LLM应用开发实践笔记

基于大语言模型构建的应用想要进行快速展示，相比自行搭建云服务器环境，使用一个成熟的 PaaS 平台，辅以集成的开发工具，不仅降低部署难度，也让 LLM 应用的开发者脱离底层细节，更能把精力放在创新应用

让没有 ChatGPT Plus 会员的小伙伴也能用上低配版 ChatGPT 代码解释器（Code Interpreter）功能，秘诀就是自己造轮子，话不多少，先看效果，然后我会讲解具体实现，最后源码

AutoChain 从 LangChain 和 AutoGPT 中汲取灵感，旨在通过提供一个轻量级、可扩展的框架来解决这两个问题，开发人员可以使用 LLMs 和自定义工具构建自己的代理，并通过模拟对话

这篇文章中个人结合自己的实践经验把 OpenAI 官方文档解读一遍。但是原文档涉及内容众多，包括微调，嵌入（Embeddings）等众多主题，我这里重点挑选自己开发高频使用到的，需要详细了解的可以

本节是langchian源码阅读系列第七篇，下面进入Callback模块👇： 回调模块允许接到LLM应用程序的各个阶段，鉴于LLM的幻觉问题，这对于日志记录、监视、流式处理和其他任务非常有用，现在也有

本节是langchian源码阅读系列第六篇，下面进入代理模块👇： 某些应用程序需要基于用户输入的对LLM和其他工具的灵活调用链。Agents为此类应用程序提供了灵活性。代理可以访问单一工具，并根据用户

本节是langchian源码阅读系列第五篇，下面进入Chain模块👇： Chain链定义 链定义为对组件的一系列调用，也可以包括其他链，这种在链中将组件组合在一起的想法很简单但功能强大，极大地简化了复

提示攻击是一种利用 LLM 漏洞的攻击方式，通过操纵输入或提示来实现。与传统黑客攻击（通常利用软件漏洞）不同，提示攻击依赖于精心设计的提示，欺骗LLM执行非预期的操作。提示攻击主要分为三种类型

文本嵌入是什么 向量是一个有方向和长度的量，可以用数学中的坐标来表示。例如，可以用二维坐标系中的向量表示一个平面上的点，也可以用三维坐标系中的向量表示一个空间中的点。在机器学习中，向量通常用于表示数据

Anthropic刚刚发布了他们最新的模型Claude 2，这个版本相较于之前的版本有了巨大的提升。同时， 现在可以在他们的官网上免费与Claude 2进行对话。 下面是一些关于如何使用Claude

LangChain 主体分为 6 个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，下面进入Data Connection模块👇

LangChain 主体分为 6 个模块，分别是对（大语言）模型输入输出的管理、外部数据接入、链的概念、（上下文记忆）存储管理、智能代理以及回调系统，通过文档的组织结构，你可以清晰了解到 LangCh

数据感知：将语言模型连接到其他数据源 自主性：允许语言模型与其环境进行交互 LangChain的主要价值在于： 组件化：为使用语言模型提供抽象层

OpenAI 在gpt-3.5-turbo-0613 和 gpt-4-0613两个模型的chat completion api中增加了一个叫 Function Calling 的新功能...

OpenAI新特性说明 OpenAI 的 GPT4 API 正式全量开放给开发者了，只要是绑定了信用卡，并且成功扣款过一次的开发者账号，都有权限调用 GPT4 API，我们具体看看这次还有什么变化！

OpenAI的接口文档十分详细，包括对话补全，文本补全，代码补全等等信息，也包含了最佳生产实践，最佳安全实践等篇章，通读之后十分受用，推荐大家前往阅读。本文就是在接口文档的基础上，将常见的三种