"本书以行业大模型为核心，系统性地介绍了其基础理论、关键技术及行业实践，为读者呈现了一条从理论到应用的完整学习路径。全书围绕行业大模型的构建、优化与落地，深入浅出地剖析了其在多个领域的应用潜力，并结合实际案例与操作指南，助力读者掌握行业大模型的核心技术与实践方法。 全书共11章，分为基础理论篇、技术方法篇和应用实践篇。基础理论篇（第1~4章）从行业大模型的基本概念出发，阐述了其理论基础、发展必要性、数据收集与预处理方法，以及大模型测试与评估的多维度指标体系，为后续技术实践奠定扎实基础。技术方法篇（第5~8章）深入探讨了行业大模型的核心技术，包括继续预训练、微调、基于人类反馈的强化学习和提示工程，详细解析了各项技术的原理、实现方法与优化策略，帮助读者掌握模型定制化的关键技术。应用实践篇（第9~11章）聚焦行业大模型的实际应用，涵盖检索增强生成技术、微调平台操作指南及行业智能体的构建与落地案例，通过代码示例和实战演练，指导读者将理论转换为行业解决方案。 本书紧密结合行业热点，既适合人工智能从业者、企业技术决策者参考，也可作为高校和培训机构的教学用书。书中配有丰富的案例、代码和工具资源，便于读者快速上手并深入理解行业大模型的技术脉络与应用场景，为智能化转型提供有力支持。 "

王瑞平，湖北师范大学讲师，高级工程师（人工智能），珠海市高层次人才，武汉科技大学博士，华中科技大学与远光研究院人工智能实验室联合博士后研究员，IEEE Senior Member，武汉科技大学校外导师，SCI期刊审稿人；远光大模型-远光智言研发团队技术负责人；研究领域包括生成式人工智能（大语言模型和多模态大模型方向）、自然语言处理、图像处理、计算机视觉和机器视觉等；负责华东科技项目两项，参与珠海市产学研项目1项（子项目负责人），NW揭榜挂帅项目1项；负责远光研究院立项项目两项；发表学术论文10余篇，其中SCI检索7篇、北大核心期刊4篇，参与国家自然科学基金项目1项，申请并授权发明专利10余项。

前言 我们正站在人工智能革命的浪潮之巅。大模型技术的崛起，不仅重塑了机器学习的范式，更深刻改变了各行各业的运作方式。从医疗诊断到金融分析，从法律咨询到科研创新，行业大模型正以其强大的知识理解与生成能力，推动着产业智能化升级。作为一名长期深耕人工智能领域的研究者与实践者，笔者见证了行业大模型从理论探索到落地应用的全过程。如今，这项技术已不再是实验室里的概念，而是真正赋能千行百业的变革性工具。 行业大模型的独特价值在于，它能够深度融合领域知识，解决传统通用模型难以应对的专业化问题。无论是医疗术语的精准解析、金融数据的动态预测，还是法律文本的智能审查，行业大模型都能提供更高效、更可靠的解决方案，然而，构建一个真正适用于特定行业的大模型并非易事——它需要高质量的数据、先进的技术架构、精细的优化策略，以及合理的评估体系。本书正是为了帮助读者系统掌握这些关键能力而撰写的。 与此同时，我们也必须认识到，行业大模型的广泛应用仍面临诸多挑战。数据隐私与安全、模型的可解释性、伦理合规性等问题都需要我们在技术创新的同时保持审慎思考。如何在效率与公平、自动化与可控性之间找到平衡，是每位从业者必须面对的课题。本书不仅关注技术实现，也探讨了行业大模型在实际部署中的最佳实践与潜在风险，希望能为读者提供全面的视角。 本书主要内容 本书分为基础理论篇、技术方法篇和应用实践篇三大部分，循序渐进地介绍了行业大模型的核心技术与行业应用。 基础理论篇(第1~4章)： 系统梳理行业大模型的基本概念、发展背景与数据基础。第1章介绍行业大模型的定义、优势及典型应用场景； 第2章深入...