吴恩达+OpenAI团队编写：面向大模型入门者的 LLM CookBook 汉化版（附教程）

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原创 最新推荐文章于 2026-07-12 10:34:29 发布 634 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
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大家来看看目录有你想学的大模型技能吗？

文档目录在这：

前言
环境配置

第一部分 面向开发者的提示工程

第一章 简介
第二章 提示原则
第三章 迭代优化
第四章 文本概括
第五章 推断
第六章 文本转换
第七章 文本扩展
第八章 聊天机器人
第九章 总结

第二部分 搭建基于 ChatGPT 的问答系统

第一章 简介
第二章 语言模型，提问范式与 Token
第三章 评估输入——分类
第四章 检查输入 - 审核
第五章 处理输入-思维链推理
第六章 处理输入-链式
第七章 检查结果
第八章 搭建一个带评估的端到端问答系统
第九章 评估（上）——存在一个简单的正确答案
第十章 评估（下）——不存在简单的正确答案
第十一章 总结

第三部分 使用 LangChain 开发应用程序

第一章 简介
第二章 模型，提示和输出解释器
第三章 储存
第四章 模型链
第五章 基于文档的问答
第六章 评估
第七章 代理
第八章 总结

第四部分 使用 LangChain 访问个人数据

第一章 简介
第二章 文档加载
第三章 文档分割
第四章 向量数据库与词向量(Vectorstores and Embeddings)
第五章 检索(Retrieval)
第六章 问答
第七章、聊天 Chat
第八章、总结

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LLM Cookbook，一份正在悄悄风靡全球的大模型开发手册！（吴恩达教程汉化版）.pdf 关注有更多资源，私免费的得 立即下载

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世界级AI大佬吴恩达：LLM CookBook 汉化版

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LLM大模型的必备入门书：吴恩达大佬 LLM CookBook+AI产品经理必看 《AI重新定义产品经理》

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LLM-Cookbook：基于吴恩达课程的大模型开发实战手册

大语言模型（LLM）作为人工智能领域的核心技术，通过深度学习架构实现了强大的自然语言理解和生成能力。其核心原理基于Transformer架构，通过预训练和微调实现特定任务的适配。在工程实践中，Prompt Engineering和RAG（检索增强生成）技术成为提升模型效果的关键手段。Prompt Engineering通过优化输入提示词的设计，显著改善模型输出质量；而RAG技术则通过结合外部知识库检索，有效解决模型知识局限性和时效性问题。这些技术在大模型应用开发中具有重要价值，特别适用于智能问答、文档分析和

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