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75千字 字数
2025-07-01 发行日期
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主编推荐语

带你从0到1搭建专属AI搜索应用，跑通全流程。

内容简介

本书基于大模型成功赋能AI搜索经验总结，系统梳理AI搜索的实现原理、核心技术、关键工具及模块化实现。

本书共8章。第1章从多个维度分析大模型技术，帮助读者理解其技术变革与应用的本质，最后分析了大模型落地难点，让读者对大模型有全面认知。

第2章梳理AI搜索从关键词匹配到语义理解的发展路径，并以Lepton Search为例解析源码实现，帮读者构建AI搜索的初步认知框架。

第3章全面解析查询理解、规划执行、答案内容优化以及答案缓存优化等AI搜索的关键技术，旨在帮助读者深入理解AI搜索系统的内部运作机制与实现。

第4章介绍OpenAI API、DeepSeek、LangChain、Milvus等技术及其应用，帮助读者降低开发门槛。

第5章讲解如何从零开始构建一个AI搜索系统的后端架构，涵盖后端技术方案设计、基础框架构建，为后续功能开发打好基础。

第6章详解AI搜索系统的五大核心模块（实体、分析器、检索器、生成器、过滤器）的功能定位与代码实现，以构建一个结构清晰、职责分明的AI搜索引擎内核。

第7章聚焦于系统的自动化调度设计，如动作类的定义与实现、调度器模块的构建，提升系统的智能化水平。

第8章详解应用层（DAO操作层、Service逻辑层、Controller接口层）的开发流程，最后提供多个接口实现示例，并通过3个场景来测试AI搜索效果。

目录

  • 版权信息
  • 前言
  • 第1章 大模型技术分析与落地难点
  • 1.1 大模型技术分析
  • 1.1.1 变革与挑战共存
  • 1.1.2 与传统模型的区别
  • 1.1.3 对行业格局的冲击
  • 1.1.4 从训练流程看发展的限制因素
  • 1.2 落地难点
  • 第2章 AI搜索历程与原理初探
  • 2.1 AI搜索发展的历程
  • 2.1.1 搜索的智能化趋势
  • 2.1.2 AI如何赋能传统搜索
  • 2.1.3 AI搜索的未来发展方向
  • 2.2 AI搜索的原理初探：基于Lepton Search分析
  • 2.2.1 为什么选择Lepton Search
  • 2.2.2 Lepton Search后端源码分析
  • 第3章 深入AI搜索核心技术
  • 3.1 查询理解技术
  • 3.1.1 问题分类机制
  • 3.1.2 查询改写机制
  • 3.1.3 查询扩展机制
  • 3.1.4 意图识别与规划
  • 3.2 规划执行技术
  • 3.2.1 动作的分类
  • 3.2.2 调用仅输出动作
  • 3.2.3 调用搜索并输出动作
  • 3.2.4 基于Agent的执行过程
  • 3.2.5 基于工作流的执行过程
  • 3.3 答案内容优化技术
  • 3.3.1 角色与答案模板机制
  • 3.3.2 在答案中呈现引用编号
  • 3.3.3 呈现不同维度的答案
  • 3.4 答案缓存优化技术
  • 3.4.1 缓存的核心考量
  • 3.4.2 引入缓存后的问题
  • 3.4.3 答案多样性的简单处理
  • 3.4.4 答案多样性的高级处理
  • 第4章 掌握应用的开发技术栈
  • 4.1 认识OpenAI API
  • 4.1.1 API介绍
  • 4.1.2 会话补全能力
  • 4.1.3 嵌入模型能力
  • 4.1.4 微调模型能力
  • 4.2 掌握DeepSeek模型
  • 4.2.1 核心技术
  • 4.2.2 本地部署
  • 4.2.3 基于Python调用
  • 4.3 认识Milvus向量数据库
  • 4.3.1 Milvus介绍
  • 4.3.2 本地搭建Milvus
  • 4.3.3 核心技术与原理
  • 4.4 Milvus本地知识库实践
  • 4.5 LangChain基础知识
  • 4.5.1 核心组成与生态
  • 4.5.2 创建提示词模板
  • 4.5.3 创建模型
  • 4.5.4 创建大模型链
  • 4.6 精通LangChain的高级用法
  • 4.6.1 回调函数的使用
  • 4.6.2 聊天上下文管理
  • 4.6.3 Agent与工具的调用
  • 第5章 后端方案设计与框架构建
  • 5.1 技术方案设计
  • 5.1.1 项目整体设计
  • 5.1.2 后端数据库设计
  • 5.1.3 后端流式通信设计
  • 5.2 构建后端基础框架
  • 5.2.1 划分后端目录结构
  • 5.2.2 开发项目入口文件
  • 5.2.3 开发服务初始化模块
  • 第6章 构建AI搜索的核心架构
  • 6.1 实体模块
  • 6.1.1 创建参数实体
  • 6.1.2 创建策略实体
  • 6.1.3 创建规划实体
  • 6.1.4 创建调度结果实体
  • 6.1.5 创建搜索结果实体
  • 6.2 分析器模块
  • 6.3 检索器模块
  • 6.4 生成器模块
  • 6.5 过滤器模块
  • 6.5.1 创建过滤器基类
  • 6.5.2 创建移除器模块
  • 6.5.3 创建重排序模块
  • 6.5.4 创建读取器模块
  • 第7章 实现AI搜索的自动运行
  • 7.1 创建动作类
  • 7.2 实现调度器模块
  • 第8章 开发AI搜索的应用功能与场景测试
  • 8.1 开发DAO操作层
  • 8.1.1 实现会话DAO操作
  • 8.1.2 实现消息的DAO操作
  • 8.1.3 实现引用DAO操作
  • 8.1.4 实现网页内容DAO操作
  • 8.2 开发Service逻辑层
  • 8.2.1 使用缓存中的答案的处理逻辑
  • 8.2.2 生成预测问题的处理逻辑
  • 8.3 开发Controller接口层
  • 8.3.1 统一接口注册
  • 8.3.2 开发请求中间件
  • 8.3.3 开发会话记录列表接口
  • 8.3.4 开发会话操作接口
  • 8.3.5 开发流式问答接口
  • 8.3.6 开发预测问题接口
  • 8.4 AI搜索应用场景测试
  • 8.4.1 私人问答方向
  • 8.4.2 写作创作方向
  • 8.4.3 学术研究方向
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出版方

机械工业出版社

机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。