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• 200 1_ |a 大模型Agent应用开发 |A da mo xing Agent ying yong kai fa |f (美) 瓦伦蒂娜·阿尔托著 |g 郭涛译

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2025.03

• 215 __ |a ⅩⅥ, 279页 |c 图 |d 24cm

• 312 __ |a 英文并列题名取自封面

• 320 __ |a 有书目

• 330 __ |a 本书首要简要介绍LLM，然后探索各种主流架构框架，包括专有模型(GPT3.5/4)和开源模型(FalconLLM)，并分析了它们的独特优势和差异。接着重点介绍基于Python的轻量级框架LangChain。引导读者完成创建智能代理的过程，该智能代理能从非结构化数据中检索信息，并使用LLM和强大的工具包处理结构化数据。此外，本书还涉足LFM领域，它超越了语言建模，涵盖各种人工智能任务和模式，如视觉和音频。无论你是经验丰富的AI专家还是该领域的新手，本书都是释放LLM全部潜力并开创智能机器新时代的路线图。

• 333 __ |a 人工智能相关专业人员

• 510 1_ |a Building LLM powered applications create intelligent apps and agents with large language models |z eng

• 606 0_ |a 人工智能 |A ren gong zhi neng

• 690 __ |a TP18 |v 5

• 701 _1 |a 阿尔托 |A a er tuo |g (Alto, Valentina) |4 著

• 702 _0 |a 郭涛 |A guo tao |4 译

• 801 _0 |a CN |b 江苏新华 |c 20250506

• 905 __ |a WXCSXY |d TP18/1221