《AI Agent開發與應用：基於大模型的智能體構建》淩峰『EPUB電子書下載』

內容簡介

《AI Agent開發與應用：基於大模型的智能體構建》詳盡地闡述智能體的基礎理論、開發工具以及不同層次的開發方法，通過融合自然語言理解、多輪對話和任務自動化技術，為讀者提供從理論到實踐的全方位指導，旨在幫助讀者構建高效的智能體。《AI Agent開發與應用：基於大模型的智能體構建》分為3個部分，共12章。第1部分（第1～5章）深入解析智能體的工作原理及開發所需的工具鏈，包括智能體的定義、類型及其與大語言模型（LLM）的關係，探討智能體框架結構和核心模塊的設計，並介紹LangChain和LlamaIndex等技術如何助力任務自動化和數據管理，使讀者能夠親身體驗智能體的基礎開發過程。第2部分  （第6、7章）聚焦於智能體的淺度開發，通過訂票係統和智能翻譯智能體等實例，展示如何將理論知識應用於實際項目。第3部分（第8～12章）深入探索智能體的高級開發技巧。其中，第8～10章通過郵件處理、麵試助手、個性化推送等案例，展現智能體在實際應用中的強大功能；第11、12章則基於這些應用進行拓展，結合多種部署方案，進一步拓寬讀者的視野，使其能夠全麵掌握智能體的多樣化應用場景。 《AI Agent開發與應用：基於大模型的智能體構建》不僅適合智能體開發人員、人工智能從業者和AI技術愛好者閱讀，還可作為培訓機構和高校相關課程的教材或參考書。

作者簡介

淩峰，博士，目前就職於某985高校，長期從事機器學習、人工智能、計算機視覺與大模型領域的研發與教學，在模型優化、訓練加速、數據驅動算法開發等方麵有深刻見解，參與並主導多項相關科研項目。

