作为普通程序员，我们该如何学习大模型（LLM）

#基础篇

• LLM01-作为普通程序员，我们该如何学习大模型（LLM），学习路线和知识体系
• LLM02-一文讲清楚，AI、AGI、AIGC与AIGC、NLP、LLM，ChatGPT等概念
• LLM03-大模型提示工程（Prompt）（上篇），掌握Prompt原理与技巧，提高AI生成内容质量
• LLM04-大模型提示工程（Prompt）（下篇），思维链和思维树的进阶
• LLM05-大模型提示工程（Prompt），让LLM自己优化提示词
• LLM07-OpenAI的API调用之初探，python调用GPT-API（交互式，支持多轮对话）
• 大模型08-大模型提示工程（Prompt）,Prompt 攻击和防范、内容审核、用prompt调优prompt

#进阶篇

• LLM06-大模型之带你了解plugins、GPTs的前生今世，GPT-4 turbo何以让众多创业者一夜无眠，及主要应用：RAG、Agent
• LLM09-大模型应用开发之业务架构和技术架构（从AI Embedded 到 Copilot,再到Agent）
• LLM10-用Function Calling 连接大模型和业务，用自然语言连接系统的认知

#高阶应用

• LLM13-1 大模型应用RAG系列（一）之初识RAG，了解其核心知识及未来发展趋势
• LLM13-2 大模型应用RAG系列（二）之RAG与Fine-Tune的区别，应用场景
• LLM13-3 # 大模型应用RAG系列3-1从0搭建一个RAG：做好文档切分