KEEP的博客

动手学大模型应用开发是一个面向小白开发者的教程，旨在结合个人知识库助手项目，通过一个课程完成大模型开发的重点入门。

文章主要介绍大模型开发整体流程 & 基于个人知识库的问答助手 的项目流程架构解析

LangChain 为基于 LLM 开发自定义应用提供了高效的开发框架，便于开发者迅速地激发 LLM 的强大能力，搭建 LLM 应用。LangChain 也同样支持多种大模型，内置了 OpenAI、LLAMA 等大模型的调用接口。但是，LangChain 并没有内置所有大模型，它通过允许用户自定义 LLM 类型，来提供强大的可扩展性。在本部分，我们以百度文心大模型为例，讲述如何基于 LangChain 自定义 LLM，让我们基于 LangChain 搭建的应用能够支持百度文心、讯飞星火等国内大模型。

ChatGPT 的巨大成功激发了越来越多的开发者兴趣，他们希望利用 OpenAI 提供的 API 或者私有化模型，来开发基于大型语言模型的应用程序。尽管大型语言模型的调用相对简单，但要创建完整的应用程序，仍然需要大量的定制开发工作，包括API集成、互动逻辑、数据存储等等。为了解决这个问题，从2022年开始，许多机构和个人相继推出了多个开源项目，旨在帮助开发者们快速构建基于大型语言模型的端到端应用程序或工作流程。其中一个备受关注的项目就是LangChain框架。

大语言模型（英文：Large Language Model，缩写LLM），也称大型语言模型，是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。通常，大语言模型 (LLM) 指包含数百亿（或更多）参数的语言模型，这些模型在大量的文本数据上进行训练，例如国外的有GPT-3 、GPT-4、PaLM 、Galactica 和 LLaMA 等，国内的有ChatGLM、文心一言、通义千问、讯飞星火等。