llm-books

LLM应用开发实战与最新技术更新

该项目专注于大语言模型和人工智能应用开发，涵盖LangChain和LlamaIndex等技术。用户可通过本地阅读和构建GitBook镜像学习实战项目，内容包括LLM应用评估、RAG专题和国内模型厂商API解读，并开放交流群供学习者交流与协作。

LangChainLLMAI应用开发RAG专题国内模型厂商Github开源项目

GitHub

文档

llm-books 项目介绍

项目概况

llm-books 是一个专注于大语言模型（LLM）应用开发和实践的项目，含有丰富的学习资料和指南，以帮助开发人员逐步掌握使用 LLMS 的技能。该项目由一位热爱 AI 和机器学习的作者推动，他同时也是《LangChain编程从入门到实践》一书的作者。通过购买这本书，感兴趣的读者可以深入了解 AI 应用开发的更多细节，同时更好地掌握理论与实操的结合。

项目亮点

重要更新

llm-books 项目在不断更新和扩展，最近三大新章节的加入使得该项目更具实用性和完整性：

LLM 应用评估与测试：如何对大语言模型进行评估和测试是成功构建应用的关键环节。
RAG专题：探索数据索引、信息检索及生成的各个环节。
国内模型厂商API解读：对国内几大模型厂商的 API 进行详细剖析，提供开发和使用建议。

此外，项目创建了一个开放交流群，让更多同好能够共享心得，互相学习。

内容目录

llm-books 项目内容丰富，覆盖面广，包括但不限于以下几个专题：

大语言模型概述：引导学习者理解 LLM 的基本概念、与 ChatGPT 的互动、OpenAI 文档解读及安全性问题。
LangChain入门：全面介绍 LangChain 的基础知识，模块学习及在文档问答机器人中的实践。
LlamaIndex 概述：讲解 LlamaIndex 的基本构建及其在企业知识库中的应用。
HuggingGPT实现：探讨 HuggingFace 的基础组件及如何实现 HuggingGPT。
LLMOps 专题：深入模型层、提示层以及狭义 LLMOps。
Agent 专题：涉及到 Agent 的介绍、项目跟踪以及多 Agent 框架。
RAG专题：详述数据索引、检索和生成的详细过程。
LLM 应用评估与测试：学习如何有效地评估和测试大语言模型。
国内模型厂商API解读：解析六家主流厂商的大模型能力，并探讨 MiniMax、智谱AI等开发的方法。

如何参与

项目支持本地阅读，用户可以通过构建 gitbook 镜像来读取和理解内容。通过简单的 Docker 指令，即可启动 gitbook 服务在本地进行学习。此外，项目的网址及书籍的相关链接均已提供，参与者可以进一步探索学习。

参考资源

项目还有丰富的参考资料，比如 A16Z 推荐的 AI 学习清单、Prompt 专题等，帮助用户扩展视野，深入发掘 LLMS 在各个领域的应用前景。

通过该项目，每一位学习者都可以更直观地了解如何在人工智能和大语言模型的世界中创建出色的应用，并成为这一领域的专家。

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