本书《用Python的可解释AI》是关于可解释人工智能的综合性著作，第二版在前作基础上进行了扩展，涵盖了人工智能领域的最新进展，包括大型语言模型和多模态系统。书中强调在不牺牲性能的情况下使复杂系统可解释，并注重可解释性的附加模型。本书平衡了技术严谨性和易读性，结合理论与实践应用，使读者掌握在实际环境中有效应用可解释人工智能(XAI)方法所需的技能。新增章节讨论了生成模型和大型语言模型(LLM)在XAI中的作用，以及如何使用它们创建更丰富、更具互动性的解释。