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《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》一本关于LLM在真实世界应用的开源电子书,介绍了大语言模型的基础知识和应用.zip

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《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》一本关于LLM在真实世界应用的开源电子书,介绍了大语言模型的基础知识和应用
# 构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计 > aka. Unlocking the Potential of Large Language Models: Real-World Use Cases 2023 年的上半年里,我(@phodal)和 Thoughtworks 的同事们(如:@[tianweiliu](tianweiliu)、@[teobler](teobler)、@[mutoe](mutoe) 等)、 开源社区的同伴们(如: 卷王@[CGQAQ](CGQAQ)、@[genffy](genffy)、 @[liruifengv](liruifengv) 等) 一起,创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了: - LLM 能力的充分运用 - Prompt 编写:Prompt 学习与编写模式 - Prompt 管理:Prompt 即代码 - LLM 下的软件开发工序及应用架构设计 - 新的交互设计:Chat 模式 - 大模型友好的工序:基于 AI 2.0 (ChatGPT + Copilot)如何去设计软件开发流程 - LLM 应用架构的设计与落地:Unit Mesh - 面向特定场景的 LLM 应用 - 基于开源模型构建自己的模型:特定场景的模型微调 + LLMOps - 上下文工程(prompt 工程):LLM 应用的核心 围绕于上述的一系列内容,我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以,我重新整理了过去半年的一些思考、文章,重新编写了这本开源电子书,希望能够帮助到大家。 关注我的微信公众号(搜索 phodal-weixin),获得更多及时的更新: ![微信公众号](src/images/qrcode.jpg) 我们发起的相关开源项目如下(包括但是不限于): | 名称 | 描述 | 类型 | Stars | |----------------------------------------------------------------------------|------------------------------------------------------------------------------------------|-------------|------------------------------------------------------------------------------------------------| | [理解 Prompt](prompt-engineering/understand-prompt) | 基于编程、绘画、写作的 AI 探索与总结。 | 文档 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/understand-prompt) | | [Prompt 编写模式](prompt-engineering/prompt-patterns) | 如何将思维框架赋予机器,以设计模式的形式来思考 prompt。 | 文档 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/prompt-patterns) | | [ClickPrompt](prompt-engineering/click-prompt) | 用于一键轻松查看、分享和执行您的 Prompt。 | 应用 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/click-prompt) | | [ChatVisualNovel](prompt-engineering/chat-visual-novel) | 基于 ChatGPT 的定制化视觉小说引擎 | 应用 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/chat-visual-novel) | | [ChatFlow](prompt-engineering/chat-flow) | 打造个性化 ChatGPT 流程,构建自动化之路。 | 框架 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/prompt-engineering/chat-flow) | | [Unit Mesh](unit-mesh/unit-mesh) | 基于 AI 为核心的软件 2.0 思想的软件架构。 | 架构 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/unit-mesh) | | [Unit Minions](unit-mesh/unit-minions) | AI 研发提效研究:自己动手训练 LoRA | 微调教程、指南、数据集 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/unit-minions) | | [Unit Runtime](unit-mesh/unit-runtime) | 一个 ChatGPT 等 AI 代码的运行环境,可一键启动并实时交互,帮助您快速构建和测试 AI 代码。 | 基础设施 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/unit-runtime) | | [DevTi](unit-mesh/devti) | 基于 LLM 的微调来提供全面智能化解决方案,助力开发人员高效完成开发任务,以实现自动化用户任务拆解、用户故事生成、自动化代码生成、自动化测试生成等等。 | 微调代码 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/devti) | | [AutoDev](unit-mesh/auto-dev) | 一款 Intellij IDEA 的 LLM/AI 辅助编程插件。AutoDev 能够与您的需求管理系统(例如 Jira、Trello、Github Issue 等)直接对接。 | IDEA 插件 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/unit-mesh/auto-dev) | | [ArchGuard Co-mate](archguard/co-mate) | 基于人工智能技术的架构副驾驶、设计和治理工具 | 架构协同应用 | ![GitHub Repo stars](https://img.shields.io/github/stars/archguard/co-mate) | 我们在 QCon 上的演讲:[演讲:探索软件开发新工序:LLM 赋能研发效能提升](https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5319) > LLM(如 ChatGPT + GitHub > Copilot)作为一种创新的工具组合,为我们带来了全新的机遇。它能够帮助业务人员和开发者在需求、架构、编码、测试等环节提高效率和质量,实现从设计到验证的端到端流程。在本次分享中,我将向大家介绍 > LLM 在研发效能方面的应用场景和实践案例,展示它是如何在各个环节中发挥作用的。同时,我们还将分享如何构建私有化的 LLM > 工程化方式,使其更好地适应组织的需求。欢迎对 LLM + 研发效能感兴趣的朋友们参加本次分享,与我们一起探讨研发效能的未来。 我们在 Bilibili 上的大语言模型微调相关的视频: - LLaMA 系列在线视频: 《[代码辅助生成](https://www.bilibili.com/video/BV1Rh411u74H/)》 、《[测试代码生成](https://www.bilibili.com/video/BV1jg4y1G7Xc/)》 、《[详细需求生成](https://www.bilibili.com/video/BV1Us4y1N7rd/)》 、《[文本转 SQL](https://www.bilibili.com/video/BV1uv4y1H7bg/)》 - ChatGLM 系列在线视频: 《[LoRA 大比拼:ChatGLM vs LLaMA,谁更会写需求文档?](https://www.bilibili.com/video/BV1fv4y1n7Y3/)》 欢迎大家一起来参与我们的开源项目,一起来探索 LLM + 软件开发的未来。 免责声明: 1.本资源仅供学习和交流使用,不保证其准确性、完整性、及时性或适用性。 2.本资源仅包含一般信息,不构成专业建议。在使用本资源时,请务必自行研究并谨慎决策。 3.我已尽力确保本资源的正确性和合法性,但不对其准确性、完整性和及时性做出保证。 4.本资源不应用于商业用途。 5.在使用本资源的过程中,用户应自行承担所有风险和责任,并遵守相关法律法规。 6.对于因使用本资源而产生的任何损失或损害,我概不负责。 请确保在使用本资源时仔细阅读并遵守以上免责声明。如果您有任何疑问或需要进一步帮助,请联系我。 资源最后修改时间:2024-09-24 21:52:37 23642925691419 832ebeaf-11a7-4631-8d3c-42fd0abc669f

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《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》一本关于LLM在真实世界应用的开源电子书,介绍了大语言模型的基础知识和应用,以及如何.zip 大约有140个文件
