A. LLM 的背景与重要性

大语言模型（LLM）正以前所未有的速度改变着我们与技术的互动方式，从自然语言生成到智能对话，LLM 在各个领域展现出其强大的潜力。本教程旨在为开发者提供一个全面的 LLM 学习路径，从基础概念到实际应用，帮助开发者快速掌握 LLM 的开发与应用技巧。

B. 本教程的目标与定位

本教程面向希望入门及深入 LLM 开发的开发者，无论是初学者还是寻求进阶的开发者，都能在这里找到适合自己的学习路径。教程内容覆盖了从基础概念到具体应用的各个环节，旨在通过实战案例和代码示例，帮助读者快速上手，构建自己的 LLM 应用。

面向开发者的 Prompt Engineering

关键概念与实践

概念介绍：

• Prompt Engineering 是大语言模型应用的关键，它涉及如何设计有效的提示来引导模型生成所需的内容。

实践示例：

def generate_summary(prompt):
    model = load_model()
    response = model.predict(prompt)
    return response

def simple_example():
    summary_prompt = "Summarize the text about the history of AI."
    summary = generate_summary(summary_prompt)
    print("Summary:", summary)

开发环境准备 & API 访问

• 环境准备：

  pip install transformers

• API 访问：

  import transformers
  
  tokenizer = transformers.AutoTokenizer.from_pretrained("victoraix/t5-small-english-jaapanese-xsum")
  model = transformers.T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("victoraix/t5-small-english-jaapanese-xsum")

实例：简化任务的实现

• 案例代码：

  def simplify_task(prompt):
    model = load_model()
    response = model.predict(prompt)
    return response
  
  def task_example():
    task_prompt = "Convert the complex sentence 'The quick brown fox jumps over the lazy dog' into a simple sentence."
    simplified = simplify_task(task_prompt)
    print("Simplified:", simplified)

搭建基于 ChatGPT 的问答系统

ChatGPT API 基础

API 介绍：

• API 介绍：详细解释 ChatGPT API 的功能、调用方式和返回格式。

系统构建流程与代码实践

流程解析：

• 流程：数据准备、系统设计、模型调用、结果处理。

完整应用开发：

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="useful for when you need to answer questions about math",
        )
    ]
    return initialize_agent(tools, OpenAI(), agent="zero-shot-react-description", verbose=True)

def build_chatbot_agent():
    agent = setup_chatbot()
    agent.run(prompt="What is 1+1?")

使用 LangChain 开发应用程序

LangChain 概览

框架介绍：

• 框架介绍：LangChain 框架的功能、架构和应用场景。

应用场景与案例分析

实际应用：

• 案例代码：

  from langchain.agents import create_csv_agent
  from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
  from langchain.vectorstores import Chroma
  from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
  
  def build_agent():
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
    texts = text_splitter.split_text("Your text here")
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
    vector_store = Chroma.from_texts(texts, embeddings)
    langchain_agent = create_csv_agent(vector_store, "path_to_your_csv_file.csv")
    return langchain_agent
  
  def agent_application():
    agent = build_agent()
    response = agent.run("What is the most popular product?")
    print("Answer:", response)

使用 LangChain 访问个人数据

数据安全与隐私保护

安全准则：

• 安全原则：概述在处理个人数据时应遵循的安全原则和最佳实践。

应用个性化服务

策略介绍：

• 策略：探讨如何基于个人数据提供定制化的服务和体验。

代码实现：

def fetch_personal_data(user_id):
    # Code for fetching personal data using LangChain and maintaining privacy
    pass

def personalize_service(user_id):
    personal_data = fetch_personal_data(user_id)
    # Logic for personalizing service based on personal data
    pass

使用 Gradio 搭建生成式 AI 应用

Gradio 与 Python 的结合

集成介绍：

• 集成：详解 Gradio 如何与 Python 结合，快速构建交互式的用户界面。

代码实践

代码示例：

def generate_image(prompt):
    # Example code for generating an image based on user input
    pass

from gradio import blocks

app = blocks.Interface(fn=generate_image, inputs="text", outputs="image")
app.launch()

评估改进生成式 AI

wandb 的使用与追踪

工具介绍：

• 工具：介绍 wandb 在生成式 AI 项目中的应用，包括性能追踪、参数调整等。

代码示例

代码示例：

import wandb
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "YOUR_MODEL_NAME"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

def generate_text(prompt, max_length=50):
    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
    output = model.generate(input_ids, max_length=max_length)
    return tokenizer.decode(output[0])

wandb.init(project="LLM-Improvement")
for i in range(10):
    text = generate_text(f"Example prompt {i}")
    wandb.log({"output": text})

微调大语言模型

lamini 框架介绍

框架概述：

• 框架概述：简述 lamini 框架的功能和特点，以及如何利用它进行本地微调。

微调策略与技巧

实践指导：

• 关键步骤：提供微调过程的关键步骤，包括模型加载、数据加载、训练和保存。

大模型与语义检索

高级检索技术概述

检索技术：

• 技术：介绍不同类型的检索技术，如基于内容、上下文和语义的检索。

实现语义增强的策略

策略解析：

• 优化方法：讨论如何通过语义增强技术改进 LLM 的生成效果，并提供代码示例。

基于 Chroma 的高级检索

框架与检索优化

框架与检索优化：

• Chroma 框架：简述框架功能和优势，以及如何利用它进行高效检索。
• 优化：分享如何优化检索效率和准确性，包括策略选择、参数调整等。

实现高级检索功能

代码实现：

from chromadb import Settings
from chromadb.config import Settings

settings = Settings(
    chroma_db_impl="duckdb+parquet",
    persist_directory="chroma_db",
    anonymized_telemetry=False,
)

client = Chroma(persist_directory=settings.persist_directory, embedding_function=embedding_function)

def search_relevant_docs(query):
    result = client.query(
        query_texts=[query],
        n_results=3,
    )
    return result["documents"][0]

query = "What are the main features of the model?"
search_relevant_docs(query)

搭建和评估高级 RAG 应用

RAG 系统关键组件与设计

系统设计：

• 关键组件：阐述 RAG 系统的关键组件和设计原则。

高质量应用的构建与评估

构建与评估：

• 策略：提供构建高质量 RAG 应用的策略和技巧。
• 评估方法：分享应用评估的标准和方法，包括性能指标、用户体验等。

LangChain 的 Functions、Tools 和 Agents

新语法与构建逻辑：

• 语法与逻辑：介绍 LangChain 中 Functions、Tools 和 Agents 的用法和应用场景。

Prompt 高级技巧

技巧讲解：

• 高级技巧：深入解析 CoT（分层思考）和自我一致性等高级 Prompt 技巧，并提供实际应用与代码示例。

翻译与复现资源

• 双语字幕视频：提供吴恩达、OpenAI等国际大模型专家的视频课程翻译版，包括中英双语字幕下载。
• 额外学习材料与项目案例：链接至慕课网等平台，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

• 开源项目：鼓励开发者参与开源项目，贡献代码或文档。
• 社区交流：指导开发者加入相关的开发者社区，获取支持和反馈。

推动 LLM 应用发展的思考

• 学习路径与资源获取：建议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。
• 开源项目与社区贡献：强调通过参与开源项目，不仅可以加速个人技术成长，还能推动整体社区的发展。
• 推动应用发展的思考：鼓励开发者思考如何将 LLM 技术应用于实际问题解决，促进技术的创新与应用场景的拓展。