《大模型实战：微调、优化与私有化部署》
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。

ChatGLM3 
是由智谱 AI 训练的第三代大型语言模型，它不仅能理解和生成人类语言，还能执行代码、调用工具，并以 markdown 格式输出结果。
ChatGLM3-6B 中的 “6B” 表示该模型大约具有 60 亿个参数
B  billion 十亿
在人工智能领域，参数数量是衡量深度学习模型规模和复杂性的关键指标

当前大模型四大热门方向:
预训练、模型微调、AI Agent和提示工程

ChatGPT：一种基于深度学习的对话生成模型；
Stable Diffusion：一种用于生成高质量图像的技术

弱人工智能(Narrow AI) 与 强人工智能(General AI)

科研人员与科幻构想均将“人机无缝交流”视作衡量人工智能成熟度的黄金标准

Elasticsearch8.x 以后版本增强了向量搜索能力，使其成为RAG系统中更强大的检索选择

Text2SQL 自然语言到 SQL 查询的转换

《大模型实战：从零实现 RAG 与 Agent 系统》
该书深入探讨了 RAG 技术体系及其应用，内容涉及从基础概念到高级应用的各个方面。
书中以 LlamaIndex 为工具，展示了如何实现 RAG，包括提示词设计、文档与索引创建等具体步骤，
还介绍了基于 RAG 构建文档聊天助手、多模态内容解析器等实践案例，适合人工智能领域的开发者、研究人员等阅读

《图解大模型：生成式 AI 原理与实战》
通过生动的故事和图解，介绍了自然语言处理技术的核心原理，涵盖 N-Gram、Word2Vec、Transformer 等技术的演进。
书中提供动手实践的机会，帮助读者从零开始构建语言模型，适合 AI 初学者与从业者阅读。