AI 应用开发入门：京东计算机 AI 新书 TOP3 解读

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AI 应用开发入门书籍推荐，涵盖 RAG、Agent 等热门技术，适用于多种模型，助力快速上手 AI 应用。

原文标题：京东计算机 AI 新书 TOP3

原文作者：图灵编辑部

冷月清谈：

本文解读了京东计算机 AI 新书 TOP3 中的《大模型应用开发极简入门》。该书不仅经受住了时间的考验，也扛住了技术的迭代。新版补充了 RAG、Agent 等时下热门内容，并将示例代码替换为最新模型。书中关于模型原理、Prompt 写法及 API 接口的知识，不仅适用于 GPT-4，也适用于主流的其他模型（包括国内的众多模型）。

随着模型能力飞速提升，成本不断降低，AI 也在加速实际落地，带来越来越丰富的应用场景。无论你想了解 AI 搜索背后的原理，还是好奇 AI 客服的工作机制，都能从本书中找到答案。本书能帮助读者快速上手，打开 AI 世界的大门，并进一步激发深入探索的兴趣。

怜星夜思：

1、书中提到的 RAG 和 Agent 技术，在实际应用中有什么不同，分别更适合解决什么类型的问题？
2、文章提到 OpenAI CEO 预测未来模型价格每年都会下降 10 倍，你认为这种趋势会对 AI 应用开发带来哪些影响？
3、文章中提到 AI 是对专业能力的放大，那么在 AI 时代，我们应该如何提升自己的专业能力，才能更好地利用 AI 这个工具？

原文内容

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AI 领域的技术更新速度相当快，几个月的变化相当于其他领域一年的更新了，一年多前给大家推荐过《大模型应用开发极简入门》这本书，那时候 ChatGPT 正是火爆的时候，人们对 AI 既好奇又焦虑；一年多后的今天，AI 技术逐步普及，大模型的格局也不再是 OpenAI 一家独大——国内的模型已跻身世界一流，再度掀起了 AI 技术的热潮。假如你正想找一本专门介绍 AI 应用开发的书，那么这本书正是你需要的，因为其中关于模型原理、Prompt 写法及 API 接口的知识，不仅适用于 GPT-4，也适用于主流的其他模型包括国内的众多模型。

一本优秀的技术图书，不仅要经得起时间的考验，还需扛得住技术的迭代。就像本书，在第一版出版一年多后，作者和译者依然与时俱进：他们在新版中补充了 RAG、Agent 等时下热门的内容，并将示例代码替换为最新模型；更重要的是，当 DeepSeek 等新一代模型出现后，书中已有的知识仍然适用。

过去一年里，模型能力飞速提升。一年多前，GPT-4 刚发布时成本高昂、速度缓慢，如今 GPT-4o 的成本已降至原先的十分之一，速度更快、能力更强；DeepSeek V3 的价格则只有 GPT-4o 的三十分之一。OpenAI CEO Sam Altman 甚至预测，未来模型价格每年都会下降 10 倍。成本的不断降低意味着你可借鉴本书所提供的示例，去探索更多解决现实问题的场景，也催生了更广阔的应用可能性。

AI 也在加速实际落地，带来越来越丰富的应用场景。例如，AI 辅助编程大幅提升开发效率，AI 搜索能更快、更准确地帮助找到信息，AI 助教可为学生提供个性化辅导，AI 客服则能高效收集数据并解决问题，AI Agent 更成为新一轮热点。如果想深入了解 AI 搜索背后的原理，可以参考本书的 RAG 相关内容；若好奇 AI 客服的工作机制，则可借鉴本书里关于 Agent 的介绍。

随着 AI 逐渐褪去神秘光环，你会发现它只是工具，并非威胁，而是对专业能力的放大。想要充分发挥这一放大效应，最有效的方式是借助编程自动化应用场景。如果你没有编程基础，大可以让 AI 帮你生成代码；若能配合书中的示例与讲解，便能更好地掌握 AI 的工作原理，并将其融入到自己的专业领域之中。

