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一个面向开发者的 LLM 入门教程,基于吴恩达老师大模型系列课程内容,将原课程内容翻译为中文并复现其范例代码,实现中文 Prompt,指导国内开发者如何基于 LLM 快速、高效开发具备...

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本项目是一个面向开发者的 LLM 入门教程,基于吴恩达老师大模型系列课程内容,将原课程内容翻译为中文并复现其范例代码,实现中文 Prompt,指导国内开发者如何基于 LLM 快速、高效开发具备强大能力的应用程序。本项目的主要内容包括:

  1. 面向开发者的 Prompt Engineering。基于吴恩达老师《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程打造,面向入门 LLM 的开发者,深入浅出地介绍了对于开发者,如何构造 Prompt 并基于 OpenAI 提供的 API 实现包括总结、推断、转换等多种常用功能,是入门 LLM 开发的第一步。
  2. 搭建基于 ChatGPT 的问答系统。基于吴恩达老师《Building Systems with the ChatGPT API》课程打造,指导开发者如何基于 ChatGPT 提供的 API 开发一个完整的、全面的智能问答系统。通过代码实践,实现了基于 ChatGPT 开发问答系统的全流程,介绍了基于大模型开发的新范式,是大模型开发的实践基础。
  3. 使用 LangChain 开发应用程序。基于吴恩达老师《LangChain for LLM Application Development》课程打造,对 LangChain 展开深入介绍,帮助学习者了解如何使用 LangChain,并基于 LangChain 开发完整的、具备强大能力的应用程序。
  4. 使用 LangChain 访问个人数据。基于吴恩达老师《LangChain Chat with Your Data》课程打造,深入拓展 LangChain 提供的个人数据访问能力,指导开发者如何使用 LangChain 开发能够访问用户个人数据、提供个性化服务的大模型应用。
  5. 使用 Gradio 搭建生成式 AI 应用。基于吴恩达老师《Building Generative AI Applications with Gradio》课程打造,指导开发者如何使用 Gradio 通过 Python 接口程序快速、高效地为生成式 AI 构建用户界面。
  6. 评估改进生成式 AI。基于吴恩达老师《Evaluating and Debugging Generative AI》课程打造,结合 wandb,提供一套系统化的方法和工具,帮助开发者有效地跟踪和调试生成式 AI 模型。
  7. Prompt 高级技巧(尚未完成)。原创内容,介绍包括思维链、模板、代理、自动 Prompt 工程等高级 Prompt 技巧,帮助开发者进一步挖掘 LLM 潜力。

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