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基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用

内容简介

《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》是一本全面介绍基于大语言模型的RAG应用开发的专业图书。本书共分为3篇:预备篇、基础篇和高级篇。预备篇旨在帮助你建立起对大模型与RAG的基本认识,并引导你搭建起RAG应用开发的基础环境;基础篇聚焦于经典RAG应用开发的核心要素与阶段,介绍关键模块的开发过程,剖析相关的技术原理,为后面的深入学习打下坚实的基础;高级篇聚焦于RAG应用开发的高阶模块与技巧,特别是在企业级RAG应用开发中的优化策略与技术实现,并探索了一些新型的RAG工作流与范式,旨在帮助你了解最新的RAG应用技术发展,掌握RAG应用的全方位开发能力。 《基于大模型的RAG应用开发与优化——构建企业级LLM应用》适合对大模型及RAG技术感兴趣的开发者、研究人员、产品经理及希望了解并掌握RAG应用开发能力的人阅读。无论你是进入AI领域的初学者,还是已经有一定基础的进阶者,都能从本书中找到适合自己的内容。

作者简介

严灿平
毕业于南京理工大学计算机系,南京大学工商管理硕士。先后就职于联创(后与亚信科技合并)担任软件工程师与设计师,甲骨文中国(Oracle)担任中国区企业架构部首席架构师,上海慧问信息科技有限公司担任合伙人兼技术总监。现为独立IT咨询顾问,公众号“AI大模型应用实践”主理人。拥有超过20年的企业软件从业经验,专注于企业软件架构设计、互联网时代传统行业的IT转型、人工智能与大数据技术在企业应用的创新等。 曾担任多项大型企业级软件系统核心架构师与咨询师,参与包括中国移动、中国电信等通信行业客户的核心业务运营支撑系统建设、智慧城市与政务行业互联网转型的IT咨询与规划。精通多种计算机软件开发技术与IT架构方法论,对移动互联网、大数据、人工智能在企业领域应用有深入的研究与实施经验。

