本書聚焦大模型開發(fā)全流程, 從Transformer到GPT, 深度解構(gòu)大模型的技術(shù)核心, 從0到1重構(gòu)復現(xiàn)大模型, 直擊智能體開發(fā)與RAG知識庫開發(fā)前沿, 全書通過代碼級實踐揭示大模型的技術(shù)原理與奧秘, 鋪就一條從“理解原理”到“親手締造”的進階之路。書中詳解Ollama本地部署、FastAPI服務器及云端API調(diào)用, 覆蓋Qwen、DeepSeek等主流模型部署方案。實戰(zhàn)智能體開發(fā), 基于大模型API與LangChain框架, 實現(xiàn)工具調(diào)用、增強檢索、并行工作流; 基于多重融合查詢、任務分解、假想文檔嵌入等實現(xiàn)RAG知識庫構(gòu)建; 解讀DeepSeek模型的技術(shù)演進路徑, 剖析多頭潛在注意力、DeepSeekMoE架構(gòu)、多Token預測、GRPO等前沿創(chuàng)新設計。