当然，这本书并不包含所有的答案，但它足以让你快速上手，为你打开 AI 世界的大门，并进一步激发你深入探索的兴趣。祝你在阅读与实践的过程中，感受 AI 技术的魅力，也期待见证更多富有创造力的应用和成果诞生。


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别慌！AI再厉害也是工具，关键看谁会用。咱们要做的就是把自己的专业练到炉火纯青，让AI成为咱们的“神助攻”。就像厨师有了智能菜谱，画家有了AI笔刷，程序员有了代码生成器，效率蹭蹭往上涨！所以，别只顾着研究AI，先把自己的老本行做好，才能更好地驾驭AI。

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如果模型价格真的如 Sam Altman 预测的那样下降，那简直是 AI 开发者的福音！首先，开发成本会大大降低，更多人能负担得起 AI 应用的开发和部署。其次，可以尝试更多以前因为成本原因而无法实现的想法，激发创新。最后，AI 应用可能会像现在的移动应用一样普及，渗透到我们生活的方方面面。不过，价格下降的同时，也要关注数据安全和伦理问题。

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从职业发展的角度看，AI 时代需要的是“T 型人才”。“T”的一竖代表深度，指的是在某个专业领域拥有扎实的知识和技能；“T”的一横代表广度，指的是具备跨领域的能力，能够理解和运用 AI 技术来解决实际问题。因此，我们需要在精通自己专业的同时，也要积极学习 AI 相关的知识，培养自己的跨界能力，才能在 AI 时代立于不败之地。

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这个问题很有意思！个人理解，RAG 主要是解决信息检索的问题，比如知识库问答，确保 AI 的回答有据可查；Agent 则更侧重于任务执行，通过自主规划和调用工具来完成复杂任务，例如自动化客服或智能助手。RAG 像是给 AI 配备了外置大脑，Agent 则是让 AI 有了行动能力。具体用哪个，取决于你的应用场景需要 AI 做什么。

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RAG就像是给AI一个图书馆，让它回答问题时可以先去查资料，确保答案靠谱。Agent就像是给AI一个工具箱，让它学会自己动手解决问题。如果想让AI像专家一样回答问题，用RAG；如果想让AI像助手一样帮你干活，用Agent。当然，也可以结合起来用，让AI既聪明又能干！

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从经济学角度分析，模型价格持续下降将导致 AI 应用的边际成本降低，从而刺激市场需求，加速 AI 技术的普及。这会促进 AI 应用的创新，同时也可能加剧市场竞争，迫使开发者不断提升应用质量和服务水平。此外，模型价格下降也可能导致 AI 应用的商业模式发生变化，例如从订阅制转向按需付费。

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价格下降？那必须是好事啊！以后开发AI就像搭积木一样简单了，成本低到可以忽略不计。想象一下，人人都能用AI，各种奇葩应用层出不穷，简直是科技版的“百家争鸣”。不过，也得小心AI泛滥成灾，别到时候满大街都是AI，反而找不到靠谱的了。

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从学术角度看，RAG（Retrieval-Augmented Generation）侧重于信息增强，通过检索外部知识来提升生成模型的质量，适用于知识密集型任务；Agent 则强调智能体的自主性和决策能力，通过与环境交互来学习和完成目标，适用于动态和不确定性环境。简单来说，RAG 更关注知识的准确性，Agent 更关注任务的完成度。

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我觉得在 AI 时代，最重要的是要学会与 AI 协同工作。一方面，要提升自己的专业技能，成为某个领域的专家，这样才能更好地判断 AI 给出的结果是否合理，并进行优化。另一方面，要学习如何使用 AI 工具，了解它们的优势和局限性，才能扬长避短，让 AI 真正成为自己的助手。此外，保持好奇心和学习能力也很重要，因为 AI 技术发展日新月异，只有不断学习才能跟上时代的步伐。