面向开发者的大模型手册：LLM Cookbook 详解

CarlowZJ

于 2025-05-05 00:01:45 发布

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文章标签： LLM Cookbook

本文链接：https://blog.csdn.net/csdn122345/article/details/147702559

版权

前言

随着人工智能技术的飞速发展，大语言模型（LLM）已经成为当今科技领域的热门话题。从自然语言处理到生成式 AI，LLM 的应用范围广泛且深远。然而，对于许多开发者来说，如何入门并有效利用 LLM 进行开发仍然是一个挑战。幸运的是，Datawhale 团队推出了一本面向开发者的大模型手册——LLM Cookbook，它基于吴恩达老师的大模型系列课程内容，为国内开发者提供了一个全方位的 LLM 入门实践指南。本文将详细介绍这本手册的核心内容，包括概念讲解、代码示例、应用场景、注意事项等，帮助读者快速上手 LLM 开发。

项目简介

LLM Cookbook 是一个开源项目，旨在帮助国内开发者快速入门大语言模型（LLM）开发。该项目基于吴恩达老师的大模型系列课程内容，对原课程进行了筛选、翻译、复现和调优，覆盖从 Prompt Engineering 到 RAG 开发、模型微调的全部流程。它以最适合国内学习者的方式，指导开发者如何学习和入门 LLM 相关项目。

项目地址：面向开发者的LLM入门教程

项目意义

LLM 正在逐步改变人们的生活，对于开发者来说，如何基于 LLM 提供的 API 快速、便捷地开发具备更强能力的应用是一个急需学习的重要能力。吴恩达老师与 OpenAI 合作推出的大模型系列教程，从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 和 LangChain 架构快速开发应用。这些教程非常适合开发者学习，因此 Datawhale 团队将其翻译为中文，并复现了范例代码，增加了中文字幕，支持国内中文学习者直接使用。

项目受众

本项目适用于所有具备基础 Python 能力，想要入门 LLM 的开发者。如果你想要开始学习本教程，你需要提前具备以下条件：

至少一个 LLM API（最好是 OpenAI，如果是其他 API，你可能需要参考其他教程对 API 调用代码进行修改）。
能够使用 Python Jupyter Notebook。

项目亮点

中文版教程：将吴恩达老师的大模型系列教程翻译为中文，解决了国内开发者语言障碍和访问受限的问题。
中文 Prompt 设计：提供了效果大致相当的中文 Prompt，帮助学习者研究如何提升 ChatGPT 在中文语境下的理解与生成能力。
实践性强：通过代码实践，帮助开发者掌握从基础到高级的 LLM 开发技能。

学习指南

本教程共包括 11 门课程，分为必修类和选修类两个类别。必修类课程是入门 LLM 的基础，而选修类课程则提供了更深入的拓展学习。

必修类课程

面向开发者的 Prompt Engineering

概念讲解：Prompt Engineering 是 LLM 开发的基础。它涉及如何构造 Prompt（提示词），以让 LLM 生成符合需求的输出。

代码示例

import openai

openai.api_key = "YOUR_API_KEY"

def generate_summary(text):
    prompt = f"Summarize the following text:\n{text}"
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=50
    )
    return response.choices[0].text.strip()

text = "Your input text here"
summary = generate_summary(text)
print(summary)

应用场景：适用于需要对文本进行总结、推断、转换等场景。
注意事项：Prompt 的设计需要简洁明了，避免歧义。

搭建基于 ChatGPT 的问答系统

概念讲解：基于 ChatGPT API 开发问答系统，可以实现智能对话和信息检索。

代码示例

def chatgpt_question_answer(question):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=question,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

question = "What is the capital of France?"
answer = chatgpt_question_answer(question)
print(answer)

应用场景：适用于智能客服、知识问答等场景。
注意事项：需要合理设计 Prompt，以确保问答的准确性和相关性。

使用 LangChain 开发应用程序
- 概念讲解：LangChain 是一个开源框架，用于开发基于 LLM 的应用程序。
- 代码示例
```
from langchain.llms import OpenAI
from langchain.chains import LLMChain

llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
chain = LLMChain(llm=llm, prompt="Tell me a joke")

joke = chain.run()
print(joke)
```
- 应用场景：适用于开发各种基于 LLM 的应用程序，如聊天机器人、内容生成器等。
- 注意事项：需要熟悉 LangChain 的架构和 API。

使用 LangChain 访问个人数据

概念讲解：结合个人数据开发个性化大模型应用。

代码示例

from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
chain = LLMChain(llm=llm, prompt="Summarize the following data: {data}")

data = "Your personal data here"
summary = chain.run(data)
print(summary)