目錄

目錄
第1部分初窺智能體
第1章何為智能體 3
1.1智能體的定義與構成 3
1.1.1智能體的基本概念與特點 3
1.1.2智能體的核心組件與架構 4
1.1.3智能體的開發流程與實施方法 6
1.1.4智能體在實際應用中的運行模式 9
1.2智能體與大語言模型的關係 9
1.2.1大語言模型如何賦能智能體 9
1.2.2智能體與大語言模型的集成方式 10
1.2.3大語言模型如何提升智能體的用戶體驗 10
1.2.4大語言模型的局限性與智能體的應對策略 11
1.3智能體的類型與應用領域 11
1.3.1按功能分類的智能體類型 11
1.3.2智能體在不同領域中的典型應用 13
1.3.3多智能體係統與分布式任務執行 13
1.4本章小結 14
1.5思考題 14
第2章大模型驅動的Agent技術框架 16
2.1大語言模型（LLM）在智能體中的核心作用 16
2.1.1LLM的自然語言理解與生成能力 16
2.1.2LLM賦能智能體的知識推理能力 17
2.1.3持續學習與動態更新的智能體構建 18
2.1.4多語言支持與跨文化交互的實現 21
2.2Agent技術框架的結構與關鍵模塊 22
2.2.1感知、決策、執行：Agent的三層結構解析 22
2.2.2上下文管理與記憶模塊的集成設計 22
2.3智能體與API、向量數據庫的無縫集成 24
2.3.1智能體與RESTfulAPI的集成方法 24
2.3.2向量數據庫在語義檢索中的作用 25
2.4常見框架與開發者平台：ReAct、HuggingFace和LangChain 28
2.4.1ReAct框架的核心思想與應用場景 29
2.4.2HuggingFace平台與模型管理 29
2.4.3LangChain在複雜任務中的應用 31
2.5本章小結 32
2.6思考題 32
第3章用LangChain打造全能智能體 33
3.1LangChain的核心組件與功能介紹 33
3.1.1鏈式邏輯與任務分解機製 33
3.1.2數據流管理與上下文傳遞 37
3.1.3集成LLM進行推理與生成 38
3.1.4回調與實時監控功能 38
3.2使用LangChain實現多步驟推理和任務自動化 40
3.2.1任務分解與模塊化設計 40
3.2.2條件推理與決策鏈條構建 43
3.2.3任務自動化與觸發機製 43
3.2.4任務鏈的優化與性能提升 45
3.3如何集成外部數據源與工具 48
3.3.1集成數據庫與向量存儲 49
3.3.2API調用與外部係統集成 50
3.3.3文件與文檔處理模塊的集成 51
3.3.4物聯網與邊緣設備的集成方案 51
3.4構建具備記憶能力的對話係統 52
3.4.1短期記憶與上下文管理的實現 52
3.4.2長期記憶模塊的設計與實現 53
3.4.3多輪對話係統中的記憶優化 54
3.4.4應對複雜對話場景中的挑戰 55
3.5基於LangChain構建一個智能體模型 56
3.6本章小結 60
3.7思考題 60
第4章LlamaIndex賦能智能體應用 61
4.1LlamaIndex的架構與索引機製解析 61
4.1.1數據索引的基本原理與關鍵算法 61
4.1.2支持高效查詢的倒排索引設計 63
4.1.3LlamaIndex與向量數據庫的集成方案 65
4.2如何將非結構化數據轉換為智能體知識庫 66
4.2.1文本解析與自然語言處理技術的應用 67
4.2.2數據清洗與格式標準化流程設計 67
4.2.3通過LlamaIndex與LangChain的無縫集成實現知識庫構建 68
4.3實現實時數據查詢與響應 69
4.3.1實時查詢管道的設計與優化 69
4.3.2緩存機製與查詢性能的提升策略 70
4.3.3在LlamaIndex中實現多模態查詢 71
4.3.4與API和物聯網設備的動態數據對接 71
4.4本章小結 77
4.5思考題 77
第5章快速上手智能體開發 78
5.1智能體開發的一般流程 78
5.1.1需求分析與功能設計 78
5.1.2係統架構與模塊劃分 79
5.1.3開發與測試的迭代流程 79
5.2開發初體驗：利用GPT在線快速開發智能體 80
5.2.1利用GPT在線開發智能體 80
5.2.2初步體驗：旅行出遊智能體 84
5.2.3發布與測試智能體原型 86
5.3智能體初步應用：論文潤色專家 87
5.3.1論文潤色的基本流程 88
5.3.2配置智能體詳細信息以完成智能體開發 89
5.4本章小結 95
5.5思考題 95
第2部分智能體基礎應用開發
第6章貼身管家：出行訂票智能體 99
6.1探索智能體：讓代碼思考起來 99
6.1.1解析LangChain與ReAct的核心思想 99
6.1.2智能體如何簡化出行訂票流程 103
6.2從0到1：你的第一位出行助手 104
