金融企業(yè)網(wǎng)站源碼,專業(yè)杭州網(wǎng)站建設(shè),濟(jì)陽網(wǎng)站建設(shè)哪家好,建設(shè)銀行的官方網(wǎng)站高鐵紀(jì)念幣動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)是一個(gè)面向小白開發(fā)者的開源教程#xff0c;通過個(gè)人知識(shí)庫助手項(xiàng)目實(shí)踐#xff0c;幫助零基礎(chǔ)開發(fā)者快速掌握大模型應(yīng)用開發(fā)。教程涵蓋大模型簡介、API調(diào)用、開發(fā)流程、數(shù)據(jù)庫搭建、Prompt設(shè)計(jì)等核心內(nèi)容#xff0c;基于LangChain框架統(tǒng)一…動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)是一個(gè)面向小白開發(fā)者的開源教程通過個(gè)人知識(shí)庫助手項(xiàng)目實(shí)踐幫助零基礎(chǔ)開發(fā)者快速掌握大模型應(yīng)用開發(fā)。教程涵蓋大模型簡介、API調(diào)用、開發(fā)流程、數(shù)據(jù)庫搭建、Prompt設(shè)計(jì)等核心內(nèi)容基于LangChain框架統(tǒng)一封裝多種LLM API。無需算法基礎(chǔ)只需基礎(chǔ)Python技能數(shù)小時(shí)內(nèi)即可學(xué)完并獨(dú)立構(gòu)建大模型應(yīng)用是入門大模型開發(fā)的理想選擇。LLM 正逐步成為信息世界的新革命力量其通過強(qiáng)大的自然語言理解、自然語言生成能力為開發(fā)者提供了新的、更強(qiáng)大的應(yīng)用開發(fā)選擇。隨著國內(nèi)外井噴式的 LLM API 服務(wù)開放如何基于 LLM API 快速、便捷地開發(fā)具備更強(qiáng)能力、集成 LLM 的應(yīng)用開始成為開發(fā)者的一項(xiàng)重要技能。目前關(guān)于 LLM 的介紹以及零散的 LLM 開發(fā)技能課程已有不少但質(zhì)量參差不齊且沒有很好地整合開發(fā)者需要搜索大量教程并閱讀大量相關(guān)性不強(qiáng)、必要性較低的內(nèi)容才能初步掌握大模型開發(fā)的必備技能學(xué)習(xí)效率低學(xué)習(xí)門檻也較高。動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)Github開源教程[「動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)」]從實(shí)踐出發(fā)結(jié)合最常見、通用的個(gè)人知識(shí)庫助手項(xiàng)目深入淺出逐步拆解 LLM 開發(fā)的一般流程、步驟旨在幫助沒有算法基礎(chǔ)的小白通過一個(gè)課程完成大模型開發(fā)的基礎(chǔ)入門。同時(shí)我們也對項(xiàng)目本身做了清晰、全面的逐層規(guī)劃及封裝實(shí)現(xiàn)了不同 LLM API 到項(xiàng)目的統(tǒng)一整合幫助開發(fā)者能夠自由、統(tǒng)一調(diào)用不同 LLM充分降低學(xué)習(xí)門檻。內(nèi)容簡介「動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)」是一個(gè)面向小白開發(fā)者的大模型應(yīng)用開發(fā)教程以個(gè)人知識(shí)庫助手項(xiàng)目為實(shí)踐目標(biāo)通過這個(gè)項(xiàng)目完成大模型開發(fā)的重點(diǎn)入門。