大模型應用開發極簡入門：基於GPT-4和ChatGPT

摘兩個書友的點評！ 不推薦。 看這本書需要具備幾個基礎：1、有python的語言基礎；2、瞭解一些向量數據庫、json等常用的編程內容。它是寫給程序員看的，這點很重要，如果沒有編程基礎，不要看這本書，會不好理解。 普通人學習AI技術的方法： 1.What：什麼是大模型？大模型的起源？大模型有什麼應用場景？大模型的侷限是什麼（AI幻覺）？ 2.How：如何調用API？如何基於API構建自己的應用程序？如何和AI進行對話？如何提問AI？如何通過微調大模型實現構建自己的大模型？ 3.Do：上面這些構建過程可能比較複雜，同時也容易出粗。爲了防止重複造輪子，聰明的人類發明了“框架”。正如Web前端有jQuery、React、Ant Design框架；後端有Spring Boot框架；深度學習有Pytorch、Tensorflow框架一樣；LLM也有自己的框架：LangChain等。 學習好睏難，越困難可能收益越高！

“AI是第二次電力革命”—吳恩達。 電力革命給我們帶來了什麼？ 徹底改變了人類獲取能源的方式。 實現這個的前提是電力做到了“即插即用”。 未來，AI是不是也可以發展爲“即插即用”。改變人類獲取信息的方式：不再需要百度搜索信息，不再需要小紅書搜索攻略，不再需要再書海中找學習資料，不再需要做繁重的行政工作… 我們到時只需和AI說一句話，發一行字就可以。 這是我目前的幻想，但相信也是不久的未來。 普通人學習AI技術的方法： 1.What：什麼是大模型？大模型的起源？大模型有什麼應用場景？大模型的侷限是什麼（AI幻覺）？ 2.How：如何調用API？如何基於API構建自己的應用程序？如何和AI進行對話？如何提問AI？如何通過微調大模型實現構建自己的大模型？ 3.Do：上面這些構建過程可能比較複雜，同時也容易出粗。爲了防止重複造輪子，聰明的人類發明了“框架”。正如Web前端有jQuery、React、Ant Design框架；後端有Spring Boot框架；深度學習有Pytorch、Tensorflow框架一樣；LLM也有自己的框架：LangChain等。 同時，這也是我看本書的三個維度。 書友有提到知識已經過時了，但對自己來說是新知識，所以永遠不會過時。 自己下一步，希望通過AI構建自己的小程序、Web應用等，並幫助儘可能多的人解決問題。

很好的人工智能和大語言模型的入門級讀本，值得精度。根據自己行業運用所應進行的微調，或者接口構建，則是深入學習的領域。但不入門就不可能深入。因此，在人工智能浸染到這個世界的時候，每一個人都有必要走進這個playground，約會在人工智能的世界裏走路、奔跑，甚至飛翔，但萬萬不可躺下，一無所知地消失。

確實是極簡入門，講了大模型應用的幾個方向。 rag：通過在上下文中添加必要的信息來讓大模型回答更準確。 agent：按照工作流的思路，讓大模型在執行任務時可以調用工具，進而完成用戶定義的複雜任務。 要實現這些應用底層的技術就兩點，提示詞和微調。 提示詞：就是訓練用戶提問的技巧。 微調：通過對基座模型再次訓練，改變模型內部的權重，進而讓大模型學會特定領域的知識。 另外作者還介紹了讓大模型開發更簡單的一個工具包langchain，有了這個包不管是rag還是agent應用，都可以很方便的開發出來。

這類書的通病是不夠與時俱進，可以簡單看看作爲了解。同時本書內容很淺顯，入門可看。

本書應該是涵蓋了入門大模型應用開發的最少必要知識：提示工程、微調、LangChain 等等都有所介紹，之後再進行深入學習時看到這些曾經陌生的名詞至少心裏不慌了。書中介紹的一些簡單的應用場景也可以讓我們可以借鑑和發散，跑完一些示例代碼就會意識到：大模型對於自然語言的理解真的極大地擴展了程序可處理問題的邊界，我們完全可以將大模型作爲自然語言和結構化數據的橋樑，使得程序不只能處理結構化的數據，還能處理千變萬化的自然語言。

推薦。本書把幾個主題很簡要的做了說明：LLM、提示詞、langChain、插件。講的不深，起到了一個介紹入門的作用。作爲一本介紹性的書籍是不錯的。比看網上的文章要成體系。 看這本書需要具備幾個基礎：1、有python的語言基礎；2、瞭解一些向量數據庫、json等常用的編程內容。它是寫給程序員看的，這點很重要，如果沒有編程基礎，不要看這本書，會不好理解。 不足： 1、排版要吐槽，特別是源碼部分，換行不換行是真不走心啊，import部分，換行亂的一塌糊塗。拷貝粘貼出來做筆記也是亂。 2、源碼如果是幾個部分，原文敘述就不好理解，這個是作者的問題，舉例之前沒有結構，看後面的得翻回前面去看。註釋也實在寫的不怎麼樣。 3、一些詞翻譯的摸不着北，“智能體”都不知道什麼鬼，查了一下是“Agent”。“智能體（Agent）”這不就好了嗎，真是要吐槽。 好吧，總得來說，瑕不掩瑜，作爲初學者入門這本書不錯。花一天時間，可以對整個大模型應用開發入門。標題倒沒有起錯。

這就好比只有新聞從業者業內人士才能看得懂的過時網絡新聞。。我其實一直不太理解這種書爲什麼能出版發行，因爲書從編寫到出版需要時間，但高新技術類內容本身就具有很高的時效要求。如果不涉及底層邏輯和知識內容，我覺得這種書從編寫開始就是沒有意義的。要科普時效直接看官方文檔和業內新聞比這快，要專業底層它不涉及還是得去翻官方文檔或去社區討論。 不敢說毫無價值，只能說路邊一坨。。

內容相對過時，概念至今通用，可作爲導論和AI應用史閱讀。

看到置頂的評論是不推薦，原因說這本書是寫給程序員看的…不是程序員你爲什麼要看這本書？？？我看了前面一段，發現只能看到前言，正文看不到～還是第一次遇到一點正文看不到的試讀。瀏覽下目錄，我覺得問題是前面的是科普理論，這個哪都能獲取到，後面講API和調優，這個更適合從在線文檔獲取，畢竟發展這麼快，如果要想使用，還是直接查官方最新文檔最準確～