《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》一本关于LLM在真实世界应用的开源电子书,介绍了大语言模型的基础知识和应用,以及如何.zip
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上传者:rita_0567
更新日期:2025-09-22

《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》一本关于LLM在真实世界应用的开源电子书,介绍了大语言模型的基础知识和应用.zip

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文件名
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279B
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50.49KB
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7.67KB
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48B
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3.73KB
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1.68KB
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544B
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10.52KB
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2.98KB
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3.54KB
aigc-master/src/future-ai-2.0.md
11.58KB
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506B
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25.02KB
aigc-master/src/llm-arch-archguard-comate.md
8.07KB
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2.35KB
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97.25KB
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2.41MB
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10.31KB
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22B
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12.12KB
aigc-master/src/future-unit-mesh.md
13.76KB
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5.46KB
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8.78KB
aigc-master/src/llm-arch-github-copilot.md
7.51KB
aigc-master/src/future-architecture.md
11.88KB
aigc-master/src/develop-llm-design-verification.md
2.03KB
aigc-master/src/6-llm-glossary.md
4.07KB
aigc-master/src/finetune-llm-ops.md
9.4KB
aigc-master/src/llm-arch-design.md
8.51KB
aigc-master/src/dsl-driven-development.md
11.44KB
aigc-master/src/develop-llm-app-example-comate.md
42B
aigc-master/src/llm-arch-context-engineering.md
3.19KB
aigc-master/src/develop-llm-app-example-autodev.md
4.39KB
aigc-master/src/llm-architecture.md
6.96KB
aigc-master/src/finetune-bizdevops-user-story.md
2.48KB
aigc-master/src/develop-llm-app-with-workflow.md
6.02KB
aigc-master/src/prompt-understand.md
20.97KB
aigc-master/src/main.rs
610B
aigc-master/src/prompt-template.md
6.76KB
aigc-master/src/aidevops-challenges.md
1.6KB
aigc-master/src/finetune-bizdevops.md
2.12KB
aigc-master/src/llm-arch-atomic-capability-mapping.md
5.84KB
aigc-master/src/develop-llm-app-setup.md
1.39KB