应用场景：适用于需要结合用户个人数据提供个性化服务的场景。
注意事项：需要确保数据的安全性和隐私性。

选修类课程

使用 Gradio 搭建生成式 AI 应用

概念讲解：Gradio 是一个用于快速构建生成式 AI 用户界面的工具。

代码示例

import gradio as gr
import openai

def generate_text(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    return response.choices[0].text.strip()

demo = gr.Interface(fn=generate_text, inputs="text", outputs="text")
demo.launch()

应用场景：适用于快速开发和部署生成式 AI 应用。
注意事项：需要熟悉 Gradio 的接口和功能。

评估改进生成式 AI

概念讲解：结合 W&B 提供系统化的方法和工具，帮助开发者跟踪和调试生成式 AI 模型。

代码示例

import wandb

wandb.init(project="generative-ai")

def evaluate_model(prompt):
    response = openai.Completion.create(
        engine="text-davinci-003",
        prompt=prompt,
        max_tokens=100
    )
    output = response.choices[0].text.strip()
    wandb.log({"output": output})
    return output

prompt = "Your prompt here"
output = evaluate_model(prompt)
print(output)

应用场景：适用于需要对生成式 AI 模型进行评估和改进的场景。
注意事项：需要熟悉 W&B 的使用方法。

微调大语言模型
- 概念讲解：结合 lamini 框架，讲述如何在本地基于个人数据微调开源大语言模型。
- 代码示例
```
from lamini import FineTuner

tuner = FineTuner(model_name="text-davinci-003")
tuner.fine_tune(data="your_data_here")
```
- 应用场景：适用于需要对 LLM 进行微调以适应特定任务的场景。
- 注意事项：需要熟悉微调的基本概念和方法。
大模型与语义检索
- 概念讲解：针对检索增强生成，讲述多种高级检索技巧以实现更准确、高效的检索增强 LLM 生成效果。
- 代码示例
```
from langchain.chains import LLMChain
from langchain.llms import OpenAI

llm = OpenAI(model_name="text-davinci-003")
chain = LLMChain(llm=llm, prompt="Retrieve information about {query}")

query = "AI technology"
result = chain.run(query)
print(result)
```
- 应用场景：适用于需要结合语义检索的场景。
- 注意事项：需要熟悉语义检索的基本概念和方法。
基于 Chroma 的高级检索
- 概念讲解：介绍基于 Chroma 的高级检索技术，提升检索结果的准确性。
- 代码示例
```
from chroma import Chroma

chroma = Chroma()
result = chroma.search(query="AI technology")
print(result)
```
- 应用场景：适用于需要高精度检索的场景。
- 注意事项：需要熟悉 Chroma 的使用方法。
搭建和评估高级 RAG 应用
- 概念讲解：介绍构建和实现高质量 RAG 系统所需的关键技术和评估框架。
- 代码示例
```
from rag import RAGSystem

rag = RAGSystem()
result = rag.evaluate(query="AI technology")
print(result)
```
- 应用场景：适用于需要构建高级 RAG 系统的场景。
- 注意事项：需要熟悉 RAG 的基本概念和方法。
LangChain 的 Functions、Tools 和 Agents
- 概念讲解：介绍如何基于 LangChain 的新语法构建 Agent。
- 代码示例
```
from langchain.agents import Agent

agent = Agent()
result = agent.run(query="AI technology")
print(result)
```
- 应用场景：适用于需要构建复杂 Agent 的场景。
- 注意事项：需要熟悉 LangChain 的 Agent 架构。
Prompt 高级技巧
- 概念讲解：原创内容，正在创作中。
- 应用场景：适用于需要掌握高级 Prompt 设计技巧的场景。
- 注意事项：需要关注项目的更新动态。

架构图与流程图

架构图

以下是基于 LLM 的问答系统架构图：

plaintext

+-------------------+
|  用户输入问题      |
+-------------------+
           |
           v
+-------------------+
|  ChatGPT API      |
+-------------------+
           |
           v
+-------------------+
|  数据处理与分析    |
+-------------------+
           |
           v
+-------------------+
|  生成回答          |
+-------------------+

流程图

以下是基于 LLM 的问答系统流程图：

plaintext

+-------------------+
|  用户输入问题      |
+-------------------+
           |
           v
+-------------------+
|  调用 ChatGPT API  |
+-------------------+
           |
           v
+-------------------+
|  处理 API 响应     |
+-------------------+
           |
           v
+-------------------+
|  生成回答          |
+-------------------+