LLM Universe发布记录：各版本更新内容一览
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项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe
LLM Universe作为面向小白开发者的大模型应用开发教程，自发布以来持续迭代优化。本文档汇总各版本核心更新内容，帮助开发者快速掌握项目演进脉络与功能增强点。
V1版本：基础入门框架（已发布）
核心功能
V1版本聚焦大模型开发入门，构建完整的"理论-实践"学习路径。通过个人知识库助手项目串联核心技能，涵盖从环境搭建到应用部署全流程。
主要内容模块
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大模型基础认知
- 大模型定义与特点、LangChain框架介绍
- 开发流程解析：notebook/C1 大型语言模型 LLM 介绍/C1.md
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多平台API调用
- 百度文心、讯飞星火、智谱AI等API统一封装
- 调用示例：notebook/C2 使用 LLM API 开发应用/C2.ipynb
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知识库构建
- 文档加载、文本分块与向量数据库搭建
- 实现代码：notebook/C3 搭建知识库/C3.ipynb
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RAG应用开发
- LangChain检索问答链构建与Streamlit部署
- 部署示例：notebook/C4 构建 RAG 应用/streamlit_app.py
环境支持
提供阿里云服务器免费领取方案及本地环境配置指南，最低硬件要求支持纯CPU运行。
V2版本：进阶功能增强（开发中）
核心升级方向
第二部分"进阶RAG技巧"聚焦数据处理优化与检索增强，已完成数据处理模块开发。
已实现功能
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多模态文档处理
- 支持PDF、DOCX、PPTX等10+格式文件解析
- 示例数据：notebook/C7 高级 RAG 技巧/2. 数据处理/data/
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分块策略优化
- 语义分块与固定长度分块对比实验
- 评估报告：notebook/C7 高级 RAG 技巧/2. 数据处理/附分块方法评估.ipynb
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向量模型调优
- 支持BERT、Sentence-BERT等模型微调
- 训练代码：notebook/C7 高级 RAG 技巧/2. 数据处理/4.微调向量模型.ipynb
技术亮点
- 分块长度与召回率关系量化分析
- 向量模型性能对比：notebook/C7 高级 RAG 技巧/2. 数据处理/3.向量模型及其选择.ipynb
V3版本：应用案例库（规划中）
第三部分"开源LLM应用解读"将解析两个典型案例：
- ChatWithDatawhale：个人知识库助手架构分析
- 天机系统：人情世故大模型实现原理
案例代码将包含完整实现路径与核心模块注释，参考文档：docs/C6/案例2：人情世故大模型系统-天机.md
版本路线图
| 版本阶段 | 发布状态 | 核心内容 | 预计完成时间 |
|---|---|---|---|
| V1.0 | ✅ 已发布 | 基础入门教程 | 2023Q4 |
| V1.1 | ✅ 已发布 | 评估迭代模块 | 2024Q1 |
| V2.0 | ⚙️ 开发中 | 进阶RAG技巧 | 2024Q3 |
| V3.0 | 📋 规划中 | 应用案例库 | 2024Q4 |
完整更新日志可通过项目文档追踪：docs/README.md
获取与参与
- 项目仓库：
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe - 贡献指南：通过issue提交改进建议或PR
- 学习资源：data_base/knowledge_db/prompt_engineering/
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
