LLM应用开发完整教程 - 从基础到Agent
中级
专业的大语言模型应用开发教程，涵盖Function Calling、Agent架构、RAG系统和生产部署，助力AI应用开发。
15-20 小时
easylenarning
更新于 2024-12-12
LLM
AI
Agent
Function Calling
RAG
OpenAI
机器学习
LLM应用开发教程
教程概述
欢迎来到专业的大语言模型（LLM）应用开发教程！本教程专为零基础学习者设计，围绕现代LLM技术架构，提供从基础概念到高级Agent开发的完整学习路径。
通过学习本教程，你将掌握现代LLM应用开发的核心技能，能够构建智能、高效的AI应用系统。
学习目标
完成本教程后，你将能够：
- 🎯 理解LLM基础：掌握大语言模型的基本原理和应用场景
- 🛠️ Function Calling：熟练使用工具调用技术扩展LLM能力
- 🤖 Agent开发：设计和实现智能Agent系统
- 🔧 API集成：使用多种LLM API进行开发
- 🏗️ 架构设计：构建复杂的LLM应用架构
- ⚡ 性能优化：优化LLM应用的性能和成本
- 🚀 生产部署：将LLM应用部署到生产环境
教程特色
📚 权威内容
- 基于OpenAI、Anthropic等官方文档
- 整合最新的行业最佳实践
- 参考OpenHands等开源项目架构
🎨 可视化学习
- 丰富的流程图和架构图
- Mermaid图表辅助理解
- 直观的概念解释
💻 实践导向
- 完整的代码示例
- 循序渐进的实战项目
- 真实场景的应用案例
🔄 持续更新
- 跟踪最新技术发展
- 定期更新内容
- 社区反馈驱动改进
学习路线
🌟 阶段一：LLM基础理论
掌握大语言模型的核心概念和基础知识
- LLM基础概念与发展历程
- 主流LLM模型介绍与对比
- Prompt Engineering技巧
- LLM API使用入门
🔧 阶段二：Function Calling
学习工具调用技术，扩展LLM能力
- Function Calling基础原理
- 工具定义与Schema设计
- 复杂工具链构建
- 错误处理与重试机制
🏗️ 阶段三：Agent架构设计
深入Agent系统的设计与实现
- Agent设计模式与架构
- 状态管理与记忆系统
- 多Agent协作机制
- Agent安全与控制策略
🚀 阶段四：高级LLM技术
探索高级技术和优化方法
- RAG系统设计与实现
- 向量数据库与检索优化
- LLM微调与适配技术
- 模型评估与性能优化
📊 阶段五：OpenHands架构分析
深入分析大型LLM项目架构
- OpenHands架构概览与设计原则
- Agent实现机制与执行流程
- 沙箱系统与安全隔离
- 项目经验总结与最佳实践
🌐 阶段六：生产环境部署
学习生产级部署和运维
- 容器化与Kubernetes部署
- 监控系统与日志管理
- 扩展策略与性能优化
- 安全合规与数据保护
🔮 阶段七：前沿技术探索
探索最新技术趋势和未来方向
- 多模态LLM技术与应用
- 边缘部署与模型压缩
- 新兴架构与计算范式
- 技术发展趋势与未来展望
开始学习
准备好开始你的LLM应用开发之旅了吗？
学习建议
📖 学习方式
- 循序渐进：按照章节顺序学习，不要跳跃
- 动手实践：每个概念都要通过代码验证
- 深入思考：理解原理，不只是记住用法
- 项目驱动：通过实际项目巩固知识
🛠️ 准备工作
- Python 3.8+ 开发环境
- OpenAI/Anthropic API密钥
- 基础的编程知识
- 对AI技术的好奇心
💡 学习资源
让我们开始这段激动人心的学习之旅吧！🚀