本书的目标，是让非机器学习领域甚至非计算机专业出身但有学习需求的人，轻松地掌握机器学习的基本知识，从而拥有相关的实战能力。本书通过AI“小白”小冰拜师程序员咖哥学习机器学习的对话展开，内容轻松，实战性强，主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。本书所有案例均通过Python及Scikit-learn 机器学习库和Keras 深度学习框架实现，同时还包含丰富的数据分析和数据可视化内容。本书适合对AI 感兴趣的程序员、项目经理、在校大学生以及任何想以零基础学机器学习的人，用以入门机器学习领域，建立从理论到实战的知识通道。

《SAP程序设计》内容包括SAP系统开发实施过程中的各个环节及其设计方法，侧重于系统技术实现细节，深入浅出地介绍了SAP系统、ABAP语言以及ABAP工作台工具，同时涉及SAP系统结构知识。《SAP程序设计》是针对系统开发人员和程序设计人员而撰写的书籍，也可作为高校SAP（或ERP）课程教材和ABAP程序设计培训教程。

人工智能（AI），尤其是生成式语言模型和生成式人工智能（AIGC）模型，正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键，莫过于探究自然语言处理（NLP）技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅，让其亲身感受，并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram，词袋模型（BoW），Word2Vec（W2V），神经概率语言模型（NPLM），循环神经网络（RNN），Seq2Seq（S2S），注意力机制，Transformer，从初代GPT到ChatGPT再到GPT-4等一系列突破性技术的诞生与演进。
本书将以生动活泼的笔触，将枯燥的技术细节化作轻松幽默的故事和缤纷多彩的图画，引领读者穿梭于不同技术的时空，见证自然语言处理技术的传承、演进与蜕变。在这场不断攀登技术新峰的奇妙之旅中，读者不仅能深入理解自然语言处理技术的核心原理，还能自己动手，从零开始搭建起一个又一个语言模型。
无论你是在校学生还是人工智能从业者，这本书都将成为一盏明灯，照亮你探索人工智能无限奥秘的道路。

人工智能时代一种全新的技术Agent正在崛起。这是一种能够理解自然语言并生成对应回复以及执行具体行动的人工智能体。它不仅是内容生成工具，而且是连接复杂任务的关键纽带。本书将探索Agent的奥秘，内容包括从技术框架到开发工具，从实操项目到前沿进展，通过带着读者动手做7个 功能强大的Agent，全方位解析Agent的设计与实现。本书最后展望了Agent的发展前景和未来趋势。
本书适合对Agent技术感兴趣或致力于投身该领域的研究人员、开发人员、企业负责人，以及高等院校相关专业师生等阅读。读者将跟随咖哥和小雪的脚步，踏上饶有趣味的Agent开发之旅，零距离接触GPT-4模型、OpenAI API和Assistants、LangChain、LlamaIndex和MetaGPT等尖端技术，见证Agent在办公自动化、智能调度、知识整合以及检索增强生成（RAG）等领域的非凡表现，携手开启人工智能时代的无限可能，在人机协作的星空中共同探寻那颗最闪亮的Agent之星！

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◎编辑推荐：
1.强调知识技能与具体业务的结合，总结的都是工作中的实际操作经验。与理论书相比，本书强调动手，而不仅是思维认知；与技术书对比，本书不仅从技术角度介绍了数据采集、清洗、分析的相关工具与方法论，而且对其在运营和增长方面的业务应用也进行了体系化的介绍。
2.本书以课程对话、答疑和练习的形式呈现，语言轻松幽默，有着非常好的区分度和辨识度。
3.以AARRR模型为线索展开，以问题为导向，总结运营增长中各个核心关键点的具体数据分析与实践，重在培养读者的数据分析的能力和思维。
4.作者为新加坡埃森哲公司高级顾问，参与过公共事业、医疗、金融等多领域大型人工智能项目，长期聚焦于对大型数据的分析与增长，对政府、企业和事业单位的数据智能化项目如何成功落地有着丰富的经验。
◎内容简介：
本书以案例的形式，介绍从思维模型分析到场景实践的数据分析方法。全书围绕“数据分析”与“运营增长”两大关键要素，在系统介绍数据分析思维、数据分析方法、数据采集技能、数据清洗技能等基础知识的同时，以问题为导向，解读运营与增长的关键性业务内容，在获客、激活、留存、变现、自传播循环等各个核心运营环节展开数据分析实战。
本书提供案例相关数据集与源码包，适合数据分析、产品运营、市场营销等行业有数据分析具体业务需求的人士阅读，也适合相关专业的师生阅读。