主要內(nèi)容包括大模型簡介何為大模型、大模型特點(diǎn)是什么、LangChain 是什么針對小白開發(fā)者的簡單介紹如何調(diào)用大模型 API本節(jié)介紹了國內(nèi)外知名大模型產(chǎn)品 API 的多種調(diào)用方式包括調(diào)用原生 API、封裝為 LangChain LLM、封裝為 Fastapi 等調(diào)用方式同時(shí)將包括百度文心、訊飛星火、智譜AI等多種大模型 API 進(jìn)行了統(tǒng)一形式封裝大模型開發(fā)流程及架構(gòu)大模型應(yīng)用開發(fā)的基本流程、一般思想和「動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)」的架構(gòu)分析數(shù)據(jù)庫搭建不同類型知識(shí)庫文檔的加載、處理向量數(shù)據(jù)庫的搭建Prompt 設(shè)計(jì)如何設(shè)計(jì) Prompt 來讓大模型完成特定任務(wù)Prompt Engineering 的原則和技巧有哪些驗(yàn)證迭代大模型開發(fā)如何實(shí)現(xiàn)驗(yàn)證迭代一般的評估方法有什么前后端開發(fā)如何使用 Gradio、FastAPI 等框架快速開發(fā)大模型 Demo展示應(yīng)用能力。該教程為入門級對學(xué)習(xí)者的人工智能基礎(chǔ)、算法基礎(chǔ)沒有任何要求僅需要掌握基本 Python 語法、掌握初級 Python 開發(fā)技能即可。示例章節(jié)演示大模型開發(fā)的整體流程教程中提到一般可以將大模型開發(fā)分解為以下幾個(gè)流程確定目標(biāo)。在進(jìn)行開發(fā)前我們首先需要確定開發(fā)的目標(biāo)即要開發(fā)的應(yīng)用的應(yīng)用場景、目標(biāo)人群、核心價(jià)值。對于個(gè)體開發(fā)者或小型開發(fā)團(tuán)隊(duì)而言一般應(yīng)先設(shè)定最小化目標(biāo)從構(gòu)建一個(gè) MVP最小可行性產(chǎn)品開始逐步進(jìn)行完善和優(yōu)化。設(shè)計(jì)功能。在確定開發(fā)目標(biāo)后需要設(shè)計(jì)本應(yīng)用所要提供的功能以及每一個(gè)功能的大體實(shí)現(xiàn)邏輯。雖然我們通過使用大模型來簡化了業(yè)務(wù)邏輯的拆解但是越清晰、深入的業(yè)務(wù)邏輯理解往往也能帶來更好的 Prompt 效果。同樣對于個(gè)體開發(fā)者或小型開發(fā)團(tuán)隊(duì)來說首先要確定應(yīng)用的核心功能然后延展設(shè)計(jì)核心功能的上下游功能例如我們想打造一款個(gè)人知識(shí)庫助手那么核心功能就是結(jié)合個(gè)人知識(shí)庫內(nèi)容進(jìn)行問題的回答那么其上游功能的用戶上傳知識(shí)庫、下游功能的用戶手動(dòng)糾正模型回答就是我們也必須要設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)的子功能。搭建整體架構(gòu)。目前絕大部分大模型應(yīng)用都是采用的特定數(shù)據(jù)庫 Prompt 通用大模型的架構(gòu)。我們需要針對我們所設(shè)計(jì)的功能搭建項(xiàng)目的整體架構(gòu)實(shí)現(xiàn)從用戶輸入到應(yīng)用輸出的全流程貫通。一般來說我們推薦基于 LangChain 框架進(jìn)行開發(fā)。LangChain 提供了 Chain、Tool 等架構(gòu)的實(shí)現(xiàn)我們可以基于 LangChain 進(jìn)行個(gè)性化定制實(shí)現(xiàn)從用戶輸入到數(shù)據(jù)庫再到大模型最后輸出的整體架構(gòu)連接。搭建數(shù)據(jù)庫。個(gè)性化大模型應(yīng)用需要有個(gè)性化數(shù)據(jù)庫進(jìn)行支撐。由于大模型應(yīng)用需要進(jìn)行向量語義檢索一般使用諸如 chroma 的向量數(shù)據(jù)庫。