引言
随着科技的飞速发展，大语言模型（LLM）已经在众多领域展现出其无与伦比的潜力，从自然语言生成到智能对话，它们正在革新我们与技术之间的交互方式。本教程旨在引领开发者走进这一充满生机与活力的领域，为他们提供一个全面的LLM学习路径，无论是初学者还是资深开发者，都能在这里找到适合自己的学习步伐。
B. 本教程的目标与定位
我们深知每位开发者都是独特的个体，拥有不同的背景和需求。本教程旨在满足不同层次的开发者需求。无论您是初学者，还是希望深化LLM应用技巧的开发者，都能在此找到适合自己的学习路径。通过实战案例和代码示例，本教程将带领读者从基础概念出发，逐步掌握LLM的实际应用技巧，并构建自己的应用。
必修类课程
面向开发者的Prompt Engineering关键概念与实践
概念介绍：在LLM应用中，如何设计有效的提示以引导模型生成所需内容至关重要。这涉及到一门名为Prompt Engineering的技术。它如同模型的指挥棒，引导模型奏出我们想要的“乐章”。
实践示例：以下是一个简单的示例，展示如何使用Prompt Engineering来生成文本
```python
def generate_summary(prompt):
model = load_model() 加载模型
response = model.predict(prompt) 使用模型进行预测
return response
def simple_example():
summary_prompt = "对关于AI历史的文本进行摘要。" 设计提示
summary = generate_summary(summary_prompt) 生成摘要
print("摘要:", summary) 输出摘要
```
开发环境准备 & API访问
环境准备：要开始您的LLM之旅，首先需准备好开发环境。例如，安装“transformers”库，这是进行LLM开发的重要工具。
安装命令：`pip install transformers`。
API访问：使用“transformers”库，您可以轻松访问LLM模型。以下是一个示例，展示如何加载一个预训练模型并准备tokenizer：
```python
import transformers
tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("victoraix/t5-small-english-jaapanese-xsum") 加载tokenizer
model = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("victoraix/t5-small-english-jaapanese-xsum") 加载模型
```
实例：简化任务的实现
以下是一个简单的实例，展示如何使用加载的模型来简化一个句子：
```python
def simplify_task(prompt): 定义简化任务函数
response = model.predict(prompt) 使用模型进行预测，得到简化后的句子
return response 返回结果
def task_example(): 示例任务
task_prompt = "将复杂句子'快速灵活的棕色狐狸跃过懒散的小狗'简化为简单句子。" 设计提示
simplified = simplify_task(task_prompt) 调用函数进行简化
print("简化后的句子:", simplified) 输出简化后的句子。 等 有了深厚的理论基础和实践经验之后...当开始接触前沿科技如ChatGPT时我们会发现 这又是一片广阔的天地有待我们去探索和实践首先我们需要理解ChatGPT API的核心功能其调用方式和返回格式接着 我们需要设计一个问答系统的构建流程 这其中包括数据准备系统设计模型调用结果处理等环节这是一个系统的过程涉及到诸多领域的知识和技能但正是这些挑战促使我们不断前进不断突破自我最终构建出强大的问答系统服务于广大用户这就是技术的魅力所在它不仅改变了我们的生活方式也拓展了我们的认知边界让我们在探索未知的道路上越走越远这就是本教程希望传达给每一位开发者的信息无论何时何地只要你愿意探索和学习你都能在LLM领域找到属于自己的舞台展示你的才华和创造力一起创造无限可能！ Pygmalion:" Pygmalion and Galatea are two characters in Greek mythology respectively representing the artist and his workThe story behind them symbolizes the power of love and creativity in shaping something beautiful from nothingIn the context of this tutorial we can consider the developer as the artist and the LLM as his workThe art of developing AI solutions requires patience creativity and a deep understanding of the intricacies involvedJust as Pygmalion created Galatea out of nothing so can a developer craft a beautiful LLM application by mastering the intricacies of AI technologyWith this