今天给大家推荐的这本书是大模型领域最受读者喜爱的 LLM 应用开发图书，第 1 版销量 2 万册。读者对这本书的喜爱源于其简单、示例多、图文并茂，知识点全。你可以认为它是一份 LLM 应用开发的 MVP（最小可用知识）。
升级版涵盖了自第 1 版以来 GPT-4 的核心更新、API 应用解析，及 RAG、Agent 等读者最为关注的技术点，中文版还涵盖 DeepSeek 应用开发案例，覆盖 LLM 生态热门平台与框架：OpenAI、LangChain、LlamaIndex、DeepSeek、Dify。篇幅从第 1 版的 160 页到第 2 版的 300 页，新知识满满。
如果你想上手 LLM 应用开发，毫无疑问，就从这本书开始。
如今，大语言模型已经不再是一个单一的产品，而是一个完整的技术生态。无论是 GPT-4、DeepSeek、Claude，还是未来的 GPT-5 还是 DeepSeek 新版本的发布，它们的核心架构、API 交互方式、提示工程、RAG（检索增强生成）、LangChain 等技术框架，都有很强的共性。
如果你已经掌握了如何调用 GPT-4 API，如何高效设计提示词，如何结合外部知识库增强大模型的能力，如何使用 LangChain 构建复杂的 AI 应用，那么不管未来出现什么新模型，你都可以快速适应，而不是从零开始。
从 2023 年到 2024 年，我们见证了 AI 领域的一次次突破，但有一件事始终没有改变：
模型会不断升级，但它们的应用开发逻辑不会被颠覆
。真正的技术壁垒，不是会用某个具体模型，而是能将 LLM 技术转化为真正落地的应用。
如果你对大模型应用开发感兴趣，却不知道如何入门，那么 Olivier Caelen 和 Marie-Alice Blete 合著的《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》将是你的最佳入门指南。
许多开发者初识大语言模型时，往往只停留在“输入提示词，获取结果”的阶段，但真正的 LLM 开发远不止于此。这本书不仅帮你掌握 API 调用，还通过清晰的图解与代码示例，深入解析 GPT-4 的架构演进，揭示模型如何生成文本、理解上下文的底层机制。理解这些核心原理，才能有效规避幻觉（hallucination）、优化响应质量，甚至为特定业务场景定制模型，从而真正发挥大模型的潜力。
附赠本书思维导图，可以提前概览新版内容：
任何对 LLM 应用开发感兴趣的读者，都可以来参考这本书来入门。书中提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 LLM 的工作原理，并在此基础上使用流行的编程语言 Python 构建 LLM 应用。
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全面升级，紧跟大模型最新趋势
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新增自第 1 版以来 GPT-4 的核心更新、API 应用解析，及 RAG、Agent 等读者最为关注的技术点，让你掌握 LLM 最新核心发展。
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从理论到实战
：作者介绍了 LLM 开发的三大范式：提示工程 + 微调 + RAG，并着重解析 GPT-4 的核心机制。从 API 调用到构建智能应用，确保你学得会、用得上。
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6大案例，快速上手
：本书还提供了 6 个高质量案例，涵盖多个应用场景：
✅ 新闻生成器——让 AI 自动撰写新闻内容
✅ YouTube 视频摘要——快速提炼长视频核心信息
✅ 游戏专家——训练 AI 成为游戏助手
✅ 个人助理——构建专属智能助手
✅ 文档组织——高效管理和检索文本资料
✅ 情感分析——分析用户反馈，挖掘情绪倾向
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示例丰富，简单易学
：书中包含大量可直接运行的
Python 代码示例
，并配套 GitHub 开源代码库，所有示例均基于真实业务场景，覆盖开发者最常见的需求，帮助你快速理解并应用到自己的项目中。
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覆盖 LLM
