《从零构建Rust生产级服务》是一本面向Rust后端开发人员的入门参考书，通过实际项目引导读者从0到1构建一个功能齐全的电子邮件通信API。本书涵盖了广泛的主题，包括Rust生态系统的利用、应用结构的设计、测试的编写、用户认证和授权、错误处理策略的实施、应用状态的观察，以及持续集成和部署管道的建立等。本书不仅介绍了具体的工具和库，还深入探讨了系统设计、可观测性和易操作性等重要概念，能够帮助读者掌握专业的开发方法。 《从零构建Rust生产级服务》适合初学者，是开启Rust开发之旅的理想起点，即使没有Rust或后端开发经验，相信你也能够轻松跟上、快速入门。

本书探讨了通往Kubernetes生产环境成功道路中所涉及的多种技术、模式和抽象方面的考虑与权衡。主要内容包括基于Kubernetes构建应用平台、部署模型、容器运行时、容器存储、Pod、服务路由、密码管理、准入控制、可观测性、身份认证、构建平台服务、多租户问题、工作负载的自动缩放、在Kubernetes上运行应用程序时应该考虑的各种注意事项、在Kubernetes上从开发人员获取代码到生产的实际过程以及平台抽象。

本书是关于如何从零开始构建大模型的指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安·拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。此外，本书还将探讨如何利用人工反馈确保大模型遵循指令，以及如何将预训练权重加载到大模型中。

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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这是一本需要“动手实践”的图书，通过带领大家从零构建一款分布式向量数据库，让大家透彻理解向量数据库的技术原理和实现细节。 本书共分为三大部分，内容由浅入深、循序渐进。“第一部分 认识向量数据库”（第1～3章）是基础篇，介绍向量数据库的基础知识，涵盖向量及数据库的基本概念、向量数据库的发展历程和核心功能。“第二部分 构建向量数据库”（第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从零开始构建并优化向量数据库，巨细靡遗地展示数据库内核的技术实现细节并辅以代码示例、技术架构图等，旨在让大家真正实现动手写向量数据库。“第三部分 向量数据库的实践与展望”（第7～8章）是结束篇，通过实践案例展示向量数据库在AI应用中的使用方法，并尝试勾勒向量数据库的未来。 本书面向数据库开发人员、数据库管理员、数据库架构师等数据库从业人员，AI从业者，及其他对向量数据库感兴趣的读者。 编辑...(展开全部)

这是一本需要“动手实践”的图书，通过带领大家从零构建一款分布式向量数据库，让大家透彻理解向量数据库的技术原理和实现细节。 本书共分为三大部分，内容由浅入深、循序渐进。“第一部分 认识向量数据库”（第1～3章）是基础篇，介绍向量数据库的基础知识，涵盖向量及数据库的基本概念、向量数据库的发展历程和核心功能。“第二部分 构建向量数据库”（第4～6章）是核心篇，详细介绍如何从零开始构建并优化向量数据库，巨细靡遗地展示数据库内核的技术实现细节并辅以代码示例、技术架构图等，旨在让大家真正实现动手写向量数据库。“第三部分 向量数据库的实践与展望”（第7～8章）是结束篇，通过实践案例展示向量数据库在AI应用中的使用方法，并尝试勾勒向量数据库的未来。 本书面向数据库开发人员、数据库管理员、数据库架构师等数据库从业人员，AI从业者，及其他对向量数据库感兴趣的读者。 编辑...(展开全部)

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。

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。

《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。