📚 章节概述
大语言模型的发展从统计语言模型到基于神经网络的语言模型，再到今天的大规模预训练模型，经历了多个重要的发展阶段。GPT-3、ChatGPT的推出将大模型技术推向了大众视野，引发了全球范围内的AI应用热潮。
本章将系统介绍大模型的发展历程、主流平台对比、API应用开发和LangChain框架使用。通过智能学习助手、企业知识管理等项目实践，掌握大模型应用的完整开发流程。
💡 大模型技术特点
国际主流平台包括OpenAI GPT系列、Anthropic Claude、Google Gemini等，在文本生成、对话、代码生成等方面表现出色。
国产大模型如DeepSeek、通义千问、文心一言、智谱ChatGLM等，在中文理解和生成方面表现优秀，为中文应用场景提供了更好的支持。
🎯 本章学习重点
本章系统学习大模型的应用开发方法。学习内容包括：
大模型基础：了解大模型的发展历程，掌握主流大模型平台的特点和选择方法。
API应用：学习使用OpenAI兼容格式的API进行文本生成和对话，掌握提示工程的核心技巧。
LangChain框架：学习LangChain的核心组件，掌握提示模板、链式调用、记忆机制的使用。
RAG系统：了解向量数据库和文档检索技术，学习构建检索增强生成系统。
项目实践：通过智能学习助手、企业知识管理、智能客服等项目，学习大模型应用的完整开发流程。
16.1 大模型基础
了解大模型的发展历程和主流平台特点
📝 实践练习
💡 练习 16.1.1：大模型体验对比
- 访问DeepSeek官网或使用其客户端，体验其在逻辑推理和代码生成方面的能力
- 使用Kimi智能助手，测试其在长文本理解和多轮对话方面的表现
- 体验豆包（字节跳动）的对话和内容创作功能
- 试用文心一言、通义千问等国产大模型的网页版本
💡 练习 16.1.2：平台特性分析
基于实际使用体验，从以下维度对比分析三到四个大模型平台：
- 中文理解和生成质量
- 专业领域知识准确性
- 对话连贯性和逻辑性
- 界面友好程度和响应速度
💡 练习 16.1.3：应用场景探索
选择一个感兴趣的应用场景（如学习辅导、代码解释、创意写作、数据分析等），使用不同的大模型平台完成相同任务，比较哪个平台在该场景下表现最佳。
16.2 大模型API应用
掌握大模型API调用和提示工程技巧
📝 实践练习
💡 练习 16.2.1：API调用封装
将本章学到的API调用方法封装成一个Python类，实现统一的接口管理和错误处理。
💡 练习 16.2.2：提示模板库
基于提示工程技巧，创建一个提示模板库，包含不同类型任务的标准化提示模板。
💡 练习 16.2.3：批量内容处理
使用内容生成工具，实现一个批量处理系统，能够同时处理多个文档的摘要生成或翻译任务。
16.3 大模型集成开发：LangChain
学习LangChain框架的核心组件和RAG系统构建
📝 实践练习
💡 练习 16.3.1：LangChain组件实验
分别实现本章介绍的提示模板、链式调用和记忆机制功能，比较它们与直接API调用的差异。
💡 练习 16.3.2：文档知识库构建
使用LangChain的文档处理功能，将一组相关文档（如技术手册）构建成可检索的向量数据库。
💡 练习 16.3.3：简单RAG系统
结合向量数据库和RAG功能，构建一个基于特定文档集合的问答系统，测试检索准确性。
16.4 大模型应用实践
通过智能学习助手、企业知识管理等项目学习大模型应用
📝 实践练习
💡 练习 16.4.1：学习助手原型
基于学习计划生成和进度跟踪功能，开发一个简单的学习助手原型，支持个性化学习建议。
💡 练习 16.4.2：企业问答机器人
结合知识提取和问答功能，为一个小型企业构建内部知识问答机器人。
💡 练习 16.4.3：智能客服助手
实现意图识别和智能回复功能，创建一个能够处理常见客户咨询的智能助手。
16.5 小结
回顾本章核心内容，梳理大模型应用开发的知识体系
📚 核心收获
大模型基础：了解了大模型的发展历程，掌握了主流平台的特点和选择方法。
API应用：学会了使用大模型API进行文本生成，掌握了提示工程的核心技巧。
LangChain框架：掌握了LangChain的核心组件，学会了构建RAG系统。
项目实践：通过多个应用项目，掌握了大模型应用的完整开发流程。