在該步驟中我們需要收集數(shù)據(jù)并進(jìn)行預(yù)處理再向量化存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)預(yù)處理一般包括從多種格式向純文本的轉(zhuǎn)化例如 pdf、markdown、html、音視頻等以及對錯(cuò)誤數(shù)據(jù)、異常數(shù)據(jù)、臟數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗。完成預(yù)處理后需要進(jìn)行切片、向量化構(gòu)建出個(gè)性化數(shù)據(jù)庫。Prompt Engineering。優(yōu)質(zhì)的 Prompt 對大模型能力具有極大影響我們需要逐步迭代構(gòu)建優(yōu)質(zhì)的 Prompt Engineering 來提升應(yīng)用性能。在該步中我們首先應(yīng)該明確 Prompt 設(shè)計(jì)的一般原則及技巧構(gòu)建出一個(gè)來源于實(shí)際業(yè)務(wù)的小型驗(yàn)證集基于小型驗(yàn)證集設(shè)計(jì)滿足基本要求、具備基本能力的 Prompt。驗(yàn)證迭代。驗(yàn)證迭代在大模型開發(fā)中是極其重要的一步一般指通過不斷發(fā)現(xiàn) Bad Case 并針對性改進(jìn) Prompt Engineering 來提升系統(tǒng)效果、應(yīng)對邊界情況。在完成上一步的初始化 Prompt 設(shè)計(jì)后我們應(yīng)該進(jìn)行實(shí)際業(yè)務(wù)測試探討邊界情況找到 Bad Case并針對性分析 Prompt 存在的問題從而不斷迭代優(yōu)化直到達(dá)到一個(gè)較為穩(wěn)定、可以基本實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的 Prompt 版本。前后端搭建。完成 Prompt Engineering 及其迭代優(yōu)化之后我們就完成了應(yīng)用的核心功能可以充分發(fā)揮大語言模型的強(qiáng)大能力。接下來我們需要搭建前后端設(shè)計(jì)產(chǎn)品頁面讓我們的應(yīng)用能夠上線成為產(chǎn)品。前后端開發(fā)是非常經(jīng)典且成熟的領(lǐng)域此處就不再贅述我們將主要介紹兩種快速開發(fā) Demo 的框架Gradio 和 Streamlit可以幫助個(gè)體開發(fā)者迅速搭建可視化頁面實(shí)現(xiàn) Demo 上線。體驗(yàn)優(yōu)化。在完成前后端搭建之后應(yīng)用就可以上線體驗(yàn)了。接下來就需要進(jìn)行長期的用戶體驗(yàn)跟蹤記錄 Bad Case 與用戶負(fù)反饋再針對性進(jìn)行優(yōu)化即可。個(gè)人知識(shí)庫助手系統(tǒng)架構(gòu)「動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)」中的個(gè)人知識(shí)庫助手項(xiàng)目基于 LangChain 框架搭建核心技術(shù)包括 LLM API 調(diào)用、向量數(shù)據(jù)庫、檢索問答鏈等。項(xiàng)目整體架構(gòu)如下從底向上依次分為 LLM 層、數(shù)據(jù)層、數(shù)據(jù)庫層、應(yīng)用層與服務(wù)層LLM 層主要基于四種流行LLM APIOpenAI-ChatGPT、百度文心、訊飛星火、智譜GLM進(jìn)行了 LLM 調(diào)用封裝支持用戶以統(tǒng)一的入口、方式來訪問不同的模型支持隨時(shí)進(jìn)行模型的切換數(shù)據(jù)層主要包括個(gè)人知識(shí)庫的源數(shù)據(jù)包括 pdf、txt、md 等以及 Embedding API源數(shù)據(jù)經(jīng)過 Embedding 處理可以被向量數(shù)據(jù)庫使用源數(shù)據(jù)需要經(jīng)過 Embedding 處理才能進(jìn)入向量數(shù)據(jù)庫我們在數(shù)據(jù)層自定義了智譜提供的 Embedding API 的封裝支持上層以統(tǒng)一方式調(diào)用智譜 Embedding 或 OpenAI Embedding。