目录

  • 预 备 篇
    • 第1章 了解大模型与RAG 3
      • 1.1 初识大模型 3
        • 1.1.1 大模型时代:生成式AI应用的爆发 3
        • 1.1.2 大模型应用的持续进化 4
        • 1.1.3 大模型是无所不能的吗 7
      • 1.2 了解RAG 11
        • 1.2.1 为什么需要RAG 11
        • 1.2.2 一个简单的RAG场景 12
      • 1.3 RAG应用的技术架构 14
        • 1.3.1 RAG应用的经典架构与流程 14
        • 1.3.2 RAG应用面临的挑战 17
        • 1.3.3 RAG应用架构的演进 18
      • 1.4 关于RAG的两个话题 20
        • 1.4.1 RAG与微调的选择 21
        • 1.4.2 RAG与具有理解超长上下文能力的大模型 24
    • 第2章 RAG应用开发环境搭建 27
      • 2.1 开发RAG应用的两种方式 27
        • 2.1.1 使用低代码开发平台 27
        • 2.1.2 使用大模型应用开发框架 29
      • 2.2 RAG应用开发环境准备 33
        • 2.2.1 硬件环境建议 33
        • 2.2.2 基础大模型 34
        • 2.2.3 嵌入模型 41
        • 2.2.4 Python虚拟运行环境 44
        • 2.2.5 Python IDE与开发插件 45
        • 2.2.6 向量库 47
        • 2.2.7 LlamaIndex框架 51
      • 2.3 关于本书开发环境的约定 51
  • 基 础 篇
    • 第3章 初识RAG应用开发 55
      • 3.1 开发一个最简单的RAG应用 55
        • 3.1.1 使用原生代码开发 56
        • 3.1.2 使用LlamaIndex框架开发 64
        • 3.1.3 使用LangChain框架开发 68
      • 3.2 如何跟踪与调试RAG应用 70
        • 3.2.1 借助LlamaDebugHandler 70
        • 3.2.2 借助第三方的跟踪与调试平台 73
      • 3.3 准备:基于LlamaIndex框架的RAG应用开发核心组件 77
    • 第4章 模型与Prompt 78
      • 4.1 大模型 78
        • 4.1.1 大模型在RAG应用中的作用 79
        • 4.1.2 大模型组件的统一接口 80
        • 4.1.3 大模型组件的单独使用 82
        • 4.1.4 大模型组件的集成使用 83
        • 4.1.5 了解与设置大模型的参数 84
        • 4.1.6 自定义大模型组件 85
        • 4.1.7 使用LangChain框架中的大模型组件 87
      • 4.2 Prompt 87
        • 4.2.1 使用Prompt模板 87
        • 4.2.2 更改默认的Prompt模板 88
        • 4.2.3 更改Prompt模板的变量 91
      • 4.3 嵌入模型 92
        • 4.3.1 嵌入模型在RAG应用中的作用 92
        • 4.3.2 嵌入模型组件的接口 93
        • 4.3.3 嵌入模型组件的单独使用 95
        • 4.3.4 嵌入模型组件的集成使用 97
        • 4.3.5 了解与设置嵌入模型的参数 97
        • 4.3.6 自定义嵌入模型组件 98
    • 第5章 数据加载与分割 100
      • 5.1 理解两个概念:Document与Node 100
        • 5.1.1 什么是Document与Node 100
        • 5.1.2 深入理解Document与Node 102
        • 5.1.3 深入理解Node对象的元数据 103
        • 5.1.4 生成Document对象 106
        • 5.1.5 生成Node对象 107
        • 5.1.6 元数据的生成与抽取 111
        • 5.1.7 初步了解IndexNode类型 115
      • 5.2 数据加载 116
        • 5.2.1 从本地目录中加载 117
        • 5.2.2 从网络中加载数据 123
      • 5.3 数据分割 129
        • 5.3.1 如何使用数据分割器 129
        • 5.3.2 常见的数据分割器 131
      • 5.4 数据摄取管道 145
        • 5.4.1 什么是数据摄取管道 145
        • 5.4.2 用于数据摄取管道的转换器 147
        • 5.4.3 自定义转换器 149
        • 5.4.4 使用数据摄取管道 150
      • 5.5 完整认识数据加载阶段 155
    • 第6章 数据嵌入与索引 156
      • 6.1 理解嵌入与向量 156
        • 6.1.1 直接用模型生成向量 157
        • 6.1.2 借助转换器生成向量 157
      • 6.2 向量存储 158
        • 6.2.1 简单向量存储 159
        • 6.2.2 第三方向量存储 161
      • 6.3 向量存储索引 164
        • 6.3.1 用向量存储构造向量存储索引对象 165
        • 6.3.2 用Node列表构造向量存储索引对象 166
        • 6.3.3 用文档直接构造向量存储索引对象 169
        • 6.3.4 深入理解向量存储索引对象 172
      • 6.4 更多索引类型 175
        • 6.4.1 文档摘要索引 175
        • 6.4.2 对象索引 177
        • 6.4.3 知识图谱索引 180
        • 6.4.4 树索引 186
        • 6.4.5 关键词表索引 187
    • 第7章 检索、响应生成与RAG引擎 190
      • 7.1 检索器 191
        • 7.1.1 快速构造检索器 191
        • 7.1.2 理解检索模式与检索参数 192
        • 7.1.3 初步认识递归检索 197
      • 7.2 响应生成器 199
        • 7.2.1 构造响应生成器 200
        • 7.2.2 响应生成模式 201
        • 7.2.3 响应生成器的参数 210
        • 7.2.4 实现自定义的响应生成器 212
      • 7.3 RAG引擎:查询引擎 214
        • 7.3.1 构造内置类型的查询引擎的两种方法 214
        • 7.3.2 深入理解查询引擎的内部结构和运行原理 217
        • 7.3.3 自定义查询引擎 218
      • 7.4 RAG引擎:对话引擎 221
        • 7.4.1 对话引擎的两种构造方法 221
