随着大语言模型LLM技术的兴起开发者需要从实现业务逻辑转向以LLM为引擎快速搭建智能应用。要成为驾驭大模型能力的AI工程师需深入理解Transformer模型、掌握提示词工程、微调、RAG等技术工具并熟悉LlamaIndex、LangChain等框架工具的使用。本书《动手构建大模型》为读者规划了循序渐进的学习路线从基础理论到核心技术再到高阶应用帮助零基础读者快速上手并成为实战高手。书中内容丰富案例多元配套资源齐全适合想转型AI工程师或落地大模型应用的企业工程师及高校师生阅读。Part.1AI工程师都要会些什么大语言模型Large Language ModelLLM技术的兴起正在深刻影响软件的形态开发者的工作也从实现业务逻辑、构建独立应用转向以LLM为底层引擎快速搭建智能应用的模式。当下传统软件也许都要基于AI重写一遍而这对开发者提出了新的要求开发者要从单一的代码编写者成为驾驭大模型能力的AI工程师。那么要如何修炼自己的LLM开发技术栈呢首先是深入理解当前主流大模型的核心架构——Transformer模型明晰自注意力机制如何捕捉文本语义、多头注意力如何并行处理信息这是自定义大模型结构的基础。接着要知晓LLM可能存在的不足之处通过提示词工程、微调、检索增强生成Retrieval-Augmented GenerationRAG等技术工具解决知识过时问题。此外还要掌握框架工具的使用例如LlamaIndex、LangChain等学会编排大模型应用比如构建“检索 生成”的问答系统。最后是构建智能体驱动LLM自主决策部署LLM应用并监控其稳定运行。针对这些知识小白要学多久才能上手干活只需读完**《动手构建大模型》**这本书即可。全书没有废话讲完必要的理论直接手把手给出实操案例读者照着书做便能积累实战经验在工作中边用边提升稳步成长为LLM应用开发实战高手。▼点击下方即可购书事不宜迟这就动手开始学吧。Part.2零基础进阶大模型实战高手本书为读者规划了一条循序渐进的学习路线零基础也能轻松上手。书中内容分为三大篇基础理论篇解读LLM的概念、核心架构及其不完美之处核心技术篇详解提示词工程、RAG、LLM框架工具高阶应用篇讲透高级RAG、Agent智能体、微调、LLM部署与优化。为获得更好的学习体验读者需要具备简单的Python编程知识并在计算机上搭建一个版本高于3.8.1的Python编程环境以使用Visual Studio Code工具。在学习过程中一定要积极动手实践从而快速吸收所学知识。我们现在正式踏上学习之旅。基础理论篇开篇用通俗的语言拆解LLM的组成结构从Transformer架构的核心逻辑到分词、嵌入、上下文窗口这些基础概念梳理LLM的发展简史并给出用GPT-3.5 API做翻译、通过小样本学习控制LLM输出的实战小项目。接着深入讲解Transformer架构阐释“Attention Is All You Need”论文的核心内容拆解编码器 - 解码器、仅解码器等设计选择对比专有模型与开源模型还列出了LLM在商业、医疗、教育等9大领域的应用场景。最后解释了LLM产生幻觉生成错误信息、偏见等问题的根源并给出应对之道通过控制输出格式、调整解码方法减轻幻觉用基准测试评估模型性能。核心技术篇打好基础之后本篇就聚焦LLM应用核心技术教大家如何与LLM对话向其输入特定数据建立知识库。首先讲透提示工程的核心技巧**零样本提示**不提供示例直接让模型完成任务。**上下文学习和小样本提示**给出一些示例提示模型给出符合期望的回答。**思维链CoT提示**驱使LLM逐步思考以提供推理能力。**角色提示**给模型设定身份获得专业方向的精确回答。然后以RAG手段解决LLM知识过时、产生幻觉等问题详解从头构建RAG管道把文档转成嵌入向量、存进向量数据库、查询时让模型结合检索结果生成答案从此大模型便能引用专属数据生成准确内容。接着介绍LangChain和LlamaIndex两大框架的用法用两个项目实战演示构建新闻摘要器、使用LangChain构建 LLM驱动的应用。动手跟着做一遍就能秒懂如何搭建LLM应用的骨架。▲新闻文章摘要器的工作流程将上述工具和框架综合运用书中给出了贴近真实场景的项目开发实例**用LangChain做知识图谱**从文本中提取关联关系让LLM输出更加结构化。**搭建客服问答机器人**把专业领域知识投放给模型用户提问时自动匹配答案解放人工。**做YouTube视频摘要器**用Whisper转语音为文本再让LLM生成摘要多模态应用轻松实现。▲基于文本数据创建知识图谱的工作流程这些项目都提供了Google Colab Notebook方式“开箱即练”可以直接在云端运行不用本地配置复杂环境方便学习并获得反馈。高阶应用篇能用工具干活了接下来学习解决难题、优化性能、部署上线覆盖企业级应用的全流程。