  1. aigc-master/Cargo.toml 279B
  2. aigc-master/Cargo.lock 50.49KB
  3. aigc-master/README.md 7.67KB
  4. aigc-master/.gitignore 48B
  5. aigc-master/prompt/copilot-log.md 3.73KB
  6. aigc-master/.github/workflows/mdbook.yml 1.68KB
  7. aigc-master/book.toml 544B
  8. aigc-master/src/prompt-as-code.md 10.52KB
  9. aigc-master/src/misc/faq.md 6.18KB
  10. aigc-master/src/misc/contributors.md 2.98KB
  11. aigc-master/src/develop-llm-app-example-ai-devops.md 3.39KB
  12. aigc-master/src/prelude.md 7.25KB
  13. aigc-master/src/finetune-bizdevops-data.md 8.01KB
  14. aigc-master/src/finetune-bizdevops-codegen.md 3.54KB
  15. aigc-master/src/future-ai-2.0.md 11.58KB
  16. aigc-master/src/6-llm-self-guard.md 506B
  17. aigc-master/src/llm-arch-user-intent-oriented-design.md 2.71KB
  18. aigc-master/src/prompt-patterns.md 25.02KB
  19. aigc-master/src/llm-arch-archguard-comate.md 8.07KB
  20. aigc-master/src/SUMMARY.md 2.35KB
  21. aigc-master/src/develop-llm-app-best-practise.md 12.16KB
  22. aigc-master/src/images/image-with-openpose.jpeg 64.31KB
  23. aigc-master/src/images/women-backview-3.jpeg 51.19KB
  24. aigc-master/src/images/adaptive-architecture.png 478.58KB
  25. aigc-master/src/images/openpose-gen-2.png 467.04KB
  26. aigc-master/src/images/devti.png 435.81KB
  27. aigc-master/src/images/ddd-copilot-1.png 242.31KB
  28. aigc-master/src/images/request-to-confirm.png 101.06KB
  29. aigc-master/src/images/openpose-gen-1.png 445.44KB
  30. aigc-master/src/images/intent-user.png 139.04KB
  31. aigc-master/src/images/with-prompt.jpeg 54.97KB
  32. aigc-master/src/images/chatgpt-bootstrap-article.png 296.01KB
  33. aigc-master/src/images/github-copilot-1.png 49.55KB
  34. aigc-master/src/images/qrcode.jpg 26.3KB
  35. aigc-master/src/images/women-backview-2.jpeg 52.22KB
  36. aigc-master/src/images/four-arch.png 272.5KB
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  112. aigc-master/src/images/stable-diffusion-with-negative.jpeg 141.67KB
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  114. aigc-master/src/images/strategy/sample-output.png 2.41MB
  115. aigc-master/src/future-realtime-software-generation.md 10.31KB
  116. aigc-master/src/patterns-prompt.md 22B
  117. aigc-master/src/finetune-setup.md 12.12KB
  118. aigc-master/src/future-unit-mesh.md 13.76KB
  119. aigc-master/src/develop-llm-intergration-patterns.md 5.46KB
  120. aigc-master/src/llm-arch-language-interface.md 8.78KB
  121. aigc-master/src/llm-arch-github-copilot.md 7.51KB
  122. aigc-master/src/future-architecture.md 11.88KB
  123. aigc-master/src/develop-llm-design-verification.md 2.03KB
  124. aigc-master/src/6-llm-glossary.md 4.07KB
  125. aigc-master/src/finetune-llm-ops.md 9.4KB
  126. aigc-master/src/llm-arch-design.md 8.51KB
  127. aigc-master/src/dsl-driven-development.md 11.44KB
  128. aigc-master/src/develop-llm-app-example-comate.md 42B
  129. aigc-master/src/llm-arch-context-engineering.md 3.19KB
  130. aigc-master/src/develop-llm-app-example-autodev.md 4.39KB
  131. aigc-master/src/llm-architecture.md 6.96KB
  132. aigc-master/src/finetune-bizdevops-user-story.md 2.48KB
  133. aigc-master/src/develop-llm-app-with-workflow.md 6.02KB
  134. aigc-master/src/prompt-understand.md 20.97KB
  135. aigc-master/src/main.rs 610B
  136. aigc-master/src/prompt-template.md 6.76KB
  137. aigc-master/src/aidevops-challenges.md 1.6KB
  138. aigc-master/src/finetune-bizdevops.md 2.12KB
  139. aigc-master/src/llm-arch-atomic-capability-mapping.md 5.84KB
  140. aigc-master/src/develop-llm-app-setup.md 1.39KB
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