本书详细解析从大语言模型的起源、发展历程与核心技术架构，深入探讨了数据集预处理、模型微调、检索增强生成(RAG)、智能体与编程工具、多模态模型、本地部署、大模型的评估、伦理、安全与未来以及应用案例等关键主题。本书注重实践导向，每章均配备实验指导与习题，帮助读者通过实践加深理解；案例丰富，结合真实应用场景，配备完整的落地实践；每章末尾提供总结性思维导图及运行案例代码及环境设置等相关知识，并融合了最新技术的进展。本书也配备了教学大纲、教学课件、电子教案、教学进度表等资源供教学工作者参考。