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破局之作:首部开源 AIGC 软件工程应用电子书《构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计》...

构筑大语言模型应用:应用开发与架构设计

TL;DR 版;

在线:https://aigc.phodal.com

下载 1:https://github.com/phodal/aigc/releases

下载 2:https://pan.baidu.com/s/1wGc75vVHaZwvZyHeltyt8w?pwd=phod

2023 年的上半年里,我(@phodal)和 Thoughtworks 的同事们(如:@tianweiliu、@teobler、@mutoe 等)、 开源社区的同伴们(如:卷王@CGQAQ、@genffy、 @liruifengv 等) 一起,创建了一系列的流行的或者不流行的开源项目。它们涉及了:

  • LLM 能力的充分运用

    • Prompt 编写:Prompt 学习与编写模式

    • Prompt 管理:Prompt 即代码

  • LLM 下的软件开发工序及应用架构设计

    • 新的交互设计:Chat模式

    • 大模型友好的工序:基于 AI 2.0 (ChatGPT + Copilot)如何去设计软件开发流程

    • LLM 应用架构的设计与落地:Unit Mesh

  • 面向特定场景的 LLM 应用

    • 基于开源模型构建自己的模型:特定场景的模型微调 + LLMOps

    • 上下文工程(prompt 工程):LLM 应用的核心

围绕于上述的一系列内容,我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以,我们重新整理了过去半年的一些思考、文章,重新编写了这本开源电子书,希望能够帮助到大家。

部分目录如下:

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我们发起的相关开源项目如下(包括但是不限于):

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我们在 QCon 上的演讲:《探索软件开发新工序:LLM 赋能研发效能提升

LLM(如 ChatGPT + GitHub Copilot)作为一种创新的工具组合,为我们带来了全新的机遇。它能够帮助业务人员和开发者在需求、架构、编码、测试等环节提高效率和质量,实现从设计到验证的端到端流程。在本次分享中,我将向大家介绍 LLM 在研发效能方面的应用场景和实践案例,展示它是如何在各个环节中发挥作用的。同时,我们还将分享如何构建私有化的 LLM 工程化方式,使其更好地适应组织的需求。欢迎对 LLM + 研发效能感兴趣的朋友们参加本次分享,与我们一起探讨研发效能的未来。

我们在 Bilibili 上的大语言模型微调相关的视频:

  • LLaMA 系列在线视频:《代码辅助生成》 、《测试代码生成》 、《详细需求生成》 、《文本转 SQL》

  • ChatGLM 系列在线视频:《LoRA 大比拼:ChatGLM vs LLaMA,谁更会写需求文档?》

欢迎大家一起来参与我们的开源项目,一起来探索 LLM + 软件开发的未来。关注我的微信公众号(搜索 phodal-weixin),获得更多及时的更新:

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GitHub:https://github.com/phodal/aigc

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