大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT

摘两个书友的点评！ 不推荐。 看这本书需要具备几个基础：1、有python的语言基础；2、了解一些向量数据库、json等常用的编程内容。它是写给程序员看的，这点很重要，如果没有编程基础，不要看这本书，会不好理解。 普通人学习AI技术的方法： 1.What：什么是大模型？大模型的起源？大模型有什么应用场景？大模型的局限是什么（AI幻觉）？ 2.How：如何调用API？如何基于API构建自己的应用程序？如何和AI进行对话？如何提问AI？如何通过微调大模型实现构建自己的大模型？ 3.Do：上面这些构建过程可能比较复杂，同时也容易出粗。为了防止重复造轮子，聪明的人类发明了“框架”。正如Web前端有jQuery、React、Ant Design框架；后端有Spring Boot框架；深度学习有Pytorch、Tensorflow框架一样；LLM也有自己的框架：LangChain等。 学习好困难，越困难可能收益越高！

“AI是第二次电力革命”—吴恩达。 电力革命给我们带来了什么？ 彻底改变了人类获取能源的方式。 实现这个的前提是电力做到了“即插即用”。 未来，AI是不是也可以发展为“即插即用”。改变人类获取信息的方式：不再需要百度搜索信息，不再需要小红书搜索攻略，不再需要再书海中找学习资料，不再需要做繁重的行政工作… 我们到时只需和AI说一句话，发一行字就可以。 这是我目前的幻想，但相信也是不久的未来。 普通人学习AI技术的方法： 1.What：什么是大模型？大模型的起源？大模型有什么应用场景？大模型的局限是什么（AI幻觉）？ 2.How：如何调用API？如何基于API构建自己的应用程序？如何和AI进行对话？如何提问AI？如何通过微调大模型实现构建自己的大模型？ 3.Do：上面这些构建过程可能比较复杂，同时也容易出粗。为了防止重复造轮子，聪明的人类发明了“框架”。正如Web前端有jQuery、React、Ant Design框架；后端有Spring Boot框架；深度学习有Pytorch、Tensorflow框架一样；LLM也有自己的框架：LangChain等。 同时，这也是我看本书的三个维度。 书友有提到知识已经过时了，但对自己来说是新知识，所以永远不会过时。 自己下一步，希望通过AI构建自己的小程序、Web应用等，并帮助尽可能多的人解决问题。

很好的人工智能和大语言模型的入门级读本，值得精度。根据自己行业运用所应进行的微调，或者接口构建，则是深入学习的领域。但不入门就不可能深入。因此，在人工智能浸染到这个世界的时候，每一个人都有必要走进这个playground，约会在人工智能的世界里走路、奔跑，甚至飞翔，但万万不可躺下，一无所知地消失。

确实是极简入门，讲了大模型应用的几个方向。 rag：通过在上下文中添加必要的信息来让大模型回答更准确。 agent：按照工作流的思路，让大模型在执行任务时可以调用工具，进而完成用户定义的复杂任务。 要实现这些应用底层的技术就两点，提示词和微调。 提示词：就是训练用户提问的技巧。 微调：通过对基座模型再次训练，改变模型内部的权重，进而让大模型学会特定领域的知识。 另外作者还介绍了让大模型开发更简单的一个工具包langchain，有了这个包不管是rag还是agent应用，都可以很方便的开发出来。

这类书的通病是不够与时俱进，可以简单看看作为了解。同时本书内容很浅显，入门可看。

本书应该是涵盖了入门大模型应用开发的最少必要知识：提示工程、微调、LangChain 等等都有所介绍，之后再进行深入学习时看到这些曾经陌生的名词至少心里不慌了。书中介绍的一些简单的应用场景也可以让我们可以借鉴和发散，跑完一些示例代码就会意识到：大模型对于自然语言的理解真的极大地扩展了程序可处理问题的边界，我们完全可以将大模型作为自然语言和结构化数据的桥梁，使得程序不只能处理结构化的数据，还能处理千变万化的自然语言。

推荐。本书把几个主题很简要的做了说明：LLM、提示词、langChain、插件。讲的不深，起到了一个介绍入门的作用。作为一本介绍性的书籍是不错的。比看网上的文章要成体系。 看这本书需要具备几个基础：1、有python的语言基础；2、了解一些向量数据库、json等常用的编程内容。它是写给程序员看的，这点很重要，如果没有编程基础，不要看这本书，会不好理解。 不足： 1、排版要吐槽，特别是源码部分，换行不换行是真不走心啊，import部分，换行乱的一塌糊涂。拷贝粘贴出来做笔记也是乱。 2、源码如果是几个部分，原文叙述就不好理解，这个是作者的问题，举例之前没有结构，看后面的得翻回前面去看。注释也实在写的不怎么样。 3、一些词翻译的摸不着北，“智能体”都不知道什么鬼，查了一下是“Agent”。“智能体（Agent）”这不就好了吗，真是要吐槽。 好吧，总得来说，瑕不掩瑜，作为初学者入门这本书不错。花一天时间，可以对整个大模型应用开发入门。标题倒没有起错。

这就好比只有新闻从业者业内人士才能看得懂的过时网络新闻。。我其实一直不太理解这种书为什么能出版发行，因为书从编写到出版需要时间，但高新技术类内容本身就具有很高的时效要求。如果不涉及底层逻辑和知识内容，我觉得这种书从编写开始就是没有意义的。要科普时效直接看官方文档和业内新闻比这快，要专业底层它不涉及还是得去翻官方文档或去社区讨论。 不敢说毫无价值，只能说路边一坨。。

内容相对过时，概念至今通用，可作为导论和AI应用史阅读。

看到置顶的评论是不推荐，原因说这本书是写给程序员看的…不是程序员你为什么要看这本书？？？我看了前面一段，发现只能看到前言，正文看不到～还是第一次遇到一点正文看不到的试读。浏览下目录，我觉得问题是前面的是科普理论，这个哪都能获取到，后面讲API和调优，这个更适合从在线文档获取，毕竟发展这么快，如果要想使用，还是直接查官方最新文档最准确～