LLM 正在逐步改变人们的生活，而对于开发者，如何基于 LLM 提供的 API 快速、便捷地开发一些具备更强能力、集成LLM 的应用，来便捷地实现一些更新颖、更实用的能力，是一个急需学习的重要能力。
今天给小伙伴们整理的这份大模型入门教程是由斯坦福大学的吴恩达老师和Open AI官方联合推出的大模型系列教程，从大模型时代开发者的基础技能出发，深入浅出地介绍了如何基于大模型 API、LangChain 架构快速开发结合大模型强大能力的应用。非常适用于开发者学习以开启基于 LLM 实际搭建应用程序之路。
因此被整理出了中文版，那么这份教程究竟有什么魔力，让其在GitHub拿到16.6K的Star呢？
废话不多说，下面我将这份教程的内容展示出来，有需要的小伙伴可以文末获取↓↓↓
第一部分 面向开发者的提示工程
Prompt，提示，最初是 NLP 研究者为下游任务设计出来的一种任务专属的输入形式或模板，在ChatGPT 引发大语言模型新时代之后，Prompt 即成为与大模型交互输入的代称。
第二部分 搭建基于 ChatGPT 的问答系统
ChatGPT的出现，使真正的智能问答成为可能。强大的指令理解能力、自然语言生成能力是 LLM 的核心，支持了 LLM 以类人的方式去思考、执行并完成用户任务。基于 ChatGPT AP!，我们可以快速、便捷地搭建真正的智能问答系统，将“人工智Z”真正升格为“人工智能"。对于开发者来说，如何能够基于ChatGPT 搭建一个完整、全面的问答系统，是极具实战价值与实践意义的。
第三部分 使用 LangChain 开发应用程序
虽然 LLM 提供了强大的能力，极大便利了应用程序的开发，个人开发者要基于 LLM 快速、便捷地开发一个完整的应用程序依然是一个具有较大工作量的任务。针对 LLM 开发，Langchain 应运而生。Langchain 是一套专为LLM 开发打造的开源框架，实现了 LLM 多种强大能力的利用，提供了 chain、Agent、Tool 等多种封装工具，基于 Langchain 可以便捷开发应用程序，极大化发挥 LLM 潜能。目前，使用 LangChin 已经成为 LLM 开发的必备能力之一。
第四部分 使用 LangChain 访问个人数据
在大数据时代，数据价值逐渐凸显，打造定制化、个性化服务，个人数据尤为重要。要开发一个具备较强服务能力、能够充分展现个性化智能的应用程序，大模型与个人数据的对齐是一个重要步骤。作为针对大模型开发应运而生的框架，LangChain 提供了众多结合大模型开发的工具与功能，支持大模型访问个人数据的能力自然必不可少。
假如你从2026年开始学大模型，按这个步骤走准能稳步进阶。
接下来告诉你一条最快的邪修路线，
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阶段1:大模型基础
阶段2:RAG应用开发工程
阶段3:大模型Agent应用架构
阶段4:大模型微调与私有化部署
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