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# 使用大语言模型构建解决方案

**使用大语言模型创建智能应用程序和代理**

## 关于教程
教程提供了关于大语言模型是什么、其架构的坚实理论基础。我们采用了一种实践的方法，提供了逐步指南，以使用 LangChain 等强大的框架为特定任务实现大语言模型驱动的应用程序。

## 学到什么

- 探索大语言模型架构的核心组件，包括编码器-解码器块和嵌入
- 了解 GPT-3.5/4、Llama 2 和 Falcon LLM 等大语言模型的独特功能
- 将 LangChain 等 AI 编排器与 Streamlit 一起用于前端
- 熟悉大语言模型组件，例如内存、提示和工具
- 学习如何使用非参数知识和向量数据库
- 了解 LFM 对 AI 研究和行业应用的影响
- 通过微调自定义你的 LLM
- 了解大语言模型驱动的应用程序的伦理含义

## 目录

1. 大语言模型简介
2. 用于 AI 驱动的应用程序的 LLM
3. 为你的应用程序选择 LLM
4. 提示工程
5. 在你的应用程序中嵌入 LLM
6. 构建对话式应用程序
7. 使用 LLM 的搜索和推荐引擎
8. 将 LLM 与结构化数据一起使用
9. 使用代码
10. 使用 LLM 构建多模态应用程序
11. 微调大型语言模型
12. 负责任的 AI
13. 新兴趋势和创新

### 平台
你可以直接从下表中运行笔记本：

| 章节 | Colab | Kaggle | 
| :-------- | :-------- | :------- |
| | | |
**第 4 章：提示工程**
| 🛠提示工程 | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%204%20-%20Prompt%20Engineering.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%204%20-%20Prompt%20Engineering.ipynb) | 
**第 5 章：在你的应用程序中嵌入 LLM**
| 🛠在你的应用程序中嵌入 LLM | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%205%20-%20Embedding%20LLMs%20within%20your%20Applications.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%205%20-%20Embedding%20LLMs%20within%20your%20Applications.ipynb) |
**第 6 章：构建对话式应用程序**
| 🛠构建对话式应用程序 | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%206%20-%20Building%20conversational%20apps.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%206%20-%20Building%20conversational%20apps.ipynb) |
**第 7 章：使用 LLM 的搜索和推荐引擎**
| 🛠使用 LLM 的搜索和推荐引擎 | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%207%20-%20Building%20recommendation%20systems%20with%20LLMs.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%207%20-%20Building%20recommendation%20systems%20with%20LLMs.ipynb) |
**第 8 章：将 LLM 与结构化数据一起使用**
| 🛠将 LLM 与结构化数据一起使用 | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%208%20-%20LLMs%20with%20structured%20data.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%208%20-%20LLMs%20with%20structured%20data.ipynb) |
**第 9 章：使用代码**
| 🛠使用代码 | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%209-Working%20with%20code.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%209-Working%20with%20code.ipynb) |
**第 10 章：使用 LLM 构建多模态应用程序**
| 🛠使用 LLM 构建多模态应用程序 | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%2010%20-%20Building%20multi-modal%20agents.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%2010%20-%20Building%20multi-modal%20agents.ipynb) |
**第 11 章：微调大型语言模型**
| 🛠微调大型语言模型 | [![在 Colab 中打开](https://colab.research.google.com/assets/colab-badge.svg)](https://colab.research.google.com/github/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%2011%20-%20Fine%20tuning%20LLMs.ipynb) | [![Kaggle](https://kaggle.com/static/images/open-in-kaggle.svg)](https://kaggle.com/kernels/welcome?src=https://github.com/wuloi/Building-LLM-powered-Solutions/blob/zh/Case%2011%20-%20Fine%20tuning%20LLMs.ipynb) |

## 技术环境

### 软件和硬件列表

| 序号 | 所需软件    | 软件链接    | 硬件规格    | 所需操作系统    |
| :---:  | :---: | :---: |:---: | :---: |
| 4-11 | Python  | [下载](https://www.python.org/downloads/)   | 适用 |  Windows/Linux/MacOS |

## 浏览免费资源 <img alt="AIPM🌿" height="25" width="40" src="https://emergency.com.au/wp-content/uploads/2021/03/free.gif">

[AIPM🌿社区｜人工智能🤖产品管理](https://roadmaps.feishu.cn/wiki/RykrwFxPiiU4T7kZ63bc7Lqdnch)

## 5Loi
*5Loi* 于2019年结束在头部互联网公司的工作，于 2022 年获得了高级工商管理硕士学位。她的职业生涯经历过自主创业公司/外资科技公司/互联网头部公司，担任 技术专家和产品架构师，自 2022 年以来，她一直专注于人工智能解决方案。5Loi 与互联网和汽车制造行业的伙伴密切合作开展客户项目，特别注重利用生成式人工智能解决方案，为专业个人及其团队提效。

[关于 5Loi](https://5loi.com/about_5loi)

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