AI 时代下的自然语言编程范式第一课

*   开篇词/

  *   开篇词｜大模型应用开发时代，人人都是程序员

*   启程篇/

  *   01｜用OpenAI Assistants的Function进行订单管理

  *   02｜OpenAI Assistants中的线程和Run状态解析

  *   03｜用Assistants中的Code interpreter做数据分析

  *   04｜用Assistants中的File search（RAG）工具做知识检索

*   提示工程篇/

  *   05｜用5种不同模型展示模型交互5大基本原则

  *   06｜通过设置思考框架，引导模型进行更好的推理

*   解决实际问题篇/

  *   07｜用多步提示引导自动生成Python单元测试代码

  *   08｜用大模型实现自然语言的SQL查询

  *   09｜构建能够读图的基于PDF的RAG系统

  *   10｜通过Embedding构建基于关键词的推荐系统

  *   11｜长PDF文档的总结与评估策略

  *   12｜用Assistants自主思考生成商业报告PPT

*   微调模型篇/

  *   13｜以Qwen为例讲透参数高效微调（PEFT）

  *   14｜以Llama 3为例讲透QLoRA量化+微调

  *   15｜OpenAI闭源模型的微调流程和Function Calling微调

*   多模态篇/

  *   16｜多模态：整合大语言模型与Dall-E/Stable Diffusion API

  *   17｜GPT-4o最强多模态模型实战

  *   18｜多模态：用大语言模型进行TTS/ASR/OCR

  *   19｜Sora模型的原理和架构初探

*   应用技巧篇/

  *   20｜如何通过Moderation API对生成内容进行安全审核？

  *   21｜LLM开发过程中的错误处理和Tracing

  *   22｜如何在与LLM交互过程中省钱及控制Rate Limits？

*   结束语 & 结课测试/

  *   结束语｜再谈大模型应用开发

  *   结课测试｜来赴一场满分之约