LLM 正在逐步改变人们的生活，而对于开发者，如何基于 LLM 提供的 API 快速、便捷地开发一些具备更强能力、集成LLM 的应用，来便捷地实现一些更新颖、更实用的能力，是一个急需学习的重要能力。
由吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的《LLM大模型通关课程手册》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。
本项目是一项专为国内开发者量身定制的大模型操作手册，致力于提供对大模型语言（LLM）的全面入门和实践指导。
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
话不多说，直接来展示：
第一部分、面向开发者的提示工程
- 简介 Introduction
- Prompt 的构建原则 Guidelines
- 如何迭代优化 Prompt Itrative
- 文本总结 Summarizing
- 文本推断 Inferring
- 文本转换 Transforming
- 文本扩展 Expanding
- 聊天机器人 Chatbot
第二部分、搭建基于 ChatGPT 的问答系统
- 简介 Introduction
- 模型，范式和 token Language Models, the Chat Format and Tokens
- 检查输入-分类 Classification
- 检查输入-监督 Moderation
- 思维链推理 Chain of Thought Reasoning
- 提示链 Chaining Prompts
- 检查输入 Check Outputs
- 评估（端到端系统）Evaluation
第三部分、使用 LangChain 开发应用程序
- 简介 Introduction
- 模型，提示和解析器 Models, Prompts and Output Parsers
- 存储 Memory
- 模型链 Chains
- 基于文档的问答 Question and Answer
- 评估 Evaluation
- 代理 Agent
第四部分、使用 LangChain 访问个人数据
- 简介 Introduction
- 加载文档 Document Loading
- 文档切割 Document Splitting
该教程面向入门 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、推断、转换等多种常用功能，不论你是刚接触人工智能的新手，还是刚刚步入研究生阶段的学者，都是入门 LLM 开发的经典教程。
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2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势
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- 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
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面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：
2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。
L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。
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