大模型开发技术指南
引言
大型语言模型（LLM）正在逐步改变软件开发的方式。对于开发者而言，如何利用 LLM 提供的 API 快速构建具备强大能力的应用程序，已成为一项核心技能。本指南基于吴恩达与 OpenAI 合作推出的系列教程内容，深入浅出地介绍如何基于大模型 API 和 LangChain 架构开发实用应用。
一、提示词工程基础 (Prompt Engineering)
提示词工程是入门 LLM 开发的关键。通过设计合理的 Prompt，可以引导模型完成总结、推断、转换等多种任务。
1.1 零样本与少样本学习
- 零样本 (Zero-shot): 直接给出指令，不依赖示例。
- 少样本 (Few-shot): 提供少量输入输出示例，帮助模型理解任务模式。
prompt = """
请将以下句子翻译成法语：
Hello -> Bonjour
Good morning -> Bon matin
Thank you -> ?
"""
1.2 思维链 (Chain of Thought)
在复杂推理任务中，要求模型展示思考过程能显著提升准确率。
prompt = """
问题：罗杰有 5 个网球。他又买了两筒网球。每筒有 3 个网球。他现在有多少个网球？
请一步步思考。
"""
二、ChatGPT API 集成开发
利用官方 API 可以快速构建对话系统。以下是 Python 环境下的基本调用示例。
2.1 环境配置
确保安装 openai 库并设置环境变量。
pip install openai
export OPENAI_API_KEY="your-api-key"
2.2 代码实现
import openai
from dotenv import load_dotenv
load_dotenv()
client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"))
def chat_completion(messages):
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=messages,
temperature=0.7
)
return response.choices[0].message.content
messages = [
{"role": "system", "content": "你是一个 helpful 助手。"},
{"role": "user", : }
]
(chat_completion(messages))
