：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门

：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门 主要内容包括： 大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么，针对小白开发者的简单介绍； 如何调用大模型 API，本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式，包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装； 大模型开发流程及架构，大模型应用开发的基本流程、一般思想和本项目的架构分析； 数据库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建； Prompt 设计，如何设计 Prompt 来让大模型完成特定任务，Prompt Engineering 的原则和技巧有哪些； 验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么； 前后端开发，如何使用 Gradio、FastAPI 等框架快速开发大模型 Demo，展示应用能力。

相关推荐

封面图片

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。
封面图片

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》、《Bui

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。
封面图片

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 |
封面图片

：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
封面图片

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。 ||
封面图片

构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计

构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计 作者在2023 年的上半年和同事一起创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了： LLM 能力的充分运用 Prompt 编写：Prompt 学习与编写模式 Prompt 管理：Prompt 即代码 LLM 下的软件开发工序及应用架构设计 新的交互设计：Chat模式 大模型友好的工序：基于 AI 2.0 （ChatGPT + Copilot）如何去设计软件开发流程 LLM 应用架构的设计与落地：Unit Mesh 面向特定场景的 LLM 应用 基于开源模型构建自己的模型：特定场景的模型微调 +LLMOps 上下文工程（prompt 工程）：LLM 应用的核心 “围绕于上述的一系列内容，我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以，我重新整理了过去半年的一些思考、文章，重新编写了这本开源电子书，希望能够帮助到大家。” | #电子书

🔍 发送关键词来寻找群组、频道或视频。

启动SOSO机器人