资源内容介绍

《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》一本关于LLM在真实世界应用的开源电子书,介绍了大语言模型的基础知识和应用
# 构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计> aka. Unlocking the Potential of Large Language Models: Real-World Use Cases2023 年的上半年里,我(@phodal)和 Thoughtworks的同事们(如:@[tianweiliu](tianweiliu)、@[teobler](teobler)、@[mutoe](mutoe)等)、开源社区的同伴们(如:卷王@[CGQAQ](CGQAQ)、@[genffy](genffy)、 @[liruifengv](liruifengv)等)一起,创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了:- LLM 能力的充分运用 - Prompt 编写:Prompt 学习与编写模式 - Prompt 管理:Prompt 即代码- LLM 下的软件开发工序及应用架构设计 - 新的交互设计:Chat 模式 - 大模型友好的工序:基于 AI 2.0 (ChatGPT + Copilot)如何去设计软件开发流程 - LLM 应用架构的设计与落地:Unit Mesh- 面向特定场景的 LLM 应用 - 基于开源模型构建自己的模型:特定场景的模型微调 + LLMOps - 上下文工程(prompt 工程):LLM 应用的核心围绕于上述的一系列内容,我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以,我重新整理了过去半年的一些思考、文章,重新编写了这本开源电子书,希望能够帮助到大家。关注我的微信公众号(搜索 phodal-weixin),获得更多及时的更新:![微信公众号](src/images/qrcode.jpg)我们发起的相关开源项目如下(包括但是不限于):| 名称 | 描述 | 类型 | Stars ||----------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|-------------|------------------------------------------------------------------------------------------------|| [理解 Prompt](prompt-engineering/understand-prompt) | 基于编程、绘画、写作的 AI 探索与总结。 | 文档 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/understand-prompt) || [Prompt 编写模式](prompt-engineering/prompt-patterns) | 如何将思维框架赋予机器,以设计模式的形式来思考 prompt。 | 文档 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/prompt-patterns) || [ClickPrompt](prompt-engineering/click-prompt) | 用于一键轻松查看、分享和执行您的 Prompt。 | 应用 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/click-prompt) || [ChatVisualNovel](prompt-engineering/chat-visual-novel) | 基于 ChatGPT 的定制化视觉小说引擎 | 应用 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/chat-visual-novel) || [ChatFlow](prompt-engineering/chat-flow) | 打造个性化 ChatGPT 流程,构建自动化之路。 | 框架 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/chat-flow) || [Unit Mesh](unit-mesh/unit-mesh) | 基于 AI 为核心的软件 2.0 思想的软件架构。 | 架构 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/unit-mesh) || [Unit Minions](unit-mesh/unit-minions) | AI 研发提效研究:自己动手训练 LoRA | 微调教程、指南、数据集 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/unit-minions) || [Unit Runtime](unit-mesh/unit-runtime) | 一个 ChatGPT 等 AI 代码的运行环境,可一键启动并实时交互,帮助您快速构建和测试 AI 代码。 | 基础设施 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/unit-runtime) || [DevTi](unit-mesh/devti) | 基于 LLM 的微调来提供全面智能化解决方案,助力开发人员高效完成开发任务,以实现自动化用户任务拆解、用户故事生成、自动化代码生成、自动化测试生成等等。 | 微调代码 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/devti) || [AutoDev](unit-mesh/auto-dev) | 一款 Intellij IDEA 的 LLM/AI 辅助编程插件。AutoDev 能够与您的需求管理系统(例如 Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 | IDEA 插件 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/auto-dev) || [ArchGuard Co-mate](archguard/co-mate) | 基于人工智能技术的架构副驾驶、设计和治理工具 | 架构协同应用 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/archguard/co-mate) |我们在 QCon上的演讲:[演讲:探索软件开发新工序:LLM 赋能研发效能提升](https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5319)> LLM(如 ChatGPT + GitHub> Copilot)作为一种创新的工具组合,为我们带来了全新的机遇。它能够帮助业务人员和开发者在需求、架构、编码、测试等环节提高效率和质量,实现从设计到验证的端到端流程。在本次分享中,我将向大家介绍> LLM 在研发效能方面的应用场景和实践案例,展示它是如何在各个环节中发挥作用的。同时,我们还将分享如何构建私有化的 LLM> 工程化方式,使其更好地适应组织的需求。欢迎对 LLM + 研发效能感兴趣的朋友们参加本次分享,与我们一起探讨研发效能的未来。我们在 Bilibili 上的大语言模型微调相关的视频:- LLaMA 系列在线视频: 《[代码辅助生成](https://www.bilibili.com/video/BV1Rh411u74H/)》 、《[测试代码生成](https://www.bilibili.com/video/BV1jg4y1G7Xc/)》 、《[详细需求生成](https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y1N7rd/)》 、《[文本转 SQL](https://www.bilibili.com/video/BV1uv4y1H7bg/)》- ChatGLM 系列在线视频: 《[LoRA 大比拼:ChatGLM vs LLaMA,谁更会写需求文档?](https://www.bilibili.com/video/BV1fv4y1n7Y3/)》欢迎大家一起来参与我们的开源项目,一起来探索 LLM + 软件开发的未来。免责声明:1.本资源仅供学习和交流使用,不保证其准确性、完整性、及时性或适用性。2.本资源仅包含一般信息,不构成专业建议。在使用本资源时,请务必自行研究并谨慎决策。3.我已尽力确保本资源的正确性和合法性,但不对其准确性、完整性和及时性做出保证。4.本资源不应用于商业用途。5.在使用本资源的过程中,用户应自行承担所有风险和责任,并遵守相关法律法规。6.对于因使用本资源而产生的任何损失或损害,我概不负责。请确保在使用本资源时仔细阅读并遵守以上免责声明。如果您有任何疑问或需要进一步帮助,请联系我。资源最后修改时间:2024-09-24 21:52:3723642925691419832ebeaf-11a7-4631-8d3c-42fd0abc669f

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