本书围绕大模型的生产实施流程，系统介绍大模型的应用实践方法。第一部分系统地介绍了机器学习的场景分类、深度学习的崛起以及基础模型。第二部分聚焦于应用挑战，详细讲解问题定义、流程、技术，包括嵌入和标记化、向量数据库、微调、部署与推理等。另外，展示了LLM相关的编排与集成策略，以及两个实际索引技术的案例。本书不仅介绍了应用案例，还对前沿技术和未来发展进行了展望，包括可解释性、GANs、强化学习和模型自动化。团队协作、项目管理和持续集成等实践内容也得到充分涵盖。最后，通过一个实践案例章节，读者学习如何调试、部署和运维大模型的LLM应用。这本书将帮助从业者掌握从基础概念到实际应用的全过程，使他们能够构建稳健的应用，将机器学习和深度学习引入现实世界。