零基础自学AI应用开发
李光毅
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李光毅
本书旨在用传统前后端开发过程中开发者熟悉的词汇与术语对AI应用开发的专业知识进行深入浅出的讲解，使开发者能够从0到1入门AI应用开发。本书不拘泥于讲解单一编程语言、单一模型和单一框架，而是尽可能完整地展现不同技术方案的优劣、技术选型时的考量和技术生态的全貌。书中涵盖当下多种热门类型AI应用的开发，从OpenAI API调用到RAG开发，从MCP服务器创建到智能体开发。本书的内容编排循序渐进，前半部分聚焦“入门”，通过控制代码复杂度及详细的基础知识讲解，帮助读者快速熟悉AI应用开发中的概念与常见模式；后半部分聚焦“进阶”，将向量数据库、第三方云服务等技术组件引入示例，并尝试通过构建完整的端到端应用将知识点串起来。此外，本书不仅包含业务代码，还涉及AI应用的调试、监控、部署乃至最佳实践，力求带给读者可工作的上线代码。 本书非常适合想用AI提升产品竞争力的前后端开发者、需要进行快速概念验证的技术经理与创业者，以及希望将大模型接入现有系统的架构师与运维工程师阅读。读者无须拥有与AI应用开发相关的经验，无须掌握Python或者Node.js编程语言，只要具有编程基础知识即可畅读本书。
一本面向有编程基础的开发者的AI应用实战指南。全书以“调API、搭RAG、做Agent”为主线，从环境配置到音频转录、智能助手、向量数据库、LangGraph及MCP服务器，逐步构建可上线的工程化项目。技术选型不绑定单一模型，注重方案对比与生态全貌。不足之处在于需一定编程基础且依赖外部API费用，LLM领域的时效性也是固有挑战。总体而言，本书定位精准、路线清晰，适合希望快速将大模型接入实际产品的技术人员入门。
这本书用通俗语言把AI应用开发全流程串成一条清晰学习路线，让我明白技术选型与落地要点；配合大量代码示例，动手实践变得轻松，极大降低了从零到一的门槛。书中对OpenAI API、RAG、MCP服务器到智能体的覆盖，使我认识到生成式AI的多样玩法，并激发将大模型接入现有系统的兴趣。作者强调调试、监控与部署最佳实践，提醒我在追求功能的同时也要关注可维护性。读完后，我更有信心把所学应用到真实场景，用AI提升产品竞争力。
直接去请教这方面的专家也并不是一个好主意，我们最初的一个疑问很可能会变成3个疑问，因为他会用另外两个我们闻所未闻的概念来解释这个疑问。（这很技术了）
请问书中描述的配套代码资料地址在哪里