        • 7.4.2 深入理解对话引擎的内部运行和运行原理 224
        • 7.4.3 理解不同的对话模式 227
      • 7.5 结构化输出 239
        • 7.5.1 使用output_cls参数 240
        • 7.5.2 使用输出解析器 241
  • 高 级 篇
    • 第8章 RAG引擎高级开发 247
      • 8.1 检索前查询转换 247
        • 8.1.1 简单查询转换 248
        • 8.1.2 HyDE查询转换 249
        • 8.1.3 多步查询转换 251
        • 8.1.4 子问题查询转换 254
      • 8.2 检索后处理器 259
        • 8.2.1 使用节点后处理器 259
        • 8.2.2 实现自定义的节点后处理器 260
        • 8.2.3 常见的预定义的节点后处理器 261
        • 8.2.4 Rerank节点后处理器 266
      • 8.3 语义路由 272
        • 8.3.1 了解语义路由 272
        • 8.3.2 带有路由功能的查询引擎 274
        • 8.3.3 带有路由功能的检索器 276
        • 8.3.4 使用独立的选择器 277
        • 8.3.5 可多选的路由查询引擎 278
      • 8.4 SQL查询引擎 280
        • 8.4.1 使用NLSQLTableQueryEngine组件 281
        • 8.4.2 基于实时表检索的查询引擎 283
        • 8.4.3 使用SQL检索器 285
      • 8.5 多模态文档处理 286
        • 8.5.1 多模态文档处理架构 286
        • 8.5.2 使用LlamaParse解析文档 288
        • 8.5.3 多模态文档中的表格处理 294
        • 8.5.4 多模态大模型的基础应用 297
        • 8.5.5 多模态文档中的图片处理 303
      • 8.6 查询管道:编排基于Graph的RAG工作流 308
        • 8.6.1 理解查询管道 309
        • 8.6.2 查询管道支持的两种使用方式 310
        • 8.6.3 深入理解查询管道的内部原理 313
        • 8.6.4 实现并插入自定义的查询组件 315
    • 第9章 开发Data Agent 321
      • 9.1 初步认识Data Agent 322
      • 9.2 构造与使用Agent的工具 323
        • 9.2.1 深入了解工具类型 324
        • 9.2.2 函数工具 325
        • 9.2.3 查询引擎工具 326
        • 9.2.4 检索工具 327
        • 9.2.5 查询计划工具 328
        • 9.2.6 按需加载工具 330
      • 9.3 基于函数调用功能直接开发Agent 331
      • 9.4 用框架组件开发Agent 335
        • 9.4.1 使用OpenAIAgent 335
        • 9.4.2 使用ReActAgent 336
        • 9.4.3 使用底层API开发Agent 338
        • 9.4.4 开发带有工具检索功能的Agent 340
        • 9.4.5 开发带有上下文检索功能的Agent 341
      • 9.5 更细粒度地控制Agent的运行 343
        • 9.5.1 分步可控地运行Agent 344
        • 9.5.2 在Agent运行中增加人类交互 346
    • 第10章 评估RAG应用 349
      • 10.1 为什么RAG应用需要评估 349
      • 10.2 RAG应用的评估依据与指标 350
      • 10.3 RAG应用的评估流程与方法 351
      • 10.4 评估检索质量 352
        • 10.4.1 生成检索评估数据集 352
        • 10.4.2 运行评估检索过程的程序 354
      • 10.5 评估响应质量 356
        • 10.5.1 生成响应评估数据集 356
        • 10.5.2 单次响应评估 358
        • 10.5.3 批量响应评估 360
      • 10.6 基于自定义标准的评估 362
    • 第11章 企业级RAG应用的常见优化策略 364
      • 11.1 选择合适的知识块大小 364
        • 11.1.1 为什么知识块大小很重要 364
        • 11.1.2 评估知识块大小 365
      • 11.2 分离检索阶段的知识块与生成阶段的知识块 369
        • 11.2.1 为什么需要分离 369
        • 11.2.2 常见的分离策略及实现 369
      • 11.3 优化对大文档集知识库的检索 378
        • 11.3.1 元数据过滤 + 向量检索 378
        • 11.3.2 摘要检索+ 内容检索 383
        • 11.3.3 多文档Agentic RAG 390
      • 11.4 使用高级检索方法 397
        • 11.4.1 融合检索 398
        • 11.4.2 递归检索 406
    • 第12章 构建端到端的企业级RAG应用 429
      • 12.1 对生产型RAG应用的主要考量 429
      • 12.2 端到端的企业级RAG应用架构 430
        • 12.2.1 数据存储层 431
        • 12.2.2 AI模型层 432
        • 12.2.3 RAG工作流与API模块 432
        • 12.2.4 前端应用模块 433
        • 12.2.5 后台管理模块 434
      • 12.3 端到端的全栈RAG应用案例 436
        • 12.3.1 简单的全栈RAG查询应用 436
        • 12.3.2 基于多文档Agent的端到端对话应用 455
    • 第13章 新型RAG范式原理与实现 478
      • 13.1 自纠错RAG:C-RAG 478
        • 13.1.1 C-RAG诞生的动机 478
        • 13.1.2 C-RAG的原理 479
        • 13.1.3 C-RAG的实现 480
      • 13.2 自省式RAG:Self-RAG 485
        • 13.2.1 Self-RAG诞生的动机 485
        • 13.2.2 Self-RAG的原理 486
        • 13.2.3 Self-RAG的实现 493
        • 13.2.4 Self-RAG的优化 506
      • 13.3 检索树RAG:RAPTOR 507
        • 13.3.1 RAPTOR诞生的动机 507
        • 13.3.2 RAPTOR的原理 508
        • 13.3.3 RAPTOR的实现 510

