本书旨在帮助读者了解提示工程的应用场景和实践案例，无论您是技术领域的专业人士，还是对新兴技术充满好奇心的读者，希望本书能激发您的思考，并为您展示一个崭新的创作世界。

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手指一滑，一个“三分钟读懂Transformer”的视频；再一刷，一篇“五个提示词技巧让你秒变AI大师”的推文。每天，我们被这些快知识喂养着，以为自己正在学习、正在进步。

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直到这本书的出现——《AI Engineering: Building AI Applications with Foundation Models》。上市仅一周，它便火速登顶亚马逊计算机类图书榜首，至今仍稳居前列，在全球AI圈内引发持续热议。

本文主要介绍了一种用于大语言模型（LLM）推理的框架 vLLM的底层工作机制、安装和基于vLLM的OpenAI兼容服务器搭建及其实践应用

MaxKB 知识库问答系统，基于大语言模型和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术

我觉得这本书重点告诉了我们对待未知领域如何报以科学的态度去学习和认知，而不能总像外行一样看热闹，而看门道的内行，必须以科学的态度，大语言模型，这本书可以作为看门道的指南。

于模型微调，RAG 的方案成本要低一些，而且更加灵活，实现起来也更简单一些，所以，它也成为了现在解决这个问题的首选。这一讲，我们就来了解一下 RAG。

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