大型语言模型（LLM）已成为解决多样化任务的强大工具，企业纷纷投入应用。然而，从演示和原型迈向成熟产品，仍面临诸多挑战。

新书《Designing Large Language Model Applications》由资深机器学习研究员Suhas Pai撰写，系统分享了构建实用LLM应用的关键方法与实战经验。

书中深入解析了语言模型的核心组成，详细介绍了微调、领域适配、检索增强生成（RAG）、智能代理等多种应用范式。读者将学会如何准备训练数据、理解Transformer架构及其变体，掌握高效微调与推理优化技巧，进而将预训练模型无缝集成到企业现有软件生态中。

这本书不仅填补了从理论到实践的鸿沟，更为开发者提供了应对常见模型失效的策略，助力打造更智能、更可靠的语言模型应用。对于希望深入理解并充分利用LLM潜力的技术人员和产品经理，这是一部不可多得的指南。

链接：www.oreilly.com/library/view/designing-large-language/9781098150495/