在人工智能(AI)大模型席卷全球的今天,如何快速入门大模型开发成了许多初学者和开发者的心头难题。今天给大家推荐一个专为小白设计的学习大模型开发的开源项目——LLM-Universe,它由Datawhale团队打造。
这个项目以“动手学大模型应用开发”为口号,旨在帮助零基础的开发者通过实践掌握大模型开发技能。让我们一起来看看它的魅力吧!

项目GitHub地址:
https://github.com/datawhalechina/llm-universe

一、项目简介
LLM-Universe项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程.
在线阅读地址:
https://datawhalechina.github.io/llm-universe
PDF 下载地址:
https://github.com/datawhalechina/llm-universe/releases/tag/v1

项目旨在基于阿里云服务器,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,主要内容包括:
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大模型简介
何为大模型、大模型特点是什么、LangChain 是什么,如何开发一个 LLM 应用,针对小白开发者的简单介绍;
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如何调用大模型 API
本节介绍了国内外知名大模型产品 API 的多种调用方式,包括调用原生 API、封装为 LangChain LLM、封装为 Fastapi 等调用方式,同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型 API 进行了统一形式封装;
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知识库搭建
不同类型知识库文档的加载、处理,向量数据库的搭建;
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构建 RAG 应用
包括将 LLM 接入到 LangChain 构建检索问答链,使用 Streamlit 进行应用部署
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验证迭代
大模型开发如何实现验证迭代,一般的评估方法有什么;

二、项目意义
LLM 正逐步成为信息世界的新革命力量,其通过强大的自然语言理解、自然语言生成能力,为开发者提供了新的、更强大的应用开发选择。随着国内外井喷式的 LLM API 服务开放,如何基于 LLM API 快速、便捷地开发具备更强能力、集成 LLM 的应用,开始成为开发者的一项重要技能。
目前,关于 LLM 的介绍以及零散的 LLM 开发技能课程已有不少,但质量参差不齐,且没有很好地整合,开发者需要搜索大量教程并阅读大量相关性不强、必要性较低的内容,才能初步掌握大模型开发的必备技能,学习效率低,学习门槛也较高。
本项目从实践出发,结合最常见、通用的个人知识库助手项目,深入浅出逐步拆解 LLM 开发的一般流程、步骤,旨在帮助没有算法基础的小白通过一个课程完成大模型开发的基础入门。同时,我们也会加入 RAG 开发的进阶技巧以及一些成功的 LLM 应用案例的解读,帮助完成第一部分学习的读者进一步掌握更高阶的 RAG 开发技巧,并能够通过对已有成功项目的借鉴开发自己的、好玩的应用。
三、项目受众

四、项目亮点

五、内容大纲
1. LLM 开发入门

- 进阶 RAG 技巧

3.开源 LLM 应用解读

LLM-Universe 不只是一个教程,更像是一个“AI新手村”,带着你从零开始探索大模型的奥秘。它用实践串联起知识点,用案例点燃创造力,不管你是想做个知识库助手,还是单纯对AI好奇,这个项目都能给你一个完美的起点。
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- 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
- 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
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2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:

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路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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