥有12年推荐系统开发实践经验，从零到一构建过千万级DAU视频APP的推荐系统。 2、本书聚焦在企业级推荐系统，所有算法都有详细实现思路分析，可直接用于企业实战。 3、本书内容全面，涵盖场景、算法、工程、产品、运营、案例等，是企业级推荐系统领域集大成之作。 本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让...(展开全部)

适读人群： 本书主要讲解与企业级推荐系统相关的理论与知识，聚焦于企业如何搭建、运营、优化推荐系统。本书的适用人群很广，具体来说，适合如下人员阅读： 推荐系统开发及推荐算法研究的相关从业者。 未来期望从事推荐系统相关工作的学生。 已经工作但是想转行做推荐系统相关工作的在职人员。 从事推荐算法研究，希望对推荐系统在工业界应用有所了解的高校科研人员。 对推荐系统感兴趣的产品、运营人员。 期望将推荐系统引入产品体系的公司管理层。 1、本书作者拥有12年推荐系统开发实践经验，从零到一构建过千万级DAU视频APP的推荐系统。 2、本书聚焦在企业级推荐系统，所有算法都有详细实现思路分析，可直接用于企业实战。 3、本书内容全面，涵盖场景、算法、工程、产品、运营、案例等，是企业级推荐系统领域集大成之作。 本书从不同角度来介绍企业级推荐系统构建的理论、方法、策略。首先让...(展开全部)

这是一本能教你快速从零构建一个完整的企业级DDD应用的实战性著作。 DDD本身涉及的概念多，而且技术组件的实现也比较复杂，对于初学者来说门槛相对较高。本书在写作上另辟蹊径，首先用很短的篇幅将限界上下文、聚合、实体等十几组核心概念和技术组件，以及Spring Boot、Spring Cloud和Axon等开发DDD应用的主流开源框架做了一个简单的介绍，然后用8章的篇幅讲解了一个综合性的案例，不仅将前面提到的这些核心概念、技术组件和开发框架的原理、使用全部融入到了案例中，还一步步地详细讲解了DDD应用的实现方式和落地细节。 通过阅读本书，你能获得以下收获： 架构设计：基于DDD核心概念设计业务体系架构。 技术体系：根据DDD技术实现模型掌握主流框架的应用。 案例实战：递进式演练DDD核心理念及技术的落地实现。 工程实施：提升DDD工程的整体实施水平和能力。

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推荐系统无处不在，已经成为我们日常生活的一部分。本书由LinkedIn公司的两位技术专家撰写，着眼于推荐系统的核心——统计方法，不仅介绍算法理论，而且包含实验分析及结果展示，分享了作者丰富的实战经验。 书中对推荐系统进行了全面讨论，特别是面向日益突显的多反馈和多目标优化问题，深入分析了当前先进的统计方法，如自适应序贯设计（多臂赌博机方法）、双线性随机效应模型（矩阵分解）以及基于MapReduce分布式框架的可伸缩模型，为热门推荐和个性化推荐提供了实用的解决方案。全书将基于回归的响应预测方法作为主要工具，兼顾实验设计和统计模型开发，关注探索和利用之间的权衡。

要构建一个实用的“智能”推荐系统，不仅需要有好的算法，还需要了解接收推荐的用户。本书分为两部分，第一部分侧重于基础架构，主要介绍推荐系统的工作原理，展示如何创建推荐系统，以及给应用程序增加推荐系统时，应该如何收集和应用数据；第二部分侧重于算法，介绍推荐系统的算法，以及如何使用系统收集的数据来计算向用户推荐什么内容。作者还讲述了如何使用最流行的推荐算法，并剖析它们在Amazon 和Netflix 等网站上的实际应用。 《实用推荐系统》适合对推荐系统感兴趣的开发人员阅读，从事数据科学行业的读者也能从书中获得启发。