數(shù)據(jù)庫層數(shù)據(jù)庫層主要存放了向量數(shù)據(jù)庫文件。同時(shí)我們在該層實(shí)現(xiàn)了源數(shù)據(jù)處理、創(chuàng)建向量數(shù)據(jù)庫的方法。為個(gè)人知識(shí)庫源數(shù)據(jù)搭建的向量數(shù)據(jù)庫在本項(xiàng)目中選擇了 Chroma應(yīng)用層為核心功能的最頂層封裝應(yīng)用層封裝了整個(gè)項(xiàng)目的全部核心功能?；?LangChain 提供的檢索問答鏈基類進(jìn)行了進(jìn)一步封裝從而支持不同模型切換以及便捷實(shí)現(xiàn)基于數(shù)據(jù)庫的檢索問答也支持通過 model 參數(shù)來靈活切換使用的 LLM。我們實(shí)現(xiàn)了兩個(gè)檢索問答鏈分別是有歷史記錄的 Chat_QA_Chain 和沒有歷史記錄的 QA_Chain。服務(wù)層我們分別實(shí)現(xiàn)了 Gradio 搭建 Demo 與 FastAPI 組建 API 兩種方式來支持本項(xiàng)目的服務(wù)訪問。通過示例章節(jié)的演示可以看出「動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)」是從零開始全面又簡短的大模型教程。對相關(guān)大模型開發(fā)理論、概念和基本技能進(jìn)行了項(xiàng)目主導(dǎo)的重構(gòu)刪去不需要理解的底層原理和算法細(xì)節(jié)涵蓋所有大模型開發(fā)的核心技能。寫到最后教程整體時(shí)長在數(shù)小時(shí)之內(nèi)學(xué)完「動(dòng)手學(xué)大模型應(yīng)用開發(fā)」你已經(jīng)掌握了如何構(gòu)建個(gè)人知識(shí)庫助手也恭喜你已經(jīng)可以獨(dú)立搭建一個(gè)大模型應(yīng)用了已經(jīng)成為一名大模型應(yīng)用開發(fā)者如果經(jīng)過個(gè)人知識(shí)庫助手的實(shí)踐對該大模型應(yīng)用開發(fā)具備較高的興趣你還可以閱讀同為 Datawhale 出品的更多教程?最后我在一線科技企業(yè)深耕十二載見證過太多因技術(shù)卡位而躍遷的案例。那些率先擁抱 AI 的同事早已在效率與薪資上形成代際優(yōu)勢我意識(shí)到有很多經(jīng)驗(yàn)和知識(shí)值得分享給大家也可以通過我們的能力和經(jīng)驗(yàn)解答大家在大模型的學(xué)習(xí)中的很多困惑。我整理出這套 AI 大模型突圍資料包?AI大模型學(xué)習(xí)路線圖?Agent行業(yè)報(bào)告?100集大模型視頻教程?大模型書籍PDF?DeepSeek教程?AI產(chǎn)品經(jīng)理入門資料完整的大模型學(xué)習(xí)和面試資料已經(jīng)上傳帶到CSDN的官方了有需要的朋友可以掃描下方二維碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】??為什么說現(xiàn)在普通人就業(yè)/升職加薪的首選是AI大模型人工智能技術(shù)的爆發(fā)式增長正以不可逆轉(zhuǎn)之勢重塑就業(yè)市場版圖。從DeepSeek等國產(chǎn)大模型引發(fā)的科技圈熱議到全國兩會(huì)關(guān)于AI產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策聚焦再到招聘會(huì)上排起的長隊(duì)AI的熱度已從技術(shù)領(lǐng)域滲透到就業(yè)市場的每一個(gè)角落。