大模型LLM开发与编程实战指南：从提示词工程到LangChain应用

这套教程围绕大语言模型（LLM）的开发与编程实战展开，内容从基础概念到工程落地层层递进，适合希望系统掌握LLM应用开发的学习者。课程以视频形式呈现，并附有配套课件，方便边学边练。

课程主体内容分为六大模块：

• 大语言模型及应用开发综述：从ChatGPT与大语言模型的整体概况切入，帮助学习者建立对LLM应用开发全貌的认知，为后续动手实践打好基础。
• ChatGPT Prompt Engineering提示词工程：这是课程中篇幅最重的部分之一，系统讲解提示词的设计原则、分隔符与输出格式控制、判断与Few-Shot Prompting、思维链CoT、推理提示、知识风格提示与角色扮演、角色生成器、迭代优化等核心技巧。同时涵盖聊天机器人的一般示例与商店订单服务场景，以及代码生成、对抗攻击（注入、泄露与越狱）和对抗提示检测器等内容，兼顾实用性与安全性。
• LangChain与LLM应用开发：从LangChain的引入与概述开始，逐步深入Models对接OpenAI与ChatGLM、Prompts模板体系（PromptTemplate、FewShotPromptTemplate、聊天模型提示词模板、输出解析器）、Conversational Memory多种记忆机制、Chains链式调用、Agent代理机制、Indexes索引，以及LangChain Expression Language（LCEL）的概念与实战用法，包括bind、fallbacks、并发RunnableMap、多Runnables路由与接口等内容，覆盖LangChain开发的核心知识链路。
• OpenAI API：介绍API的起步使用，涵盖Completion与Audio API、Embeddings与Fine Tuning微调、Files与Images、Models与Moderations合规报告等，帮助学习者掌握直接调用OpenAI能力进行开发的方法。
• 用GitHub Copilot辅助编程：从安装配置与示例入手，展示Copilot在文件处理与脚本、函数与SQL及Cronjob与正则、代码解释与生成、重构与测试等场景中的辅助作用，并介绍Copilot Labs能力工具箱，提升日常开发效率。
• 其它大模型与AI辅助开发技术：作为收尾拓展，讨论大模型开发模型以及更广泛的AI辅助编码与其它领域应用，帮助学习者开阔视野。

整体来看，这套教程以实战为导向，将提示词工程、LangChain框架、OpenAI API与AI辅助编程工具有机结合，既适合初学者按部就班地入门，也适合已有一定基础的开发者查漏补缺、深化技能。