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I recently attended the Geekbang "Large Language Models Application Development Practice Camp", where I learned about the application development of Large Language Models. Below is a summary of the after-class exercises that I participated in the camp.

《AI 大模型应用开发实战营》

• 欢迎来到AI大语言模型训练营！这里是课后练习的文档，供学员们进行课后巩固和练习。

• 最近参加了极客时间《AI 大模型应用开发实战营》，我学习了 AI 大模型的应用开发，以下是参加该训练营的课后练习已经相关总结。

• 该项目包涵：

  • 大型语言模型的理论和开发基础：深入探究像 GPT-4 这样的大型语言模型的内部运作，包括其架构，训练方法，应用等。
  • 用 LangChain 开发 AIGC 应用：使用 LangChain 开发 AIGC 应用的实践示例和教程，展示了大型语言模型的实际应用。

• 课程项目地址：https://github.com/ShengqinYang/openai-quickstart

• Fork From：https://github.com/DjangoPeng/openai-quickstart

练习1：openai_api相关原生的API调用

练习2：使用openai_api相关原生的API实现OpenaiTranslator项目

• 项目地址：https://github.com/ShengqinYang/openai-quickstart/tree/main/openai-translator
• Fork From：https://github.com/DjangoPeng/openai-quickstart/tree/main/openai-translator

练习3：大模型应用开发框架Langchain相关学习

• LangChain
  • LangChain 是什么
  • 为什么需要 LangChain
  • LangChain 典型使⽤场景
  • LangChain 基础概念与模块化设计
• LangChain 5大核⼼模块⼊⻔与实战
  • Model I/O： -- 包涵：Models、Prompt、Output Parsers
  • chains --整合模型与其他组件，包涵各种不同的chain的使用
  • memory --记住之前的对话。两个功能：读取（READ）和写入（WRITE）
  • data_connection --包涵：文本加载器、文档转换器、文本向量模型、向量数据库、检索器
  • agents --访问其他的工具，比如：给chatgpt增加联网的功能，对接google搜索引擎
• LangChain 5大核⼼模块源码结构梳理

练习4：结合Langchain应用开发框架实现OpenaiTranslator项目

• 实战 LangChain 版 OpenaiTranslator项目

练习5：网红项目 AutoGPT 深度学习

• AutoGPT 原始版本定位与功能解读
• LangChain 版 AutoGPT 技术方案与架构设计
  • 网络搜索（SerpAPIWrapper）模块
  • 文件读写（FileTool）模块
  • 持久化存储（VectorStores）模块
  • 向量模型（Embeddings）模块
  • 聊天模型（Chat Models）模块
• 实战 LangChain 版 AutoGPT

练习6：基于知识库的销售顾问 Sales-Consultant

• Sales-Consultant 市场需求分析
• Sales-Consultant 产品定义与功能规划
• Sales-Consultant 技术方案与架构设计
  • 解析与索引管理（Indexes）模块
  • 知识库问答（QA Chain）模块
  • 用户引导（Example Selectors）模块
• 实战 LangChain 版 Sales-Consultant

练习7：基于ChatGLM2-6B-int4私有化模型部署

开源许可证

本项目采用 Apache 许可证 进行授权。

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祝您学习愉快！