热销 2 万册！大模型应用开发入门书全新升级（附PDF）

今天给大家推荐的这本书是大模型领域最受读者喜爱的 LLM 应用开发图书，第 1 版销量 2 万册。读者对这本书的喜爱源于其简单、示例多、图文并茂，知识点全。你可以认为它是一份 LLM 应用开发的 MVP（最小可用知识）。

升级版涵盖了自第 1 版以来 GPT-4 的核心更新、API 应用解析，及 RAG、Agent 等读者最为关注的技术点，中文版还涵盖 DeepSeek 应用开发案例，覆盖 LLM 生态热门平台与框架：OpenAI、LangChain、LlamaIndex、DeepSeek、Dify。篇幅从第 1 版的 160 页到第 2 版的 300 页，新知识满满。

如果你想上手 LLM 应用开发，毫无疑问，就从这本书开始。（目前第二版PDF还没出）

大模型的进化仍会持续，但核心开发范式不会变

如今，大语言模型已经不再是一个单一的产品，而是一个完整的技术生态。无论是 GPT-4、DeepSeek、Claude，还是未来的 GPT-5 还是 DeepSeek 新版本的发布，它们的核心架构、API 交互方式、提示工程、RAG（检索增强生成）、LangChain 等技术框架，都有很强的共性。

如果你已经掌握了如何调用 GPT-4 API，如何高效设计提示词，如何结合外部知识库增强大模型的能力，如何使用 LangChain 构建复杂的 AI 应用，那么不管未来出现什么新模型，你都可以快速适应，而不是从零开始。

从 2023 年到 2024 年，我们见证了 AI 领域的一次次突破，但有一件事始终没有改变：模型会不断升级，但它们的应用开发逻辑不会被颠覆。真正的技术壁垒，不是会用某个具体模型，而是能将 LLM 技术转化为真正落地的应用。

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如何系统学习大模型应用开发？这本书给你答案！

如果你对大模型应用开发感兴趣，却不知道如何入门，那么 Olivier Caelen 和 Marie-Alice Blete 合著的《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》将是你的最佳入门指南。

 

许多开发者初识大语言模型时，往往只停留在“输入提示词，获取结果”的阶段，但真正的 LLM 开发远不止于此。这本书不仅帮你掌握 API 调用，还通过清晰的图解与代码示例，深入解析 GPT-4 的架构演进，揭示模型如何生成文本、理解上下文的底层机制。理解这些核心原理，才能有效规避幻觉（hallucination）、优化响应质量，甚至为特定业务场景定制模型，从而真正发挥大模型的潜力。

附赠本书思维导图，可以提前概览新版内容：

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这本书有什么特色？

任何对 LLM 应用开发感兴趣的读者，都可以来参考这本书来入门。书中提供了一份清晰、全面的“最小可用知识”，带领你快速了解 LLM 的工作原理，并在此基础上使用流行的编程语言 Python 构建 LLM 应用。

• 全面升级，紧跟大模型最新趋势：新增自第 1 版以来 GPT-4 的核心更新、API 应用解析，及 RAG、Agent 等读者最为关注的技术点，让你掌握 LLM 最新核心发展。

• 从理论到实战：作者介绍了 LLM 开发的三大范式：提示工程 + 微调 + RAG，并着重解析 GPT-4 的核心机制。从 API 调用到构建智能应用，确保你学得会、用得上。

• 6大案例，快速上手：本书还提供了 6 个高质量案例，涵盖多个应用场景：

✅ 新闻生成器——让 AI 自动撰写新闻内容
✅ YouTube 视频摘要——快速提炼长视频核心信息
✅ 游戏专家——训练 AI 成为游戏助手
✅ 个人助理——构建专属智能助手
✅ 文档组织——高效管理和检索文本资料
✅ 情感分析——分析用户反馈，挖掘情绪倾向

• 示例丰富，简单易学：书中包含大量可直接运行的 Python 代码示例，并配套 GitHub 开源代码库，所有示例均基于真实业务场景，覆盖开发者最常见的需求，帮助你快速理解并应用到自己的项目中。

• 覆盖 LLM 生态热门平台与框架：OpenAI、LangChain、LlamaIndex、DeepSeek、Dify。

• 随书附赠：要说这本书英文版有啥遗憾，那么可能是不涵盖大家非常关注的 DeepSeek 应用开发案例，现在中文版全世界独家，也弥补了这个遗憾，案例基于大家超级热爱的 Dify，闭源最强 OpenAI + 开源双雄 DeepSeek × Dify，教你一步步教你部署私有化 AI 助手！

