《NLP大模型详解 : 基于LangChain、RAGs与Python》详细阐述了与 NLP 大模型相关的基本解决方案，主要包括自然语言处理领域探索，线性代数、概率和统计学，释放机器学习在自然语言处理中的潜力，进行有效文本预处理以实现** NLP 性能，利用传统机器学习技术增强文本分类能力，重新构想文本分类，揭开大语言模型的神秘面纱，访问大语言模型的强大功能，大语言模型推动的高级应用和创新，分析大语言模型和人工智能的过去、现在和未来趋势，来自世界级专家的观点和预测等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。

利奥尔·加齐特是一位技术精湛的机器学习专家，在建立和领导团队推动业务增长方面有着成功的经验。他是自然语言处理领域的专家，成功开发了创新的机器学习管道和产品。他拥有硕士学位，曾在同行评审期刊和会议上发表过文章。作为金融行业机器学习小组的高级总监和一家新兴初创公司的首席机器学习顾问，他是业内受人尊敬的领导者，拥有丰富的知识和经验可供分享。郝艳杰，计算机软件专业硕士毕业。精通网络主流开发语言、数据分析和硬件技术，同时具有较好的英文水平和技术背景，并翻译过多本英文书籍。

前言 本书将深入介绍自然语言处理（natural language processing，NLP）技术，从机器学习（machine learning，ML）的数学基础开始，一直到高级自然语言处理应用，例如大语言模型（large language model，LLM）和 AI 应用。 作为学习体验的一部分，你将掌握线性代数、优化、概率和统计知识，这些知识对于理解并实现机器学习和自然语言处理算法至关重要。此外，你还将探索一般的机器学习技术并了解它们与自然语言处理的关系。 在学习如何执行文本分类（即根据文本内容为文本分配标签或类别）任务之前，你将学习文本数据的预处理操作，包括为分析工作清洗和准备文本的方法。 最后，本书还将讨论大语言模型的理论、设计和应用等高级主题，探讨自然语言处理的未来趋势，介绍专家对该领域未来的看法。为了增强你的实践技能，你还将学习如何解决自然语言处理业务问题并提供解决方案。 本书读者 本书面向技术人员，包括深度学习和机器学习研究人员、注重实践的自然语言处理从业者、机器学习/自然语言处理教育者以及 STEM 学科学生。在项目中使用文本的专业人士和现有的自然语言处理从业者也将在本书中找到大量有用的信息。 掌握初级机器学习知识和 Python 基本操作将帮助你充分利用本书。 内容介绍 本书包含 11 章，各章内容如下。 第 1 章“自然语言处理领域探索”，介绍自然语言处理的定义和历史演变、自然语言机器处理的一般策略、自然语言处理和机器学习的协同效应，以及对语言模型的理解等，它们也是后续章节将要讨论的主题。 第 2 章“掌握与机器学习和自然语言处理...