- 通义千问(大模型架构与智能体开发实战基于QwQ-32B开源模型)
- - 作者：编者:芯智智能//温凯楠|责编:高洪霞
  - 出版社：电子工业
  - ISBN：9787121508073
  - 出版日期：2025/09/01
  - 页数：395
- 售价：51.2

内容大纲
    本书系统深入地剖析了通义千问QwQ-32B开源大模型的技术原理与工程应用，聚焦智能体强化学习下的模型架构创新与企业级项目交付实战。
    本书分为12章，内容包括通义千问QwQ-32B模型架构精解、数据管线与数据对齐、智能体架构与性能调优、模型推理加速与高效部署、模型的多模态能力、模型微调与领域自适应技术、复杂任务的语义推理与规划、系统对话能力增强与上下文处理、模型可控性与响应约束技术；随后以企业级自动化知识助手、大规模企业RAG检索生成实战等为工程案例，呈现出QwQ-32B在复杂商业场景中的构建路径与部署规范。同时，围绕企业级定制、多模型版本管理等内容，提供从模型到系统、从研发到交付的完整解决方案。
    本书适合具备一定大模型基础的研发人员、AI系统架构师、数据工程师、技术管理者阅读。对企业级AI系统构建、跨模态交互系统、RAG增强知识系统、多智能体协同平台等项目有明确诉求的技术团队，也可以将本书作为系统设计的参考蓝图与技术支撑。
作者介绍
目录
第1章  通义千问QwQ-32B模型架构精解
  1.1  QwQ-32B模型简介及Transformer架构原理基础
    1.1.1  通义千问QwQ-32B模型简介
    1.1.2  为什么要有QwQ-32B
    1.1.3  何为Transformer
    1.1.4  基于RoPE的旋转位置编码优化
    1.1.5  SwiGLU激活函数的高维表示
    1.1.6  Decoder-only架构的Token并行路径
    1.1.7  层归一化的前置设计实现
    1.1.8  DropPath与残差融合策略
  1.2  多专家路由机制在大模型中的微粒化配置
    1.2.1  Experts参数隔离与Token稀疏激活
    1.2.2  Top-2 Gating机制的动态路径选择
    1.2.3  路由器梯度问题与正则优化
    1.2.4  ECF动态调节
  1.3  高效注意力机制的重构
    1.3.1  FlashAttention-2的流水线优化
    1.3.2  KV Cache压缩与解码时动态管理
    1.3.3  查询位置关联哈希索引加速
    1.3.4  稀疏注意力vs线性注意力
  1.4  模型压缩与结构稀疏性优化
    1.4.1  LoRA在QwQ-32B中的精调集成
    1.4.2  QLoRA的量化与适配策略
    1.4.3  分层剪枝与权重重要性评估
    1.4.4  模型蒸馏下的学生/教师协同框架
  1.5  参数初始化与训练稳定性控制
    1.5.1  Fan-in vs Fan-out初始化策略对比
    1.5.2  DeepNorm正则化机制在深层网络中的稳定性
    1.5.3  Pre-LN与Post-LN在梯度传播中的角色
    1.5.4  Embedding漂移与Clip策略
    1.5.5  AGC的阈值搜索
  1.6  本章小结
第2章  数据管线与数据对齐
  2.1  多模态数据混合构建
    2.1.1  文本数据去重与语料覆盖率分析
    2.1.2  中英对齐与语义映射规则
    2.1.3  多轮对话上下文归一化
    2.1.4  专业领域语料强化覆盖
  2.2  高质量指令微调样本构造
    2.2.1  Alpaca格式与多样化指令改写
    2.2.2  复杂推理链构建
    2.2.3  增强型Few-Shot样本自动生成器
    2.2.4  伪标签生成与验证机制
    2.2.5  对抗样本注入
  2.3  强化学习对齐：RLAIF与RLEIF融合机制
    2.3.1  人类偏好数据采样分布
    2.3.2  奖励模型训练的对比损失构造
    2.3.3  蒸馏引导的强化微调管线
    2.3.4  自监督奖励信号抽取
  2.4  本章小结

第3章  智能体架构与性能调优
  3.1  智能体系统架构剖析
    3.1.1  多模块协同调度引擎
    3.1.2  Agent核心接口封装与协议设计
    3.1.3  工具调用的上下文注入机制
    3.1.4  状态感知与事件驱动模型
  3.2  工具调用与函数推理
    3.2.1  OpenFunction格式的接口定义
    3.2.2  函数调用路径追踪与推理反射机制
    3.2.3  多函数调用调度队列设计
    3.2.4  函数选择条件与Prompt动态拼接
    3.2.5  工具调用错误恢复与重试策略
  3.3  多智能体协同对话系统
    3.3.1  基于角色的智能体定义与策略注入
    3.3.2  LLM中嵌套Agent交互协议
    3.3.3  任务分解
    3.3.4  中央调度Agent与子Agent路由
  3.4  本章小结
第4章  模型推理加速与高效部署
  4.1  模型量化精度与性能平衡
    4.1.1  SmoothQuant与PTQ策略比较
    4.1.2  INT4/INT8量化矩阵逼近误差评估
    4.1.3  基于LLM.int8的低秩补偿机制
  4.2  编译优化与图融合技术
    4.2.1  ONNX图优化Pass链设计
    4.2.2  TensorRT融合策略与层缓存分配
    4.2.3  FlashAttention图内核替换技巧
  4.3  分布式推理系统设计
    4.3.1  Zero-Inference策略与激活稀疏管理
    4.3.2  Pipeline Parallel与Token Interleaving
    4.3.3  DeepSpeed Inference引擎集成
  4.4  本章小结
第5章  模型的多模态能力
  5.1  图文融合建模机制
    5.1.1  CLIP预训练编码器嵌入集成
    5.1.2  图文Token混合输入结构设计
    5.1.3  图像Patch映射到语义空间优化
    5.1.4  VisionEncoder解耦与Prompt Bridge注入
  5.2  语音输入与处理扩展
    5.2.1  Whisper语音识别模型集成路径
    5.2.2  语音指令向文本对齐机制
    5.2.3  文本-to-语音模型适配
  5.3  视频/多帧信息建模技术
    5.3.1  Video-LLaMA框架结构适配
    5.3.2  多帧关键帧提取与时间编码
  5.4  本章小结
第6章  模型微调与领域自适应技术
  6.1  参数高效微调技术全景
    6.1.1  LoRA结构插入位置策略
    6.1.2  QLoRA量化+低秩协同机制

