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llm-universe
一个非常适合初学者的大模型应用开发教程，内容系统且实践性强，能够帮助学习者快速掌握从基础到进阶的 LLM 开发技能。
Github地址
在线阅读
datawhalechina.github.io/llm-univers...
项目结构
- LLM 开发入门
- LLM 理论介绍：包括 RAG（Retrieval-Augmented Generation）和 LangChain 的概念。
- 开发流程：从阿里云服务器的基本使用到 GitHub Codespaces 的选修内容。
- LLM API 调用：介绍国内外知名大模型的 API 调用方式，如 ChatGPT、文心一言、讯飞星火、智谱 GLM 等。
- 知识库搭建：包括词向量、向量知识库、数据处理、向量数据库搭建等。
- RAG 应用构建：将 LLM 接入 LangChain，基于 LangChain 搭建检索问答链，并使用 Streamlit 部署应用。
- 系统评估与优化：介绍如何评估和优化 LLM 应用的生成部分和检索部分。
- 进阶 RAG 技巧（正在创作）
- 架构概览：深入探讨 RAG 架构的背景、问题及解决方法。
- 数据处理：多类型文档处理、分块优化、向量模型选择及微调。
- 索引层面：索引结构、混合检索、假设性问题。
- 检索与生成阶段：query 过滤、对齐 query 和文档、对齐检索和 LLM、后处理、LLM 微调。
- 增强阶段：上下文增强及增强流程。
- 工程化评估：对 RAG 应用的工程化评估方法。
- 开源 LLM 应用解读
- 案例分析：如 ChatWithDatawhale（个人知识库助手）、天机（人情世故大模型）等开源项目的解读。
项目亮点
- 实践导向：通过动手搭建个人知识库助手项目，帮助学习者掌握 LLM 开发技能。
- 简洁高效：教程内容精简，删去不必要的底层原理和算法细节，涵盖核心技能。
- 统一性与拓展性：对主流 LLM API 进行统一封装，支持一键调用；同时支持学习者自定义项目拓展内容。
- 环境友好：提供阿里云服务器学生免费领取方式，降低学习门槛。
学习资源推荐
如果你想更深入地学习大模型，以下是一些非常有价值的学习资源，这些资源将帮助你从不同角度学习大模型，提升你的实践能力。
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