"《构建私有化大模型应用系统:部署、推理与知识库搭建》从基础理论到代码实现，系统阐述了构建私有化大语言模型（LLM）应用系统的完整流程，重点关注部署环境、模型推理、知识库搭建与应用集成等核心工程环节。《构建私有化大模型应用系统:部署、推理与知识库搭建》分为3部分，共10章。首先，深入讲解模型格式、推理引擎、多GPU部署与嵌入生成技术；随后，围绕RAG系统构建、向量数据库、API接口封装、前端交互设计与私有化安全机制展开介绍；最后，通过项目案例，演示模型部署与知识库搭建的全流程。读者可通过本书系统掌握LLaMA、Qwen、Baichuan等主流模型的部署方式，理解vLLM、TGI等推理引擎的性能调优手段，并掌握向量化表示、FAISS/Milvus索引构建及RAG问答系统的完整流程。《构建私有化大模型应用系统:部署、推理与知识库搭建》还特别强调私有部署中的安全合规、权限控制与攻击防御机制，并提供法律问答与企业助手两个实战案例，具备较强的可复用性与工程价值。 《构建私有化大模型应用系统:部署、推理与知识库搭建》面向AI应用开发者、架构设计人员及大模型应用相关的工程实践者，适用于企业级私有化系统部署、智能问答产品构建及AI能力集成开发任务。"

本书深入浅出地介绍了现代大型人工智能（Artificial Intelligence，AI）模型技术，从对话机器人的发展历程和人工智能的理念出发，详细阐述了大模型私有化部署过程，深入剖析了Transformer架构，旨在帮助读者领悟大模型的核心原理和技术细节。 本书的讲解风格独树一帜，将深奥的技术术语转化为简洁明了的语言，案例叙述既严谨又充满趣味，让读者在轻松愉快的阅读体验中自然而然地吸收和理解AI知识。本书提供完整的代码示例，可帮助读者将抽象的理论知识转化为手头的实际技能。本书不仅理论知识丰富，实战案例更能帮助读者在专业领域内高效地应用AI技术。

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20世纪80年代末和90年代初，苏联及东欧社会主义国家相继发生巨变。在俄罗斯，所谓的“改革派”精英认为，建立西方社会那样的自由市场，改变公有制，确立私有制，就能得到西方援助，快速解决国内经济面临的所有问题，从而跻身于发达国家之列。因此，他们不惜以激烈的“休克疗法”来迅速推动经济私有化，自称实现了世界历史上的“一个奇迹”，完成了“一场不流血的财产大革命”。那么，私有化这个被西方鼓吹的灵丹妙药，在俄罗斯得到了预期的效果吗？它对俄罗斯的社会经济产生了哪些影响？国家和民众为此得到了什么又付出了什么？《俄罗斯的私有化》作者张树华、单超以历史的眼光和详实的资料全面客观地介绍了私有化20年来在俄罗斯发生、发展、演变的来龙去脉，其中的经验和教训是不能忽视的，我们从中也可得到一些借鉴。 《俄罗斯的私有化》由社会科学文献出版社出版发行。

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内容简介 这是一本全面讲解RAG技术原理、实战应用与系统构建的著作。作者结合自身丰富的实战经验，详细阐述了RAG的基础原理、核心组件、优缺点以及使用场景，同时探讨了RAG在大模型应用开发中的变革与潜力。书中不仅揭示了RAG技术背后的数学原理，还通过丰富的案例与代码实现，引导读者从理论走向实践，轻松掌握RAG系统的构建与优化。无论你是深度学习初学者，还是希望提升RAG应用技能的开发者，本书都将为你提供宝贵的参考与指导。 通过阅读本书，你将掌握以下知识： ?透彻理解RAG的召回和生成模块算法 ?高级RAG系统的技巧 ?RAG系统的各种训练方式方法 ?深入了解RAG的范式变迁 ?实战0基础搭建RAG系统 ?实战高级RAG系统微调与流程搭建

"《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》系统介绍检索增强生成（RAG）技术的核心概念、开发流程和实际应用。《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》共分为11章，第1～3章详细介绍RAG开发的基础，包括环境搭建、常用工具和模块，帮助读者从零开始理解RAG系统的工作原理与开发技巧；第4～8章聚焦RAG系统的具体搭建，从向量数据库的创建、文本的向量化，到如何构建高效的检索增强模型，为开发RAG应用奠定基础；第9～11章通过实际案例，包括企业文档问答系统、医疗文献检索系统和法律法规查询助手的实际开发，帮助读者在特定领域深入理解和应用RAG技术。 《大模型RAG应用开发:构建智能生成系统》适合RAG技术初学者、大模型和AI研发人员、数据分析和挖掘工程师，以及高年级本科生和研究生阅读，也可作为培训机构和高校相关课程的教学用书或参考书。"

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