LLM Zoomcamp:打造智能问答系统的实战课程
在人工智能快速发展的今天,大型语言模型(Large Language Models, LLMs)成为了热门话题。为了帮助更多人掌握LLM的应用技能,DataTalksClub推出了一门名为"LLM Zoomcamp"的免费在线课程。这门为期10周的课程旨在教授学员如何利用LLM构建一个能够回答特定知识库问题的AI系统。
课程概览
LLM Zoomcamp采用实践驱动的教学方式,涵盖了从LLM基础知识到实际应用的全过程。课程内容包括:
- LLM和RAG(检索增强生成)简介
- 开源LLM模型的使用
- 向量数据库的应用
- 评估和监控系统
- LLM流程编排和数据摄入
- 最佳实践
- 端到端项目示例
通过这些模块的学习,学员将能够掌握构建智能问答系统所需的关键技能。
课程特色
- 免费开放: 课程完全免费,对所有人开放。
- 实践导向: 课程强调动手实践,每个模块都有相应的编程作业。
- 灵活学习: 视频课程发布在YouTube上,学员可以根据自己的节奏学习。
- 社区支持: 课程设有Slack频道和Telegram群组,便于学员交流讨论。
- 项目驱动: 课程culminates in a hands-on project,学员将有机会应用所学知识构建完整的问答系统。
学习准备
虽然课程不要求学员具备AI或ML背景,但需要具备以下基础:
- 熟悉Python编程
- 熟悉命令行操作
- 了解Docker的基本使用
如何参与
有意参加2024年cohort的学员可以通过以下步骤加入:
- 在GitHub上star本课程仓库以表支持
- 注册加入DataTalksClub的Slack社区
- 加入
#course-llm-zoomcamp频道 - 关注课程的Telegram公告频道
- 订阅DataTalksClub的YouTube频道,关注课程播放列表
课程安排
2024年cohort将于6月17日开始。具体的每周学习内容如下:
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第1周: LLM和RAG简介
- LLM和RAG的基本概念
- 环境准备
- 检索和搜索基础
- OpenAI API使用
- 使用OpenAI实现简单的RAG
- 使用Elasticsearch进行文本搜索
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第2周: 开源LLM
- 配置GPU环境
- 使用HuggingFace Hub的开源模型
- 使用Ollama在CPU上运行LLM
- 用Streamlit创建简单的UI
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第3周: 向量数据库
- 向量搜索原理
- 创建和索引嵌入
- 使用Elasticsearch进行向量搜索
- 离线评估检索效果
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第4周: 评估和监控
- RAG系统的离线评估
- 余弦相似度和LLM-as-a-Judge指标
- 跟踪聊天历史和用户反馈
- 使用Grafana创建可视化仪表板
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第5周: LLM流程编排和数据摄入
- 使用Mage进行数据摄入
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第6周: 最佳实践
- 改进RAG流程的技巧
- 混合搜索
- 文档重排序
- 使用LangChain实现混合搜索
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第7周: 端到端项目示例(选修)
- 构建一个完整的健身助手项目
- 文本数据集预处理示例
除了常规课程内容,LLM Zoomcamp还将举办一场2024年度竞赛,为学员提供更多实践和展示的机会。
学习建议
为了充分利用这门课程,建议学员:
- 积极参与: 加入Slack社区,与其他学员交流讨论。
- 按时完成作业: 每周的编程作业是巩固所学知识的关键。
- 提问求助: 遇到问题时,不要犹豫,在Slack频道中寻求帮助。
- 公开学习: 课程鼓励"公开学习",可以将学习过程和心得分享到社交媒体。
- 准备项目: 及早开始思考最终项目,将课程所学应用到实际问题中。
结语
LLM Zoomcamp为那些希望掌握LLM应用技能的学习者提供了一个绝佳的机会。通过系统化的学习和实践,学员将能够构建出自己的智能问答系统,为未来的AI应用开发打下坚实基础。无论你是AI领域的新手,还是希望提升LLM应用能力的开发者,这门课程都值得一试。现在就报名参加,开启你的LLM学习之旅吧!
