大模型从入门到实践，最被读者认可的几本书就在这里！

大模型技术发展迅速，信息更新节奏远超个人的学习速度。对于想入门、想深入，或已经开始用 AI 做事的人，更需要一条清晰、可靠的学习路径。

今天这份书单，小图按学习阶段与实际需求进行整理：从建立大模型基础认知，到理解底层原理，再到应用开发、工程落地与求职面试，涵盖大模型学习的方方面面。你可以从任何一个与你当前目标最接近的部分开始阅读，也可以顺着结构逐步进阶。

大模型入门

适合刚接触大模型，希望快速建立全局认知和基本动手能力的读者。

《大模型技术30讲》

塞巴斯蒂安·拉施卡｜著

叶文滔 ｜ 译

GitHub 项目 LLMs-from-scratch（star数44k）作者、大模型独角兽公司 Lightning AI 工程师倾力打造，全书采用独特的一问一答式风格，探讨了当今机器学习和人工智能领域中最重要的 30 个问题，旨在帮助读者了解最新的技术进展。

内容共分为五个部分：神经网络与深度学习、计算机视觉、自然语言处理、生产与部署、预测性能与模型评测。每一章都围绕一个问题展开，不仅针对问题做出了相应的解释，并配有若干图表，还给出了练习供读者检验自身是否已理解所学内容。

《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》 

奥利维耶·卡埃朗，[法] 玛丽–艾丽斯·布莱特 | 著

何文斯 | 译

深受读者喜爱的大模型应用开发图书升级版，作者为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理及优势，并在此基础上使用流行的 Python 编程语言构建大模型应用。

升级版在旧版的基础上进行了全面更新，融入了大模型应用开发的最新进展，比如 RAG、GPT-4 新特性的应用解析等。随书赠 DeepSeek × Dify 应用开发案例，书中还提供了大量简单易学的示例，帮你理解相关概念并将其应用在自己的项目中。

《图解DeepSeek技术》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔, [荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 孟佳颖 | 译

2 小时搞懂 DeepSeek 底层技术。近 120 幅全彩插图通俗解读，内容不枯燥。从推理模型原理到 DeepSeek-R1 训练，作者是大模型领域知名专家 Jay & Maarten, 袋鼠书《图解大模型》同系列，广受欢迎。

大模型底层原理与架构

适合希望理解 Transformer、训练流程、底层数学/工程的人。

《图解大模型：生成式AI原理与实战》

[沙特] 杰伊·阿拉马尔，[荷] 马尔滕·格鲁滕多斯特 | 著

李博杰 | 译

备受关注的大模型“袋鼠书”，全书通过 300 幅全彩插图，以极致视觉化的方式呈现大模型的核心原理与工程实现，覆盖从底层机制、应用开发到性能优化的完整链条。内容结合真实数据集、实用项目与典型场景，注重实操性。

特别收录 18 幅图精解 DeepSeek 底层原理，紧跟前沿。配套资源包括一键运行代码、200 道大模型面试题及大量拓展视频/文章资料，助你全面掌握大模型理论与实践，是入门进阶与求职备战的理想之选。

《从零构建大模型》

塞巴斯蒂安·拉施卡｜著

覃立波，冯骁骋，刘乾｜译

豆瓣评分 9.5，从零开始构建大模型的最佳指南，由畅销书作家塞巴斯蒂安•拉施卡撰写，通过清晰的文字、图表和实例，逐步指导读者创建自己的大模型。在本书中，读者将学习如何规划和编写大模型的各个组成部分、为大模型训练准备适当的数据集、进行通用语料库的预训练，以及定制特定任务的微调。

应用开发与框架实战

适合真正想做 RAG、LangChain、Agent、部署等实际工程落地的人。

《LangChain编程：从入门到实践（第2版）》

李多多（@莫尔索） | 著

本书以简洁而实用的方式引导读者入门大模型应用开发，涵盖 LangChain 的核心概念、原理和高级特性，通过实例细致解读了 LangChain 框架的核心模块和源码，并结合 DeepSeek 等，为读者提供了在实际项目中应用 LangChain 的逐步指导。这一版在第 1 版的基础上进行了全面更新，并新增了对 LangGraph 库的详细讲解等内容。

《RAG极简入门：原理与实践》

张其来，徐思琪 | 著

一本注重 RAG 上手实践的书，没有堆术语，而是把整套 RAG 技术拆解得明明白白。

全书共 7 章内容，作者从背景原理讲起，到怎么搭框架、怎么处理数据、怎么做检索、生成、优化，每一块都有图、有例子，逻辑也特别清晰。甚至最后还贴心地加了个完整实战项目，让你从头跑一遍系统都不带卡壳的。

《大模型推荐系统实战》

刘璐，张玉君 | 著

这本书深入探讨大模型时代推荐系统的核心技术、实战方法与前沿趋势。从推荐系统基础与大模型原理出发，系统讲解大模型与推荐系统的三大结合方式：作为推荐算法、增强传统系统以及构建智能代理。

书中包含丰富的实战案例，涵盖提示工程、LangChain 部署、联邦学习隐私保护等关键场景，并针对可解释性、公平性等业界难题提供解决方案。适合算法工程师、研究者以及希望掌握下一代推荐技术的从业人员，助力构建、智能且可信的推荐系统。

系统落地与工程实践

适合做项目，生产落地的工程师。

《大模型实战：生成式AI原理、方法与最佳实践》

[印] 阿米特·巴里（Amit Bahree）| 著

归一智能 王宝咪 | 译

微软首席项目经理倾力打造，一本书搞定大模型实战。本书系统地介绍了生成式AI 的理论基础、先进应用与部署实践，内容循序渐进，兼顾理论与实践。

第一部分围绕大语言模型的基本概念与多模态应用展开，帮助读者建立坚实的认知框架。第二部分深入探讨提示工程、数据集成、模型微调等关键技术，旨在提高读者的AI 应用开发能力。第三部分则聚焦生产环境中的架构设计、扩展策略、性能评估与AI 伦理规范，为组织落地生成式AI 提供指导。

如果你已经开始使用大模型，并希望让 AI 真正替你干活、做流程、产内容、跑任务，那就一定要学 Agent！绝对会让你多一个工作助手。

9 周实战，带你从 0 到 1 打造自己的智能 Agent，从基础原理到工具调用，从协作系统到项目落地，每周直播 + 社群陪跑，明星导师李博杰亲自授课，干货密度拉满，让你快速构建 Agent，从零到一。

（抢读版，抢购中）

由业内知名AI专家、前英伟达工程师，畅销书作者 Chip Huyen 撰写。 全书系统阐述了“AI工程”的核心方法——如何基于现成的基础模型（LLM、LMM）构建高效、实用的AI应用。书中提供了完整的 AI 工程框架，涵盖模型选择与评估、提示工程、RAG 与智能体、微调策略、数据集工程、推理优化及 AI 工程架构等关键环节，帮助开发者在复杂的 AI 生态中做出科学的技术决策。

大模型求职面试

《百面大模型》

包梦蛟，刘如日，朱俊达 | 著

本书按“二星到五星”难度体系，精选约 100 道大模型面试高频真题，覆盖 MoE、预训练、SFT、PEFT、RLHF、DPO、RAG、智能体等核心考点，配套题目目录，便于高效查漏补缺。

由 AI 领域大 V“包包大人”领衔，美团技术专家与北航新生代强强联合编写，内容专业权威。获 ACL Fellow 刘群、周明，《深度强化学习》作者王树森和黎彧君等 8 位业内大咖联合推荐，是大模型求职者的实战宝典。