LLM Cookbook常见问题解答：开发者必看FAQ
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-cookbook LLM Cookbook作为面向开发者的大模型入门教程，基于吴恩达老师大模型系列课程中文版，覆盖从Prompt Engineering到RAG开发、模型微调的全部流程。本FAQ汇总开发者学习过程中最常见的技术问题，结合官方文档与实践经验提供解决方案，帮助开发者快速排查问题、提升学习效率。
环境配置与依赖安装
Anaconda安装与环境创建
Anaconda是本项目推荐的Python环境管理工具，可通过清华源镜像加速下载Anaconda。Windows用户建议下载.exe安装包，Mac用户根据芯片类型选择对应.sh文件：
# Apple芯片安装示例
sh Anaconda3-2023.07-1-MacOSX-arm64.sh -b
~/anaconda3/bin/conda init
创建专用环境可避免依赖冲突：
conda create --name ai_api python=3.9 -y
conda activate ai_api # 激活环境
核心依赖安装
项目依赖通过pip管理，基础安装命令：
pip install -q python-dotenv openai langchain chromadb # 核心库
pip install -r content/选修-Building and Evaluating Advanced RAG Applications/requirements.txt # 特定课程依赖
完整依赖列表可参考各课程目录下的requirements.txt，如高级RAG应用依赖。
API密钥配置与管理
OpenAI API密钥获取
- 登录OpenAI官网，进入API设置页面
- 点击"Create new secret key"生成密钥
- 保存密钥时需注意：不要截图存储，避免公开仓库提交
密钥安全配置
推荐使用.env文件管理密钥，项目根目录创建文件：
OPENAI_API_KEY="sk-..." # 替换为实际密钥
通过工具函数安全加载：
from dotenv import load_dotenv, find_dotenv
import os
def get_api_key():
_ = load_dotenv(find_dotenv()) # 自动查找.env文件
return os.environ["OPENAI_API_KEY"]
详细配置步骤见设置OpenAI_API_KEY.ipynb。
课程学习路径与资源
必修与选修课程体系
项目课程分为两类，建议学习顺序：
必修课程（掌握基础技能）：
- Prompt Engineering：提示词设计原则与实践
- Chat API系统开发：对话系统架构
- LangChain应用开发：框架使用指南
- LangChain数据交互：私有数据处理
选修课程（专项能力提升）：
在线阅读与PDF版本
必修课程提供在线阅读版本：
常见错误与解决方案
API调用失败
错误表现：openai.error.AuthenticationError
排查步骤：
- 检查密钥格式：应以
sk-开头，长度约51字符 - 验证余额状态：新账号需绑定支付方式
- 网络环境测试：使用
ping api.openai.com检查连通性
国内替代方案：参考其他教程修改API调用代码适配国内模型。
依赖版本冲突
错误表现：ImportError或函数参数不匹配
解决方案：
pip freeze > requirements.txt # 导出当前环境
# 对比课程要求版本，重点检查：
# langchain>=0.0.200 openai>=0.27.0 python-dotenv>=1.0.0
进阶问题与优化建议
Prompt设计原则
基础提示原则包括：
- 清晰明确：指定输出格式与长度，如"用 bullet points总结以下文本，不超过3点"
- 给模型思考时间：复杂任务使用思维链提示，如"先分析问题再给出答案，分析过程用 包裹"
详细技巧见提示原则。
模型选择策略
根据任务类型选择模型：
- 文本生成：gpt-3.5-turbo（性价比高）
- 嵌入生成：text-embedding-ada-002（通用嵌入）
- 微调任务：babbage-002（中小规模数据）
模型对比与选型指南见模型评估。
学习资源与社区支持
官方文档与示例代码
问题反馈与贡献
遇到未解决的问题可：
- 提交Issue到项目仓库
- 参与DataWhale社区讨论
- 参考贡献指南提交PR完善教程
通过系统学习必修课程与实践，开发者可掌握从基础API调用到复杂RAG系统构建的全流程技能。建议定期关注项目更新，课程内容会持续根据LLM技术发展进行优化迭代。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