本书以实战为导向，系统性地讲解了RAG技术的构建与优化。全书内容从数据导入、文本分块、向量嵌入到向量存储、检索优化、响应生成，再到复杂RAG范式的探索，层层递进，帮助读者全面掌握RAG技术的核心知识点和实践技巧。首先聚焦于RAG系统的基础构建，包括数据加载、文本分块、信息嵌入和向量存储；其次深入探讨检索前处理、索引优化、检索后处理和响应生成等关键环节；随后提供了一套完整的RAG系统评估体系，帮助读者量化系统的性能；最后展望RAG技术的未来，介绍了GraphRAG、上下文检索、Modular RAG、Agentic RAG和Multi-Modal RAG等前沿范式。
在推进具身智能落地的实践中，RAG技术正在重构机器人的知识处理范式。本书既有手把手的代码级指导，又包含架构设计的顶层思考，可作为AI工程师的案头工具书，也可作为CTO规划技术栈的决策参考。相信每一位追求智能系统实用价值的读者，都能从本书中获得跨越技术鸿沟的桥梁。
——宇树科技创始人兼CEO 王兴兴
本书系统构建了RAG技术的完整实施框架，涵盖从数据预处理、文本分块到向量存储与检索优化的全流程技术架构。书中深入解析了RAG核心组件的运行机制，并结合可落地的性能评估体系，为开发者提供了构建智能知识系统的全周期方法论。同时，本书还展望了GraphRAG、Multi-Modal RAG等新一代知识引擎的发展趋势。无论是希望了解大模型相关知识的专业人士，还是探索AI应用创新的实践者，都能从本书中获得兼具理论与实践的指导。
——新浪微博首席科学家，AI研发部负责人 张俊林
RAG是一种非通用的实验性技术范式。在实际应用中，通常是为了满足具体业务需求而采用RAG，而非围绕RAG来设计业务。这意味着需要针对不同的场景和问题进行专门的调整、优化，甚至定制化处理。《大模型应用开发 RAG实战课》一书从实现原理到代码实践，全面介绍了RAG技术的应用方法，涵盖了数据导入、文本分块、信息嵌入、向量存储、检索、系统评估及复杂范式等全链路知识，非常适合初级者入门学习。理解这些原理是进行有效优化的基础，读者可以以本书为起点，通过大量实践来深化理解，一定会有所收获。
——360人工智能研究院资深算法专家，老刘说NLP社区作者 刘焕勇
对大多数企业来说，要从大模型中获得生产力与提升运营效率，“招募”成千上万的数字员工是关键途径。然而，管理如此规模的数字员工队伍，即使对有管理万人团队经验的管理者来说，也是一个全新的挑战。企业不仅要借助大模型和流程编排工具，还需将这些技术与自身知识体系深度融合，具备幻觉对抗、权限控制、知识重构与解耦、自动更新以及过程可溯等能力，而实现这些目标的核心技术正是RAG。《大模型应用开发 RAG实战课》一书给我留下了深刻印象，尤其是咖哥精心绘制的技术图解。全书内容紧密贴合企业级RAG的实施路径，非常适合希望在企业中落地AI能力的朋友细读参考。
——杭州萌嘉（TorchV）创始人兼CEO 卢向东（@土猛的员外）
将大模型的通用智能与特定领域知识有效结合，是AI应用落地的核心挑战。RAG为此提供了重要的工程框架。本书深入浅出地剖析了RAG的技术栈与实践要点，对致力于构建高性能、可信赖AI应用的工程师和架构师而言，极具参考价值。
——谷歌AI开发者专家，极客时间“AI大模型系列训练营”作者 彭靖田