面向开发者的 LLM 入门课程，适用于所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。|||| #电子书

面向开发者的 LLM 入门课程，适用于所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。|||| #电子书 由吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的大模型系列教程，从大模型时代开发者的基础技能出发，深入浅出地介绍了如何基于大模型 API、LangChain 架构快速开发结合大模型强大能力的应用。 其中，《Prompt Engineering for Developers》教程面向入门 LLM 的开发者，深入浅出地介绍了对于开发者，如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能，是入门 LLM 开发的经典教程； 《Building Systems with the ChatGPT API》教程面向想要基于 LLM 开发应用程序的开发者，简洁有效而又系统全面地介绍了如何基于 ChatGPT API 打造完整的对话系统； 《LangChain for LLM Application Development》教程结合经典大模型开源框架 LangChain，介绍了如何基于 LangChain 框架开发具备实用功能、能力全面的应用程序： 《LangChain Chat With Your Data》教程则在此基础上进一步介绍了如何使用 LangChain 架构结合个人私有数据开发个性化大模型应用。

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面向开发者的 LLM 入门课程 | 这个库存放吴恩达大模型系列课程中文版，包括《Prompt Engineering》、《Building System》和《LangChain》 。 《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》、《Building Systems with the ChatGPT API》、《LangChain for LLM Application Development》等教程 作为由吴恩达与 OpenAI 联合推出的官方教程，在可预见的未来会成为 LLM 的重要入门教程，但是目前还只支持英文版且国内访问受限，打造中文版且国内流畅访问的教程具有重要意义；同时，GPT 对中文、英文具有不同的理解能力。本教程在多次对比、实验之后确定了效果大致相当的中文 Prompt，支持学习者研究如何提升 ChatGPT 在中文语境下的理解与生成能力。

The Foundation Model Development Cheatsheet：基础模型开发速查，旨在提供开发和发布模型

The Foundation Model Development Cheatsheet：基础模型开发速查，旨在提供开发和发布模型的最佳实践。 重点关注工具，如数据目录、搜索/分析工具、评估存储库，以及总结、调查或指导重要开发决策的文献 |

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：一个开源的 AI 智能助手，专为软件开发的全生命周期而设计，涵盖设计、编码、测试、部署和运维等阶段。通过知识检索、代码检索，工具使用和沙箱执行，Codefuse-ChatBot不仅能回答你在开发过程中遇到的专业问题，还能通过对话界面协调多个独立分散的平台。 项目核心差异技术、功能点： 智能调度核心： 构建了体系链路完善的调度核心，支持多模式一键配置，简化操作流程。 代码整库分析： 实现了仓库级的代码深入理解，以及项目文件级的代码编写与生成，提升了开发效率。 文档分析增强： 融合了文档知识库与知识图谱，通过检索和推理增强，为文档分析提供了更深层次的支持。 垂类专属知识： 为DevOps领域定制的专属知识库，支持垂类知识库的自助一键构建，便捷实用。 垂类模型兼容： 针对DevOps领域的小型模型，保证了与DevOps相关平台的兼容性，促进了技术生态的整合。 依托于开源的 LLM 与 Embedding 模型，本项目可实现基于开源模型的离线私有部署。此外，本项目也支持 OpenAI API 的调用。

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型

：开源大模型的统一后端接口，支持多种开源大模型 该项目为开源大模型的推理实现统一的接口接口，与OpenAI响应保持一致，具有以下特性： 以OpenAI ChatGPT API这样的方式调用开源分布式大模型 支持流式响应，实现打印机效果 实现文本嵌入模型，为文档知识问答提供支持 支持大规模语言模型开发工具langchain 的广泛功能 要简单的修改环境变量即可将开源模型作为chatgpt的替代模型，为大众应用提供反馈支持 支持加载经过自行训练的lora模型

vectorvein：一个无代码AI工作流+知识库的产品。即便没有代码能力也可以通过简单的拖拽连线的方式快速搭建一个你自己的AI

vectorvein：一个无代码AI工作流+知识库的产品。即便没有代码能力也可以通过简单的拖拽连线的方式快速搭建一个你自己的AI工作流。 软件采用pywebview框架开发，前端用AntDesignVue，AI接口调用OpenAI的API，向量数据库采用Qdrant。 ||