6.2.1搭建開發環境：必備工具與環境配置詳解 104
6.2.2智能體核心模塊解析：代碼實現與邏輯設計 108
6.3本章小結 120
6.4思考題 121
第7章智能翻譯係統的開發與部署 122
7.1需求分析與設計規劃 122
7.1.1用戶需求與目標定義 122
7.1.2多語言支持與術語一致性設計 123
7.1.3輸入輸出格式與核心模塊規劃 125
7.2核心邏輯與代碼原理：多語言模型與翻譯算法詳解 127
7.2.1多語言模型的調用與上下文保持 128
7.2.2翻譯優化與錯誤處理機製 130
7.2.3Prompt設計與多輪交互實現 131
7.3代碼實現與智能體集成：從開發到部署的全流程 133
7.3.1開發環境配置與API集成 134
7.3.2翻譯係統的代碼實現與模塊測試 135
7.3.3智能翻譯係統的部署與優化 144
7.4本章小結 149
7.5思考題 150
第3部分智能體深度開發
第8章秒回郵件：智能郵件助理 153
8.1需求分析：郵件助手的核心功能與用戶痛點 153
8.1.1任務分類與優先級排序的需求分析 153
8.1.2用戶需求的多樣化與場景適應性設計 154
8.2實現多任務郵件管理的技術架構 157
8.2.1異步任務隊列與高並發處理架構設計 157
8.2.2郵件分類與存儲結構的優化設計 158
8.2.3API接口與郵件服務器的無縫集成設計 160
8.2.4多用戶管理與權限控製的實現架構 161
8.3集成LLM處理自然語言郵件回複 163
8.3.1LLM在多輪對話中的語境保持 163
8.3.2個性化與情感分析在郵件回複中的應用 163
8.3.3模板化與自定義語句生成的實現設計 164
8.3.4錯誤處理與異常情況的回複策略 167
8.4個性化優化：學習用戶風格的郵件寫作 168
8.4.1用戶行為追蹤與語言模型的訓練優化 168
8.4.2自適應個性化郵件模板的設計與實現 170
8.5本章小結 176
8.6思考題 176
第9章未來招聘官：智能麵試助手 178
9.1麵向招聘的需求分析與係統設計 178
9.1.1招聘流程的模塊化拆解與係統目標設定 178
9.1.2係統架構設計與任務調度策略 179
9.1.3用戶管理與權限控製機製的實現 181
9.2NLP在簡歷解析與匹配中的應用 184
9.2.1簡歷解析算法與文本結構化處理 184
9.2.2崗位需求分析與簡歷的精準匹配 189
9.3麵試中的情感與行為分析 191
9.4自動化評估與生成候選人的評價報告 194
9.5本章小結 198
9.6思考題 198
第10章個性化推送：智能推薦係統 200
10.1推薦係統的需求分析與數據來源 200
10.1.1用戶行為數據的采集與分析策略 200
10.1.2推薦係統中的特征工程與數據標注 202
10.2協同過濾與內容推薦算法的應用 205
10.2.1基於用戶和物品的協同過濾算法 206
10.2.2基於內容的推薦算法實現 210
10.2.3混合推薦係統的設計與實現 211
10.2.4算法優化與模型訓練 217
10.3本章小結 220
10.4思考題 220
第11章專業撰稿人：智能寫作助手 222
11.1需求分析與功能設計 222
11.1.1內容生成的應用場景與需求挖掘 222
11.1.2多語言支持與語義校準的必要性 224
11.1.3個性化寫作與用戶偏好定製 227
11.2模塊設計與核心算法：搭建智能寫作係統的邏輯框架 230
11.2.1內容生成與續寫算法的實現原理 230
11.2.2多輪交互與上下文保持策略 233
11.3代碼實現與係統部署 237
11.3.1智能寫作係統的核心代碼實現 237
11.3.2API集成與功能擴展方案 240
11.3.3係統部署與性能優化 243
11.4本章小結 246
11.5思考題 247
第12章電商好幫手：智能在線客服 248
12.1用戶需求與功能設計 248
12.1.1電商平台用戶的主要需求與痛點分析 248
12.1.2智能客服的核心功能規劃與模塊設計 249
12.1.3用戶交互方式與多渠道集成方案 252
12.2核心算法與自然語言處理：智能客服的技術架構 255
12.2.1意圖識別與對話管理：智能客服的基礎邏輯 256
12.2.2多輪對話與上下文保持：實現連貫的用戶交互 260
12.2.3算法與工具選型：自然語言處理與推薦係統的集成 263
12.3從代碼實現到係統部署：打造可擴展的智能客服智能體 266
12.3.1核心代碼實現與模塊集成 267
12.3.2係統測試與性能優化策略 270
12.3.3係統部署與優化：將智能客服智能體投入實際應用 273
12.4本章小結 277
12.5思考題 277
······