智聯(lián)招聘的最新數(shù)據(jù)給出了最直觀的印證2025年2月AI領(lǐng)域求職人數(shù)同比增幅突破200%遠(yuǎn)超其他行業(yè)平均水平整個(gè)人工智能行業(yè)的求職增速達(dá)到33.4%位居各行業(yè)榜首其中人工智能工程師崗位的求職熱度更是飆升69.6%。AI產(chǎn)業(yè)的快速擴(kuò)張也讓人才供需矛盾愈發(fā)突出。麥肯錫報(bào)告明確預(yù)測到2030年中國AI專業(yè)人才需求將達(dá)600萬人人才缺口可能高達(dá)400萬人這一缺口不僅存在于核心技術(shù)領(lǐng)域更蔓延至產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的各個(gè)環(huán)節(jié)。??資料包有什么①從入門到精通的全套視頻教程⑤⑥包含提示詞工程、RAG、Agent等技術(shù)點(diǎn)② AI大模型學(xué)習(xí)路線圖還有視頻解說全過程AI大模型學(xué)習(xí)路線③學(xué)習(xí)電子書籍和技術(shù)文檔市面上的大模型書籍確實(shí)太多了這些是我精選出來的④各大廠大模型面試題目詳解⑤ 這些資料真的有用嗎?這份資料由我和魯為民博士共同整理魯為民博士先后獲得了北京清華大學(xué)學(xué)士和美國加州理工學(xué)院博士學(xué)位在包括IEEE Transactions等學(xué)術(shù)期刊和諸多國際會(huì)議上發(fā)表了超過50篇學(xué)術(shù)論文、取得了多項(xiàng)美國和中國發(fā)明專利同時(shí)還斬獲了吳文俊人工智能科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)。目前我正在和魯博士共同進(jìn)行人工智能的研究。所有的視頻教程由智泊AI老師錄制且資料與智泊AI共享相互補(bǔ)充。這份學(xué)習(xí)大禮包應(yīng)該算是現(xiàn)在最全面的大模型學(xué)習(xí)資料了。資料內(nèi)容涵蓋了從入門到進(jìn)階的各類視頻教程和實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目無論你是小白還是有些技術(shù)基礎(chǔ)的這份資料都絕對能幫助你提升薪資待遇轉(zhuǎn)行大模型崗位。智泊AI始終秉持著“讓每個(gè)人平等享受到優(yōu)質(zhì)教育資源”的育人理念?通過動(dòng)態(tài)追蹤大模型開發(fā)、數(shù)據(jù)標(biāo)注倫理等前沿技術(shù)趨勢?構(gòu)建起前沿課程智能實(shí)訓(xùn)精準(zhǔn)就業(yè)的高效培養(yǎng)體系。課堂上不光教理論還帶著學(xué)員做了十多個(gè)真實(shí)項(xiàng)目。學(xué)員要親自上手搞數(shù)據(jù)清洗、模型調(diào)優(yōu)這些硬核操作把課本知識(shí)變成真本事?????如果說你是以下人群中的其中一類都可以來智泊AI學(xué)習(xí)人工智能找到高薪工作一次小小的“投資”換來的是終身受益應(yīng)屆畢業(yè)生?無工作經(jīng)驗(yàn)但想要系統(tǒng)學(xué)習(xí)AI大模型技術(shù)期待通過實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目掌握核心技術(shù)。零基礎(chǔ)轉(zhuǎn)型?非技術(shù)背景但關(guān)注AI應(yīng)用場景計(jì)劃通過低代碼工具實(shí)現(xiàn)“AI行業(yè)”跨界?。業(yè)務(wù)賦能 ?突破瓶頸傳統(tǒng)開發(fā)者Java/前端等學(xué)習(xí)Transformer架構(gòu)與LangChain框架向AI全棧工程師轉(zhuǎn)型?。獲取方式有需要的小伙伴可以保存圖片到wx掃描二v碼免費(fèi)領(lǐng)取【保證100%免費(fèi)】**?