  6.2  基于QLoRA的资源敏感型训练
    6.2.1  4-bit量化配置与ACT-ordering优化
    6.2.2  NF4量化与相对缩放因子的融合
  6.3  多任务指令微调机制
    6.3.1  Instruction Template通用抽象
    6.3.2  多任务样本采样概率建模
  6.4  本章小结
第7章  复杂任务的语义推理与规划
  7.1  多步推理路径建模
    7.1.1  CoT Prompt自动插入引擎
    7.1.2  推理路径中的中间验证
    7.1.3  多阶段Token选择
    7.1.4  漏推/误推样本分析与回滚机制
  7.2  数学与符号推理能力增强
    7.2.1  MathInstruct微调语料构建
    7.2.2  算式格式标准化解析模块
    7.2.3  SymPy交互接口集成
  7.3  工具辅助规划任务
    7.3.1  Toolformer任务自动合成框架
    7.3.2  函数调用时机预测模型
  7.4  本章小结
第8章  系统对话能力增强与上下文处理
  8.1  多轮上下文记忆机制
    8.1.1  Sliding Window策略
    8.1.2  Memory Retrieval+Generation一体化
  8.2  长上下文支持机制
    8.2.1  ALiBi vs RoPE长程位置编码策略
    8.2.2  Sliding Attention窗口动态缩放机制
  8.3  本章小结
第9章  模型可控性与响应约束技术
  9.1  响应长度与格式控制机制
    9.1.1  结构化格式约束Template自动注入
    9.1.2  响应Token数量动态预测器
    9.1.3  Decoding阶段格式追踪解码器
  9.2  指令遵循度优化
    9.2.1  Instruction Following Score学习目标
    9.2.2  Prompt模板结构剖析与重写引擎
    9.2.3  Multi-turn Instruction Tracking模块
  9.3  可控情绪与语气表达
    9.3.1  语气Prompt标签与模型响应一致性训练
    9.3.2  风格Embedding注入机制
  9.4  本章小结
第10章  商业级多智能体系统：企业级自动化知识助手
  10.1  项目背景与系统需求分析
    10.1.1  多角色多Agent并发架构目标
    10.1.2  企业知识密集型任务特性解析
    10.1.3  用户意图多样性与任务转移场景
    10.1.4  跨部门接口接入与权限控制约束
    10.1.5  部署规模、响应延迟与SLA指标
  10.2  多智能体分工协同设计

    10.2.1  CEO、法务、销售、技术等角色Agent建模
    10.2.2  思维链传递与中介Agent设计模式
    10.2.3  工具调用调度中心与任务流引擎
    10.2.4  子任务分解器与上下文派发机制
    10.2.5  Response Stitching模块与多Agent响应合成
  10.3  工具集成与函数调用自动化
    10.3.1  企业内网API函数文档解析自动生成调用描述
    10.3.2  JSON Schema函数注册与工具动态注入机制
    10.3.3  多数据源交叉查询：SQL+Elasticsearch+GraphQL融合
    10.3.4  工具调用链追踪与结果缓存优化
    10.3.5  函数调用错误恢复与信任打分机制
  10.4  上下文记忆与任务链持久化
    10.4.1  KV存储与向量检索混合型短期记忆系统
    10.4.2  Long-Term Task Memory格式化设计（任务+状态+用户偏好）
  10.5  本章小结
第11章  千亿级知识系统：QwQ-32B驱动的大规模企业RAG检索生成实战
  11.1  场景建模：法律+财务+人力资源文档千亿级知识系统
    11.1.1  法律法规+合同条款+财税规章语料特点
    11.1.2  非结构化、时效性强、多版本内容
    11.1.3  多语言、法律术语、编号引用关系建模
  11.2  文档预处理与Embedding策略
    11.2.1  分层段落切割：标题、条款、说明块粒度控制
    11.2.2  编号结构映射与多粒度索引绑定
    11.2.3  多语种知识混合Embedding训练方案（BGE+LaBSE+Qwen）
  11.3  检索/生成（RAG）管线工程
    11.3.1  基于Faiss/Weaviate/Elasticsearch的异构Retriever融合
    11.3.2  Hybrid Retrieval方案：关键词召回+向量筛选
    11.3.3  Retrieval-Augmented Prompt动态生成器设计
    11.3.4  千亿级知识系统：RAG检索生成实战
  11.4  本章小结
第12章  开源协作与企业级定制交付实战
  12.1  项目初始化与版本控制规范
    12.1.1  多模型版本组织：Base/INT4/LoRA等多变体管理
    12.1.2  Huggingface Hub+Git LFS大模型文件协同策略
  12.2  企业定制需求工程流程与交付机制
    12.2.1  场景调研与Prompt标准建立工作坊机制
    12.2.2  Triton+vLLM+FastAPI统一服务框架与交付机制
    12.2.3  定制交付实战
  12.3  本章小结

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