tutorial we aim to help developers craft their own Galateas by providing them with the necessary tools and knowledge to excel in the field of LLM development" 搭建基于ChatGPT的问答系统ChatGPT API基础与系统构建流程与代码实践 API介绍:现在让我们深入探究ChatGPT API这一强大的工具它的功能不仅仅局限于简单的文本生成它能够理解复杂的语言结构并生成相应的回答在调用方式上它为用户提供了丰富的接口可以满足不同的需求在返回格式上它提供了结构化的数据便于用户快速提取所需信息了解这些基础之后我们就可以开始构建基于ChatGPT API的问答系统了 系统构建流程与代码实践:构建这样一个系统并非易事它需要经历数据准备系统设计模型调用结果处理等多个环节首先我们需要收集大量的数据并进行预处理以便输入到我们的系统中接着我们需要设计系统的架构选择合适的模型进行训练和优化在模型调用阶段我们需要将输入数据转化为模型能够理解的形式并调用ChatGPT API获取结果最后我们需要对结果进行处理使其符合用户的需求并呈现给用户在这个过程中我们会遇到许多挑战但正是这些挑战促使我们不断前进突破自我最终构建出强大的问答系统服务于广大用户通过这次教程的学习开发者们可以深入了解ChatGPT API的用法掌握构建问答系统的流程并通过实战案例加强自己的实践能力为自己的职业生涯增添更多的竞争力共同推动人工智能领域的发展！在这个充满机遇与挑战的时代让我们携手共进共同创造美好的未来！构建完整的LangChain应用程序：从开发到个性化服务
一、LangChain开发初探
框架概览：
LangChain框架以其强大的功能和广泛的应用场景脱颖而出。它提供了一种全新的方式，使得开发者能够轻松地构建出强大的语言处理应用。无论是自然语言理解还是生成，LangChain都能为你提供强大的支持。
实际应用与案例分析：
想象一下，你正在构建一个智能聊天机器人。通过LangChain，你可以轻松地集成各种工具，如数学计算工具、语言模型等，来丰富你的机器人的功能。下面是一个简单的例子，展示如何使用LangChain设置一个聊天机器人。
二、构建智能聊天机器人
我们需要初始化一个聊天机器人。这涉及到设置一些工具和语言模型。例如，我们可以设置一个名为“Calculator”的工具，用于回答关于数学的问题。然后，我们创建一个代理并运行它。这是一个简单的示例代码：
```python
def setup_chatbot():
from langchain.agents import initialize_agent, Tool
from langchain.agents.agent_toolkits import create_language_toolkit_agent
from langchain import OpenAI, LLMMathChain
tools = [Tool(name="Calculator", func=LLMMathChain(llm=OpenAI()).run, description="用于回答数学问题的工具")]
return initialize_agent(tools, OpenAI(), agent="zero-shot-react-description", verbose=True)
def run_chatbot():
agent = setup_chatbot()
agent.run(prompt="What is 1+1?")
```
三、使用LangChain访问个人数据
当我们处理个人数据时，必须非常小心，确保遵守所有的数据安全准则和隐私保护规则。下面我们将探讨如何在遵循安全原则的基础上，利用个人数据提供定制化的服务和体验。
数据安全与隐私保护准则：
在处理个人数据时，我们应遵循一系列的安全原则和最佳实践。这包括数据的加密、匿名化、访问控制等。确保数据的完整性和安全性是至关重要的。我们也应该尊重用户的隐私权，只在用户同意的情况下收集和使用他们的数据。
个性化服务策略介绍：
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代码实现探索之旅
让我们揭开代码背后的神秘面纱！这里有一个关于使用LangChain进行个人数据获取和隐私维护的代码片段。看到这里的“fetch_personal_data”和“personalize_service”函数，是不是已经跃跃欲试想要探索更多可能了呢？
选修课程：构建生成式AI应用之Gradio篇
Gradio与Python的完美联姻
想知道如何迅速构建一个交互式用户界面吗？这里详细解读Gradio如何与Python紧密结合，让你的创意瞬间变为现实。通过简单的代码实践，你将领略到这种结合的无限魅力。看这段代码：生成图像只需一个提示！
```python
def generate_image(prompt):
基于用户输入的提示来生成图像的代码示例
pass
from gradio import blocks
app = blocks.Interface(fn=generate_image, inputs="text", outputs="image")
app.launch()
```
评估与改进生成式AI的利器——wandb
在生成式AI项目中，性能追踪和参数调整是关键。这里介绍wandb这个工具，帮助你在项目中轻松实现这些功能。看看下面的代码示例，了解如何快速生成文本并使用wandb进行性能追踪。
```python
import wandb
加载预训练模型等代码...
