大模型应用开发实战

共 26 讲。

目录

• 大模型应用开发实战
• 开篇词-大模型应用开发时代，人人都是程序员
• 01-用OpenAI Assistants的Function进行订单管理
• 02-OpenAI Assistants中的线程和Run状态解析
• 03-用Assistants中的Code interpreter做数据分析
• 04-用Assistants中的File search（RAG）工具做知识检索
• 05-用5种不同模型展示模型交互5大基本原则
• 06-通过设置思考框架，引导模型进行更好的推理
• 07-用多步提示引导自动生成Python单元测试代码
• 08-用大模型实现自然语言的SQL查询
• 09-构建能够读图的基于PDF的RAG系统
• 10-通过Embedding构建基于关键词的推荐系统
• 11-长PDF文档的总结与评估策略
• 12-用Assistants自主思考生成商业报告PPT
• 13-以Qwen为例讲透参数高效微调（PEFT）
• 14-以Llama 3为例讲透QLoRA量化+微调
• 15-OpenAI闭源模型的微调流程和Function Calling微调
• 16-多模态：整合大语言模型与Dall-E-Stable Diffusion API
• 17-GPT-4o最强多模态模型实战
• 18-多模态：用大语言模型进行TTS-ASR-OCR
• 19-Sora模型的原理和架构初探
• 20-如何通过Moderation API对生成内容进行安全审核？
• 21-LLM开发过程中的错误处理和Tracing
• 22-如何在与LLM交互过程中省钱及控制Rate Limits？
• 结束语-再谈大模型应用开发
• 结课测试-来赴一场满分之约