AI 大模型应用开发实战营总结

经过两个月的在线学习，我总结了一些关于大模型应用开发实战营的内容。以下是我对课程内容的理解和总结。

大模型应用开发实战营概述：课程介绍了大模型应用开发实战营的课程安排、课程目标、课程内容、课程形式、课程收获等。

    课程安排方面：主讲老师是彭靖田。

    课程的第一周从大模型的起源于发展，什么事注意力机制，Transformer 的崛起到 GPT 模型家族的从始到今，让大家对大模型有一个全面的了解。

    之后又讲到了提示学习，思维链、自洽性（Self-Consistency 多路径推理）以及思维树（Tree of Thoughts）等，让大家对大模型的应用有了更深入的了解。

    第二周，课程主要讲解和实战：大模型开发基础（OpenAI Embedding、Token 计费于计算、OpenAI API 的入门已经调用方法）以及大模型应用的实践（Funtion Calling） 使用 GPT 模型生成函数和参数。

    到这里 还是是理论为主，第三周，课程开始讲解大模型应用开发实战营的实践：使用 OpenAI 的 API 做了一个 基于命令行的 PDF 翻译服务。以及讲解和实战了 Assistants API 和 ChatGPT。

    第四周和第五周：课程主要讲解和实战的内容是 OpenAI 多模态的开发，如使用不同的模型可以将图片、音频、视频等转换为文本，也可以将文本转换为图片、音频、视频等。以及 Langchain 的使用，Langchain 是一个开源的框架，可以用于构建大模型应用。

    第六周和第七周：是 LangChain 的实战，我们做了一个 AutoGPT 的实战项目、使用 LangChain 重构了前面的 PDF 翻译服务，添加了 Gradio 的 UI 界面。做了基于向量数据库的搜索引擎，使用 LangChain 和 OpenAI 的 Embedding 模型，将文本转换为向量，然后使用向量数据库进行搜索的房产销售机器人。

    当然还有 LangChain 表达式语言 LCEL。

    第八周和第九周：讲解大模型应用落地于数据隐私，以及智普 AI 的产品线和实战。

    通过这些学习，对大模型应用开发有了更深入的了解，也掌握了一些实际操作技能。越来越有信心。