生态热门平台与框架
：
OpenAI、LangChain、LlamaIndex、DeepSeek、Dify。
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随书附赠
：要说这本书英文版有啥遗憾，那么可能是不涵盖大家非常关注的 DeepSeek 应用开发案例，现在中文版全世界独家，也弥补了这个遗憾，案例基于大家超级热爱的 Dify，闭源最强 OpenAI + 开源双雄 DeepSeek × Dify，教你一步步教你部署私有化 AI 助手！
作者 Olivier Caelen
不仅是布鲁塞尔大学机器学习课程讲师，更在世界级支付公司Worldline主导 AI 研发，具有“教育+产业”的双重背景，让本书既规避了纯理论书的空洞，又超越了碎片化教程的局限。而
Marie-Alice Blete
在 AI 系统延迟与性能瓶颈领域的深耕，则为书中每一个案例都注入了工业级落地的可靠性。
译者何文斯
：知名大模型创业公司 Dify 产品经理、公众号“何文斯”作者，致力于研究大模型中间件技术和AI应用工程化的实际落地。业余时间撰写大模型相关技术的科普文章，期待共同见证通用人工智能的实现。
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希望将 LLM 能力无缝嵌入现有系统的 Python 全栈开发者
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试图用 AI 改造内容生成、客服、数据分析等场景的创业者
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渴望从“调参工程师”进阶为“AI应用架构师”的开发者
其实，只要你对 LLM 应用开发感兴趣，就可以阅读这本书，真的超级简单，原先说得会 Python 才能学习这本书，现在 LLM 也可以同时教你 Python 了。
业内专家书评
本书邀请业内一线大模型开发者、创业者试读了预览版，各位业内专家提前审阅，给出了专家书评。此外，各位还在书中分享了他们的一线 LLM 冲浪经验，及学习 LLM 相关技能的感悟，非常宝贵的资源。
假如你正想找一本专门介绍 DeepSeek 应用开发的书，不妨读读这本，因为其中关于模型原理、提示词写法及 API 的知识，同样适用于 DeepSeek。
如此短小精悍的书甚至还包含 LLM 原理的介绍和提示工程、RAG 的技巧。翻开这本书，进入 Dify 工作室，立马着手开发你的头一个大模型应用！
跟着“AI 师傅”上的“跟 AI 学编程”课程，就算是编程“小白”也能打造自己的小工具。但想要写出 AI 应用，还需要了解 API、RAG 等，推荐从这本书开启更加专业的学习。
在市面上纷繁复杂的学习资料中，这本书精准切中了学习者的核心诉求：它向初学者交代了大模型必要的前置概念，避免了生疏感；又快速梳理了 ChatGPT 的核心原理和用法；随后带领读者快速上手构建 AI 应用——堪称 AI 工程师的快速入门指南。
——邓范鑫，字节跳动架构师、公众号“深度学习”主理人
这本书不会给你终极答案，但能提供关键的“认知杠杆”：理解 Transformer 架构的核心思想，掌握大模型应用开发的基础范式，建立持续进化的学习框架。当技术浪潮以月为单位刷新时，这些底层认知才是开发者真正的护城河。
——梁宇鹏（@一乐），蓝莺 IM 创始人兼 CEO
新版补充了 RAG、智能体等前沿技术的相关内容，整体篇幅增加了近一倍。就像 LLM 在不断进步，这本书也以更全面的知识体系、更丰富的实践案例，帮助大家掌握新工具和新方法，以极快的速度上手 LLM 应用开发。
——罗云，腾讯云创始团队成员、腾讯云数据库副总经理兼向量数据库负责人
当技术演进到基于 GPT-4o、DeepSeek-R1 的智能体时代，当零样本学习逐渐普及，本书介绍的提示工程精髓、高级 RAG 框架、智能体工作流设计原则，依然是构建可靠 AI 系统的基础。
在 AI 技术红利窗口期缩短的当下，等待意味着落后。
《大模型应用开发极简入门：
基于 GPT-4 和 ChatGPT（第2版）》提供的不仅是简单的代码片段，更是一套完整的“认知-工具-实践”体系。
另外，本书术语表与参考文献章节，还可单独作为 LLM 技术团队的内部培训手册，帮助产品经理、工程师与决策者建立统一的认知基线，大幅降低团队协作成本。
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