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AGI大模型完全指南	agi	从零开始学习人工智能和大语言模型开发，掌握AI应用开发的核心技能	AGI课程组	published	2024-01-26	2024-01-26

AGI大模型完全指南

从零开始学习人工智能和大语言模型开发，掌握AI应用开发的核心技能。

课程概述

本课程涵盖从 LLM 基础概念到企业级应用的全方位内容，提供理论知识与实践经验的完美结合。

目录

1. 大模型开发学习指南 (getting-started)

• 认识大模型开发

  • 大模型技术革命与机遇
  • 大模型能做什么
  • 应用场景与案例
  • 发展前景与挑战

• 学习路径规划

  • 大模型开发技能图谱
  • 从入门到进阶
  • 学习周期规划
  • 重点难点指南

• 开发环境搭建

  • 硬件环境要求
  • API 与模型选择
  • 开发工具配置
  • 网络环境准备

• 高效学习方法

  • 零基础入门指南
  • 概念理解方法
  • 实践驱动学习
  • 常见问题解答

• 学习支持体系

  • 技术社区指南
  • 学习资源推荐
  • 问题解决渠道
  • 项目实践指导

2. Python 编程基础 (python-basics)

• 环境搭建
  • Python 编程入门
  • 安装 Anaconda 与 Jupyter Lab
• 基础语法
  • 变量与数据类型
  • 条件语句与循环
  • 函数定义与使用
  • 列表、元组和字典
• 进阶应用
  • API 交互基础
  • Python 数据分析
  • 测试与调试

3. 大语言模型（LLM）入门 (llm-basics)

• LLM入门基础

  • 什么是大语言模型
  • LLM能做什么
  • 基本工作原理
  • 常见应用场景

• 主流模型介绍

  • GPT-4的特点和优势
  • Claude的特色功能
  • Gemini的使用场景
  • 如何选择合适的模型

• Token基础知识

  • Token是什么
  • 如何计算Token
  • 上下文窗口简介
  • 常见Token限制

• API使用入门

  • 如何申请API密钥
  • 发送第一个API请求
  • 基础参数说明
  • 常见错误处理

• 成本优化指南

  • API计费说明
  • 成本控制技巧
  • 批量处理策略
  • 预算规划建议

4. 提示词工程与优化 (prompt-engineering)

• 提示工程基础

  • 大语言模型设置
  • 基本概念
  • 提示词要素
  • 设计提示的通用技巧

• 提示技术

  • 零样本提示
  • 少样本提示
  • 链式思考（CoT）提示
  • 自我一致性
  • 生成知识提示
  • Prompt Chaining
  • 思维树（ToT）
  • 检索增强生成（RAG）
  • 自动提示工具使用（APT）
  • 自动提示工程师
  • Active-Prompt
  • 方向性制御提示
  • Program-Aided Language Models
  • ReAct组合
  • Reflexion
  • 多模态思维链提示方法

• 基于图的提示

  • meta-prompting
  • 提示图谱
  • 提示模板

• 提示应用

  • 生成数据
  • 代码生成
  • 文本分析
  • 对话系统

5. AI 编程 (ai-coding)

• 代码生成
• 代码优化
• AI 测试
• 实战项目
  • AI 驱动的网页摘要工具
  • Actions 开发流程

6. 向量数据库基础 (vector-db)

• 基本概念
  • 向量检索原理
  • 索引机制
  • 相似度计算
• 主流方案
  • Pinecone
  • Milvus
  • Faiss
• 性能优化
  • 索引优化
  • 查询优化
  • 资源管理

7. 检索增强生成 (rag)

• RAG基础与文档处理
  • RAG系统架构
  • 工作原理与流程
  • 文档处理技术
  • 应用场景
  • 技术选型
• 检索与生成
  • 检索策略
  • 上下文处理
  • 生成策略
  • 质量控制
• 系统优化
  • 性能优化
  • 质量优化
  • 成本控制
  • 监控与维护

8. LangChain 应用开发 (langchain)

• 框架基础
• 组件开发
• 企业应用

9. Agent 开发 (agents)

• 基础知识
• 多 Agent 系统
• 工具集成
• MetaGPT 开发

10. 多模态应用 (multimodal)

• 基础集成
• 高级应用
• 数字人开发

11. LLM 微调与优化 (fine-tuning)

• 微调基础
• 高级技术
  • LoRA/QLoRA
  • 领域特定优化
• 实践应用

14. 企业项目实施 (enterprise)

• 项目周期
• 部署策略
• 案例分析

17. 职业发展 (career)

• 求职准备
• 技术展示
• 职业规划

18. 项目实战 (projects)

• 实战项目
• 项目展示
• 结业认证

学习资源

• 在线问答支持
• AI 工程师学习社区
• 持续更新的案例研究
• 就业指导服务

开始学习

1. 克隆本仓库
2. 安装所需依赖
3. 从 认识大模型开发 开始学习

参与贡献

我们欢迎各种形式的贡献，包括：

• 问题修复
• 内容改进
• 补充示例
• 文档更新

许可证

本课程采用 MIT 许可证。详情请查看 LICENSE 文件。

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