首先重点讲解基于LlamaIndex的高级RAG技术包括嵌入模型与LLM微调、RAG监控与评估、混合检索与嵌入向量检索。LlamaIndex查询环节涵盖查询构建、查询扩展、查询转换、重排序、递归检索以及从小到大的检索逻辑。还介绍了RAG评估方法教你如何衡量检索效果。这些都是企业评估LLM应用的标准流程掌握后即可与专业工程师对齐。▲RAG系统中的检索评估指标智能体是大模型的进阶形态能自主调用工具、规划任务。书中给出多种智能体构建案例用OpenAI Assistants做分析助手、用 LlamaIndex做数据库查询智能体还讲解了AutoGPT、BabyAGI等经典智能体的原理。如果API调用的通用模型满足不了需求就需要使用微调技术书中讲透了LoRA、RLHF等微调技术并给出详细的行业案例包括用医疗数据微调LLM、用金融数据做情感分析。▲RLHF过程的可视化示意图最后讲解模型部署上线步骤部署优化环节涵盖使用模型量化、剪枝、蒸馏、投机解码还演示了在谷歌云CPU上部署量化模型的具体过程。至此读者完成了AI工程师的能力闭环。作者团队介绍本书作者团队有着深厚的学术积淀、一线工程实战经验与教育传播能力。他们创作本书旨在为读者打开LLM工程应用的大门让更多人参与用AI技术改变世界的行动中。路易斯 - 弗朗索瓦・布沙尔蒙特利尔学习算法研究所医学人工智能博士2020年起担任初创公司AI部门负责人组建团队推进早期计算机视觉研发项目开设个人YouTube频道分享AI知识专注于AI现实应用落地。路易・彼得斯拥有帝国理工学院物理学专业背景曾就职于摩根大通集团从事投资研究。他现任Towards AI首席执行官密切关注AI带来的颠覆性社会影响和经济影响持续推动AI在更多实际场景中落地的技术突破。Towards AI的使命是通过课程、博客、教程、新闻、图书和Discord社区让AI技术触手可及。自2019年以来已经帮助超过40万人了解AI知识。结语抓住大模型时代的职业机遇AI大模型的发展不是“替代人类”而是“重塑职业价值”——它淘汰的是重复性、低附加值的工作却催生了更多需要“技术业务”交叉能力的高端岗位。对于求职者而言想要在这波浪潮中立足不仅需要掌握Python、TensorFlow/PyTorch等技术工具更要深入理解目标行业的业务逻辑如金融的风险控制、医疗的临床需求成为“懂技术、懂业务”的复合型人才。无论是技术研发岗如算法工程师、研究员还是业务落地岗如产品经理、应用工程师大模型都为不同背景的职场人提供了广阔的发展空间。只要保持学习热情紧跟技术趋势就能在AI大模型时代找到属于自己的职业新蓝海。最近两年大模型发展很迅速在理论研究方面得到很大的拓展基础模型的能力也取得重大突破大模型现在正在积极探索落地的方向如果与各行各业结合起来是未来落地的一个重大研究方向大模型应用工程师年包50w属于中等水平如果想要入门大模型那现在正是最佳时机2025年Agent的元年2026年将会百花齐放相应的应用将覆盖文本视频语音图像等全模态如果你对AI大模型入门感兴趣那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利入门进阶全套104G学习资源包免费分享扫描下方csdn官方合作二维码获取哦给大家推荐一个大模型应用学习路线这个学习路线的具体内容如下第一节提示词工程提示词是用于与AI模型沟通交流的这一部分主要介绍基本概念和相应的实践高级的提示词工程来实现模型最佳效果以现实案例为基础进行案例讲解在企业中除了微调之外最喜欢的就是用提示词工程技术来实现模型性能的提升第二节检索增强生成RAG可能大家经常会看见RAG这个名词这个就是将向量数据库与大模型结合的技术通过外部知识来增强改进提升大模型的回答结果这一部分主要介绍RAG架构与组件从零开始搭建RAG系统生成部署RAG性能优化等第三节微调预训练之后的模型想要在具体任务上进行适配那就需要通过微调来提升模型的性能能满足定制化的需求这一部分主要介绍微调的基础模型适配技术最佳实践的案例以及资源优化等内容第四节模型部署想要把预训练或者微调之后的模型应用于生产实践那就需要部署模型部署分为云端部署和本地部署部署的过程中需要考虑硬件支持服务器性能以及对性能进行优化使用过程中的监控维护等第五节人工智能系统和项目这一部分主要介绍自主人工智能系统包括代理框架决策框架多智能体系统以及实际应用然后通过实践项目应用前面学习到的知识包括端到端的实现行业相关情景等学完上面的大模型应用技术就可以去做一些开源的项目大模型领域现在非常注重项目的落地后续可以学习一些Agent框架等内容上面的资料做了一些整理有需要的同学可以下方添加二维码获取仅供学习使用
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