大模型应用开发极简入门:基于 GPT-4 和 ChatGPT

内容简介

本书为大模型应用开发极简入门手册,为初学者提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”,带领大家快速了解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。通过本书,你不仅可以学会如何构建文本生成、问答和内容摘要等初阶大模型应用,还能了解到提示工程、模型微调、插件、LangChain等高阶实践技术。书中提供了简单易学的示例,帮你理解并应用在自己的项目中。此外,书后还提供了一份术语表,方便你随时参考。
准备好了吗?只需了解Python,你即可将本书作为进入大模型时代的启动手册,开发出自己的大模型应用。

编辑推荐

  • 【0门槛】人人都可以借力大模型,做出 AI 应用
  • 【简单】学习大模型应用开发的“Z小可用知识”
  • 【实操】学会写提示词、模型微调、使用 LangChain 等
  • 【实战】提供常用场景代码示例,方便快速学习
  • 【快速】2H 上手构建你的第一个原生 AI 应用
  • 【全面】了解 GPT-4 和 ChatGPT 的工作原理
  • 【品控】一线从业者翻译,注释说明内容更新
  • 【推荐】大模型一线创业者、应用技术专家推荐

作者简介

奥利维耶·卡埃朗(Olivier Caelen)
国际支付服务先驱Worldline公司机器学习研究员、布鲁塞尔自由大学机器学习博士,业余时间在布鲁塞尔自由大学教授机器学习课程。

玛丽-艾丽斯·布莱特(Marie-Alice Blete)
国际支付服务先驱Worldline公司研发部门软件架构师、数据工程师。她还负责维护开发者关系,并担任技术演讲嘉宾。

