大模型定制开发(行业应用与解决方案)

本书是一本旨在帮助读 者深入理解和应用AIGC与 大模型技术的实用指南。写 作目的是让读者了解AIGC 与大模型技术的发展趋势、 核心驱动力、定义与关键特 征，以及如何将大模型的能 力应用于实际。 本书内容包括AIGC与大 模型技术概览、构建与配置 开发环境、打造虚拟角色的 艺术、多媒体行业应用、金 融行业应用、自媒体行业应 用、旅游行业应用和电商平 台应用。其中，亮点案例包 括娱乐产业的角色扮演应用 、多媒体行业的音视频处理 创新、金融行业的股票分析 以及电商平台的智能购物体 验等。这些案例展示了 AIGC与大模型技术在不同 领域的实际应用，以及如何 通过技术拓展应用思维和巩 固程序设计思维。 本书适合对AIGC与大模 型技术感兴趣的读者，特别 是大模型从业人员阅读。通 过阅读本书，读者可以了解 AIGC与大模型技术的基本 概念和应用场景，掌握实际 应用技巧，并拓展应用思维 。此外，本书也可作为相关 领域的专业教材或参考书， 为读者提供深层的技术知识 和实用的案例参考。

崔皓，资深架构师，10年分布式架构经验。曾任惠普技术专家。乐于分享，撰写了很多热门技术文章，阅读量超过60万。

第1章 AIGC与大模型技术概览：探索创新之路 1.1 启航：必看的阅读指南 1.2 从AIGC到大模型：技术演进与应用 1.3 大模型概览：定义、功能和影响 1.4 大模型训练：预训练、模型微调和强化学习 1.5 总结与启发 第2章 构建与配置开发环境：从LangChain到Streamlit 2.1 开发环境概述：兵马未动粮草先行 2.2 环境搭建与项目结构：Anaconda的全解析 2.3 大模型快速开发：LangChain架构初探 2.4 交互式开发：探索Streamlit的强大功能 2.5 模型多样性：选择大模型应用场景 2.6 总结与启发 第3章 打造虚拟角色的艺术：提示词与大模型的碰撞 3.1 大模型与游戏行业 3.2 虚拟世界的冒险：在线角色扮演 3.3 提示词与AI的默契：提示词和提示词工程 3.4 控制AI的艺术：提示词工程原则 3.4.1 注重细节：SMART驱动提问 3.4.2 设定角色：提示词中的身份设定 3.4.3 指定步骤：大步跨向AI模型 3.4.4 提供示例、分割内容、限定长度：精确的艺术 3.5 实战演练：创造虚拟角色，一步步打造个性化角色 3.5.1 需求分析：角色、关卡和规则 3.5.2 界面设计：架构虚拟角色控制台 3.5.3 代码编写：代码赋予虚拟角色生命 3.5.4 功能测试：让角色栩栩如生 3.6 总结与启发 第4章 多媒体行业应用，音视频处理的创新之路 4.1 变革浪潮：大模型重塑多媒体的未来 4.2 梦想成像：大模型让创意触手可及 4.3 融合转换：多模态的美食探索之旅 4.4 案例解析：打造自动化视频内容制作工坊 4.5 技术分析：构筑视频创作的高效引擎 4.5.1 上传视频 4.5.2 解析视频 4.5.3 生成语音 4.5.4 合成视频 4.6 界面设计：简化复杂，优化视频创作体验 4.7 编码艺术：视频解说项目背后的科技魔法 4.7.1 组件包简介 4.7.2 获取视频信息 4.7.3 处理视频和理解图片 4.7.4 合成语音 4.7.5 合成视频 4.7.6 交互界面 4.8 功能测试：将“视频解说”项目从概念带入现实 4.9 总结与启发 第5章 金融行业应用：智能股票分析，AI Agent进入新时代 5.1 技术革命：大模型与金融行业 5.2 智能代理：AI Agent助力金融领域 5.3 案例解析：开启智能股票分析之路 5.4 技术分析：Autogen-AI Agent的最佳实践 5.4.1 对话代理：Conversable Agent的解决方案 5.4.2 顺序聊天：优化任务协作流程 5.4.3 代码执行器Code Executor：从需求到实施 5.4.4 分工协作：UserProxy Agent和AssistantAgent 5.5 比较股票：智能体落地实操 5.6 功能测试：从开发到应用 5.7 智能股票：比较股票、分析原因和生成报告 5.8 功能验证：智能股票分析全流程展示 5.9 总结与启发 第6章 自媒体行业应用：爬虫、仿写与智能评价 6.1 AI在自媒体行业中的革命：从PGC到AIGC的演变 6.2 AI生成媒体内容：智谱清言应用 6.3 案例解析：打开自媒体新篇章 6.4 技术分析：爬虫、解析、摘要与自省 6.4.1 网络信息的爬取和解析：思路整理与工具应用 6.4.2 function call：大模型在数据处理中的应用 6.4.3 数据结构化：利用大模型和schema优化信息抽取 6.4.4 生成文章摘要：MapReduce精练文章内容 6.4.5 仿写文章：工作流的最佳实践 6.5 代码实现：从爬取到仿写的技术流程 6.5.1 文章列表与内容抓取：Playwright+BeautifulSoup+Function Call 6.5.2 生成文章摘要：MapReduce的最佳实践 6.5.3 仿写与评价：LangGraph循环图应用 6.5.4 界面交互：构建友好的内容管理平台 6.6 功能测试：项目实施与效果评估 6.7 总结与启发 第7章 旅游行业应用：工具调用、智能搜索与任务规划 7.1 大模型在旅游行业的应用：AI推动行业变化 7.2 案例解析：“智能旅游”项目介绍 7.3 技术分析：工具调用与大模型规划 7.3.1 调用外部工具：function call再次登场 7.3.2 观察调用结果：Agent与Tool调用的区别 7.3.3 真实工具登场：用搜索引擎和维基百科替换模拟函数 7.3.4 复杂任务规划：Plan-and-Solve与ReWOO的选择 7.4 代码实现：从城市搜索到旅游计划 7.4.1 搜索旅游城市：大模型结合搜索引擎 7.4.2 制订旅游计划：大模型结合无观察模式 7.4.3 搜索景点详情：大模型结合维基百科 7.4.4 界面交互：功能集成与用户交互 7.5 项目测试：功能操作与日志跟踪 7.5.1 搜索旅游城市：选择城市与信息传递 7.5.2 制订旅游计划：规划步骤与逐步执行 7.5.3 搜索景点详情：景点抽取与详情总结 7.6 总结与启发 第8章 电商平台应用：打造智能购物体验 8.1 电商行业的AI转型：从智能客服到个性化推荐 8.2 案例解析：“自动客服助手”项目介绍 8.3 技术分析：从