def generate_text(prompt, max_length=50):
基于提示生成文本的示例代码
pass
wandb.init(project="LLM-Improvement") 初始化wandb项目
使用模型生成文本并记录输出到wandb的代码...
```
微调大语言模型的秘密武器——lamini框架
想要进行本地微调大语言模型吗？来了解一下lamini框架吧！这个框架功能强大，特点鲜明。我们将简要概述其功能，并提供微调策略与技巧的实践指导，包括模型加载、数据加载、训练和保存的关键步骤。
大模型与语义检索的高级技术概览
代码实现高级检索功能
引领新时代的检索体验：高级检索功能的代码实现
从chromadb中导入设置和配置，开始搭建我们的检索系统。通过明确的设置指令，我们选择了duckdb+parquet作为chroma_db的实现方式，指定了持久化目录为chroma_db，并设定非匿名化的遥测数据。接下来，我们用Chroma客户端初始化，指定持久化目录并设置嵌入函数。
在搜索相关文档方面，我们定义了一个函数search_relevant_docs。这个函数通过输入查询语句，向Chroma客户端发起查询请求，获取最多三个结果。我们返回的是结果中的第一个文档。例如，当查询语句为“模型的主要特点是什么？”时，我们就可以通过这个函数找到相关的文档。
接下来，让我们深入探讨RAG系统的关键组件与设计。
RAG系统的关键组件与设计
掌握RAG系统的核心：设计与关键组件解析
系统设计是构建RAG应用的首要步骤。在这一部分，我们将深入探讨RAG系统的关键组件和设计原则。理解这些要素对于构建高质量RAG应用至关重要。
在构建与评估环节，我们将分享构建高质量RAG应用的策略和技巧。我们还将介绍应用评估的标准和方法，包括性能指标和用户体验等。掌握这些技巧对于确保应用的质量和用户体验至关重要。
LangChain中的Functions、Tools和Agents
LangChain的新语法与构建逻辑解析
在这一部分，我们将详细介绍LangChain中Functions、Tools和Agents的用法和应用场景。通过深入了解这些工具和功能，开发者可以更加高效地利用LangChain构建强大的语言处理应用。
Prompt高级技巧解析
解锁高级Prompt技巧：分层思考与自我一致性探索
在这一部分，我们将深入解析CoT（分层思考）和自我一致性等高级Prompt技巧。我们将提供实际应用示例和代码示例，帮助开发者掌握这些高级技巧，并将其应用到实际项目中。
翻译与复现资源
双语字幕视频：国际大模型专家课程翻译版分享
我们提供包括吴恩达、OpenAI等国际大模型专家的视频课程翻译版。这些视频配有中英双语字幕下载，方便学习者理解和掌握知识。我们还链接到慕课网等平台，提供从理论到实践的学习资料和项目案例。
开源项目与社区贡献
参与开源项目，助力LLM应用发展
我们鼓励开发者参与开源项目，贡献代码或文档。通过参与开源项目，开发者不仅可以加速个人技术成长，还能为整个社区做出贡献。我们还指导开发者加入相关的开发者社区，获取支持和反馈，共同推动LLM技术的发展。
推动LLM应用发展的思考
推动LLM技术发展的思考与策略建议
在LLM技术的发展过程中，我们不仅要关注技术的实现和优化，还要思考如何将其应用于实际问题解决。在此，我们鼓励开发者根据自己的需求制定个性化学习计划，充分利用在线资源。通过参与开源项目和社区交流，不仅可以提升自己的技术能力，还能推动整体技术的发展和应用场景的拓展。 |