 

作译者权威：学术界与工业界的“双重护航”

作者 Olivier Caelen 不仅是布鲁塞尔大学机器学习课程讲师，更在世界级支付公司Worldline主导 AI 研发，具有“教育+产业”的双重背景，让本书既规避了纯理论书的空洞，又超越了碎片化教程的局限。而 Marie-Alice Blete 在 AI 系统延迟与性能瓶颈领域的深耕，则为书中每一个案例都注入了工业级落地的可靠性。

译者何文斯：知名大模型创业公司 Dify 产品经理、公众号“何文斯”作者，致力于研究大模型中间件技术和AI应用工程化的实际落地。业余时间撰写大模型相关技术的科普文章，期待共同见证通用人工智能的实现。

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这本书适合谁来读？

• 希望将 LLM 能力无缝嵌入现有系统的 Python 全栈开发者

• 试图用 AI 改造内容生成、客服、数据分析等场景的创业者

• 渴望从“调参工程师”进阶为“AI应用架构师”的开发者

其实，只要你对 LLM 应用开发感兴趣，就可以阅读这本书，真的超级简单，原先说得会 Python 才能学习这本书，现在 LLM 也可以同时教你 Python 了。

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业内专家书评

本书邀请业内一线大模型开发者、创业者试读了预览版，各位业内专家提前审阅，给出了专家书评。此外，各位还在书中分享了他们的一线 LLM 冲浪经验，及学习 LLM 相关技能的感悟，非常宝贵的资源。

假如你正想找一本专门介绍 DeepSeek 应用开发的书，不妨读读这本，因为其中关于模型原理、提示词写法及 API 的知识，同样适用于 DeepSeek。

——宝玉，提示工程师

如此短小精悍的书甚至还包含 LLM 原理的介绍和提示工程、RAG 的技巧。翻开这本书，进入 Dify 工作室，立马着手开发你的头一个大模型应用！

——张路宇，Dify 创始人兼 CEO

跟着“AI 师傅”上的“跟 AI 学编程”课程，就算是编程“小白”也能打造自己的小工具。但想要写出 AI 应用，还需要了解 API、RAG 等，推荐从这本书开启更加专业的学习。

——孙志岗，“AI 师傅”创始人

在市面上纷繁复杂的学习资料中，这本书精准切中了学习者的核心诉求：它向初学者交代了大模型必要的前置概念，避免了生疏感；又快速梳理了 ChatGPT 的核心原理和用法；随后带领读者快速上手构建 AI 应用——堪称 AI 工程师的快速入门指南。

——邓范鑫，字节跳动架构师、公众号“深度学习”主理人

这本书不会给你终极答案，但能提供关键的“认知杠杆”：理解 Transformer 架构的核心思想，掌握大模型应用开发的基础范式，建立持续进化的学习框架。当技术浪潮以月为单位刷新时，这些底层认知才是开发者真正的护城河。

——梁宇鹏（@一乐），蓝莺  IM 创始人兼 CEO 

新版补充了 RAG、智能体等前沿技术的相关内容，整体篇幅增加了近一倍。就像 LLM 在不断进步，这本书也以更全面的知识体系、更丰富的实践案例，帮助大家掌握新工具和新方法，以极快的速度上手 LLM 应用开发。

——罗云，腾讯云创始团队成员、腾讯云数据库副总经理兼向量数据库负责人

当技术演进到基于 GPT-4o、DeepSeek-R1 的智能体时代，当零样本学习逐渐普及，本书介绍的提示工程精髓、高级 RAG 框架、智能体工作流设计原则，依然是构建可靠 AI 系统的基础。

——宜博，LLMFarm 创始人

在 AI 技术红利窗口期缩短的当下，等待意味着落后。《大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT（第2版）》提供的不仅是简单的代码片段，更是一套完整的“认知-工具-实践”体系。

另外，本书术语表与参考文献章节，还可单独作为 LLM 技术团队的内部培训手册，帮助产品经理、工程师与决策者建立统一的认知基线，大幅降低团队协作成本。

还等什么？立即行动，开启你的 LLM 开发革命！👇

 

 如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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