"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。

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