目录

  • 推荐序一 学习成为善用 AI 的人
  • 推荐序二 开启一段有趣、有启发、有收获的冒险旅程
  • 推荐序三 人人都要学会和 AI 相处
  • 推荐序四 AI 工程师:做新一轮智能革命的首批探索者
  • 推荐序五 进入智能应用的新时代
  • 推荐序六 AGI:不要旁观,要真正参与
  • 推荐序七 不要害怕被 ChatGPT 取代,要做第一批驾驭新技术的人
  • 译者序 没有谁天生就是 AI 工程师
  • 前言
  • 第 1 章 初识 GPT-4 和 ChatGPT
  • 第 2 章 深入了解 GPT-4 和 ChatGPT 的 API
  • 第 3 章 使用 GPT-4 和 ChatGPT 构建应用程序
  • 第 4 章 GPT-4 和 ChatGPT 的高级技巧
  • 第 5 章 使用 LangChain 框架和插件增强 LLM 的功能
  • 术语表
  • 作者简介

金瓶梅(精装全彩插图)

《金瓶梅》,中国明代长篇白话世情小说,一般认为是中国第一部文人独立创作的长篇小说。其成书时间大约在明代隆庆至万历年间,作者署名兰陵笑笑生。
《金瓶梅》书名由书中三个女主人公潘金莲、李瓶儿、庞春梅名字中各取一字合成。小说题材由《水浒传》中武松杀嫂一段演化而来,通过对兼有官僚、恶霸、富商三种身份的市侩势力代表人物西门庆及其家庭罪恶生活的描述,再现了当时社会生活的面貌,描绘了一个上至朝廷擅权专政的太师,下至地方官僚恶霸乃至市井地痞、流氓、帮闲所构成的鬼蜮世界,揭露了明代中叶社会的黑暗和腐败,具有深刻的认识价值。
《金瓶梅》是中国文学史上第一部由文人独立创作的长篇小说。从此,文人创作成为小说创作的主流。《金瓶梅》之前的长篇小说,莫不取材于历史故事或神话、传说。《金瓶梅》摆脱了这一传统,以现实社会中的人物为主要描写对象,使中国小说现实主义创作方法日臻成熟,为其后《红楼梦》的出现做了必不可少的探索和准备。

本次这个版本的《金瓶梅是》崇祯本会校足本,王汝梅校齐鲁书社1989年6月版。
该书是根据国家新闻出版署文件批准为学术研究需要而出版的。
这是《金瓶梅》崇祯本向世以来第一次出版排印本一字不删,200幅插图照原版影印。
此书发行时有限制,原则上只售给各大图书馆和大学中文系教授文学研究员以上职称的研究人员。
非省部级上及研究人员无权购买
此版本是《金瓶梅》在大陆出版唯一的未删减版本出版后,一时洛阳纸贵,目前因多种原因,导致实体版已炒至上万元而且大多数正版由个人收藏,有价无市,电子版更是稀缺。

法治的细节

◎编辑推荐:

◇2020年度法治人物、中国政法大学罗翔教授全新法律随笔,解读热点案件,思辨法治要义。

◇集结罗翔近两年对法治与社会的观察,论法理、聊读书、谈爱情,人间清醒与你坦诚相见。

◇盘点近年热点案件,理性而不失温度,从N号房事件到张玉环案,如何在现实中追求正义?

◇从法律视角破解电车难题,思辨刑罚边界、胎儿权利等法理冲突,在时事中保持理性思考

◇收录罗翔走红后的心路历程,不仅普法,更分享人生经历与感悟,附罗翔青年照。

◎内容简介:

《法治的细节》是中国政法大学法学教授罗翔全新的法学随笔,面向大众读者,从热点案件解读、法学理念科普、经典名著讲解等6大板块,普及法律常识与法治观念。内容包括辛普森案、电车难题、性同意制度等法律基本常识,或N号房、张玉环案等时事热点的案件,多维度培育法律思维,助力法治社会的构建,点亮每个人心中的法治之光。

此外,本书还收录了罗翔在爆红后的心路历程,分享其求学成长经历,袒露其心境的变化与成熟,与读者一起通过阅读与思辨,走出生活中的迷茫时刻,在现实中共同完善法治的细节。

