趋近智
Python 大型语言模型工作流：方法与优选实践
章节 1: Python LLM 工作流入门
什么是LLM工作流？
LLM 应用的常见组成部分
为什么选择Python进行LLM开发？
Python LLM 生态系统概览
课程结构与目标
章节 2: 配置用于大型语言模型 (LLM) 开发的 Python 环境
选择你的Python版本
虚拟环境 (venv, conda)
使用pip和requirements.txt管理依赖
核心库安装
安全配置 API 密钥
开发环境配置实践
章节 3: 使用 Python 与 LLM API 交互
认识LLM API
使用requests库发送API请求
处理API响应和错误
使用官方Python客户端库
认证方式
速率限制与成本管理要点
练习：调用LLM API
章节 4: 核心LLM工作流库：LangChain基础
LangChain 介绍
主要构成：模型、提示词、输出解析器
在 LangChain 中使用不同的 LLM 服务
创建和使用提示模板
解析大型语言模型输出结构
动手实践：构建一个简单的LangChain应用
章节 5: 高级 LangChain：链与代理
理解用于顺序操作的链
构建自定义链
代理介绍：LLM作为推理引擎
代理可用工具
建立一个基本智能体
调试链和代理
实践：实现多步链
章节 6: 大型语言模型数据处理：LlamaIndex基础
LlamaIndex 简介
加载数据 (文档、网页)
高效检索的数据索引
理解节点和索引
查询您的已索引数据
动手实践：文档索引与查询
章节 7: 构建检索增强生成 (RAG) 系统
检索增强生成原理
将 LlamaIndex/LangChain 整合用于 RAG
向量数据库和嵌入技术概述
搭建一个基础向量库
构建 RAG 流程
评估 RAG 性能指标
实践：构建一个简单的RAG应用
章节 8: Python 中的提示工程技术
有效提示的原则
少量样本提示技巧
为复杂任务构建提示词
使用 Python 进行动态指令生成
减少幻觉的方法
迭代式提示词优化
实践：开发和测试提示
章节 9: LLM 应用的测试与评估
LLM系统测试中的难题
单元测试组件
集成测试流程
评估策略：指标与人工反馈
使用框架进行评估
LLM 交互的日志记录与监控
实践：为LLM链设置基本测试
章节 10: 部署与运维优良实践
打包您的 Python LLM 应用程序
使用 Docker 进行容器化
选择部署策略
API 端点创建 (FastAPI, Flask)
监控已部署的应用程序
LLM项目的版本控制与CI/CD
运行考量与维护
什么是LLM工作流？
这部分内容有帮助吗？
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks, Patrick Lewis, Ethan Perez, Aleksandra Piktus, Fabio Petroni, Vladimir Karpukhin, Naman Goyal, Heinrich Küttler, Mike Lewis, Wen-tau Yih, Tim Rocktäschel, Sebastian Riedel, Douwe Kiela, 2020 Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2020) DOI: 10.48550/arXiv.2005.11401 - 描述了基础的检索增强生成（RAG）架构，这是一个结合信息检索和语言模型的关键复杂LLM工作流示例。
- LangChain Expression Language (LCEL), LangChain, 2024 - 提供了一种编程方式来组合复杂的LLM工作流、链和代理，展示了如何使用流行框架编排多个步骤和LLM调用。
- Core Modules: Data Connectors, Indexes, Query Engines, and Agents, LlamaIndex, 2024 - 详细介绍了将外部数据源与LLM集成的构建模块，这对于开发数据感知的LLM应用和RAG等复杂工作流至关重要。
- Prompt engineering, OpenAI, 2024 (OpenAI) - 提供了关于构建提示、管理对话以及与LLM有效交互的通用指南，这些都是设计稳健工作流的基础。