◎媒体评价:

理性而不失温度,感性而不失高度。这不仅是罗翔老师这样法律传播者的愿望,也是在法治社会中我们应有的态度。

——《人民日报》

法律可能让人觉得很生涩,离生活比较远。但是罗老师能让你知道法律跟生活是非常贴近的。他自己本身很懂,所以可以用最简单直白的语言讲出来。

——《南方周末》

罗翔老师不仅给你提供法律专业视角下的独特解读,还时不时来一场哲学教育,让你感受到一种被降维打击的快感,获得感和成就感满满。

——《第一财经》

外皮是喜感的口音,搞笑的例证;内核则是在多年的实践和思辨中寻求真理,催人上进,成为内容产业中的一股“清流”。这恐怕是罗翔之所以能持续受欢迎的原因所在。

——《中国新闻周刊》

罗翔老师满足了人们对有力量的通识教育的想像。用荒诞、极端案件逗笑人的同时,夹带出对尊重生命、尊重常识和对理想主义的呼唤。

——《三联生活周刊》

“津津有味”是罗翔弹幕里的高频词。除此之外,人们喜欢他,很大程度上也是因为他的真性情。

——《网易》

穷查理宝典(珍藏版)(1+2册)

《穷查理宝典》(珍藏本),分一、二册,副书名分别为《芒格的智慧箴言和私人书单》和《芒格最重要的三场演讲》。

《芒格的智慧箴言和私人书单》分上、下篇,上篇《芒格的智慧箴言》旨在做成一本关于生活、学习、工作和投资的芒格智慧语录。全书以《穷查理宝典》原书第一章“查理·芒格传略”与第三章“芒格主义:查理的即席谈话”为线索,串起了67条芒格金句,内容覆盖了芒格的传记、芒格对老年生活的评论、晚辈对芒格的评价,以及芒格在年会上的即席谈话。当芒格讲到学习、思维方式、家庭、投资等内容时,读者马上会读到芒格就该主题说过的最精彩的一句话。这既让人对芒格的传奇人生经历有了线性的了解,又能对他的精华思想加深印象,最终呈现出一个更加生动、立体的芒格形象。

下篇《芒格的私人书单》收入了芒格在不同场合推荐过的书,旨在为读者描绘芒格知识地图的概貌。根据《穷查理宝典》正文中提到的书以及书末的“查理·芒格的推荐书目”,整理出了一个39本书的书单。这39本书分为了6类,分别帮读者搞清楚了人类生存的自然环境、人类自身、经济的运行方式、投资的方法、杰出人物的故事,以及如何在社会中胜出等多个维度的问题。每本书都是芒格思维方式和知识结构的体现。我们为《芒格的私人书单》中的每一本建立了一个小档案,包括基本信息(作者、书名、出版社、封面、地位等)、主要内容、芒格推荐这本书的原因,以及书中精彩语录。就芒格荐书的原因而言,引用芒格推荐每本书时的原话,力求让读者明白这本书对芒格意味着什么。

《芒格最重要的三场演讲》收录了3场最适宜普通大众阅读的芒格演讲,分别为:第二讲《论基本的、普世的智慧,及其与投资管理和商业的关系》、第十讲《在南加州大学GOULD法学院毕业典礼上的演讲》和第十一讲《人类误判心理学》。其中前两场为大学演讲,向年轻学子或大学毕业生们讲述商业思维与人生智慧;最后的《人类误判心理学》被公认为是芒格最精彩的一场演讲,也是芒格独创的思想精华,反映了芒格对人类行为的深刻理解。

敌人与邻居:阿拉伯人和犹太人在巴勒斯坦和以色列

巴勒斯坦的这片土地,是犹太人经卷上所指的应许之地,也是许多阿拉伯人世世代代的居所。1917年,奥斯曼帝国落败,结束在这里4个世纪的统治;英国外交大臣发表《贝尔福宣言》,支持犹太人在这片土地上建立民族家园。一个世纪的撕扯与动荡就此开启。

分歧从一开始就难以调和。从19世纪末首批犹太定居点的建立、20世纪30年代的阿拉伯起义,到以色列在1948年的建国、1967年的六日战争,再到1993年的《奥斯陆协议》,以及2002年以来修建的隔离墙……对于同样的事件,双方说法截然不同。犹太复国主义者眼中的公正和胜利,对巴勒斯坦人来说则是不公、失败、流亡和羞辱。

对于这片土地上两个民族百年难解的纷争,记者兼历史学家伊恩·布莱克意识到,只能通过关注他们如何看待自己、历史以及彼此来理解。于是,他借助文献资料、解密档案、口述历史,还有他自己的现场报道,寻求真相和对话。他留意历史的变迁、国家间的斡旋和博弈,因为那是冲突的肇因和驱动力;他更在意被卷入这百年动荡的普通人的生活,因为冲突的撕裂,他们在日常感受得至为真切。

一百年来,缓和的机会一再错失,促使这两个民族和平、自由、公平地作为邻居而不是敌人相处的协议从未达成。如今,没有任何迹象表明这场冲突即将落幕,而理解,是面向未来的开始。

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1. 一片土地上两个民族的百年纷争,讲清最棘手地区冲突的来龙去脉

巴以冲突可以说是最棘手的地区纷争,牵动全球,却似乎始终无解。1917年英国政府《贝尔福宣言》发表已过去一个世纪,没有任何迹象表明这场冲突即将落幕,所以理解它比以往更加重要。

《敌人与邻居》从奥斯曼帝国末期,首批犹太复国主义者来到巴勒斯坦地区说起,一直讲到奥巴马卸任美国总统的2017年,从头梳理阿拉伯人和犹太人在这片土地的百年纠缠,透视地缘、国家格局的变化。

2. 以资深记者的切身观察、学者的挖掘反思,公正呈现历史全貌

作者伊恩·布莱克是《卫报》资深记者,伦敦政治经济学院政治学博士、资深研究员。他精通阿拉伯语、希伯来语,置身中东冲突现场36年,长期往来于中东北非地区。在新作《敌人与邻居》里,他依托解密档案、文献资料、口述历史、现场报道,既用政治和历史学者的视野,勾勒大国博弈下的上层决策过程,又以现场报道的视角,还描绘普通阿拉伯人、犹太人在冲突撕扯下的想法和生活。

3. 平衡呈现冲突双方观点,获得巴勒斯坦和以色列学者的共同认可

《贝尔福宣言》、《皮尔报告》、以色列建国、六天战争、联合国决议……百年历史上的所有大事,在冲突双方那里都有完全不同的解释。一方口中的英雄是另一方眼里的罪人;一方眼中的公正和胜利,对另一方来说则意味着不公、失败、流亡和羞辱。

巴以双方各说各话,对话难以展开。《敌人与邻居》平衡呈现双方的观点,讲述客观事实,在截然不同的说法之间找到了中间立场,获得巴勒斯坦和以色列学者的认可,让人看到,双方或许有希望基于共同认可历史展开对话。

4. 研究巴以冲突的里程碑式作品,赞誉奖项众多

因为分歧难以弥合,所以书写巴勒斯坦问题历史的作品往往侧重于其中一方的视角。《敌人与邻居》以其公正平衡获得巴以双方学者的认可,可以说是里程碑式的著作,也因此获得众多奖项赞誉。在《贝尔福宣言》发表一百周年的2017年,《金融时报》《经济学人》《星期日泰晤士报》《卫报》等众多主流媒体都将《敌人与邻居》列为年度好书。它的细腻、平衡、客观获得前英国驻联合国大使格林斯托克、著有《奥斯曼帝国的衰亡》的学者尤金·罗根、作家塞巴斯蒂安·福克斯等等的一致认可。