文章介绍吴恩达与OpenAI联合推出的LLM入门课程中文版，适合零基础和有Python基础的开发者。课程包含四个核心章节：提示词工程、ChatGPT问答系统搭建、LangChain应用开发及个人数据访问。提供完整代码复现和中文Prompt优化，GitHub获18.9k星，读者可通过回复关键词获取中文版PDF，是学习大模型应用开发的优质资源。

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大语言模型（LLM）正以惊人的速度改变开发者的工作方式。

如果你也想用 LLM 快速开发应用，却又不知道从哪开始，不用担心！

吴恩达老师联合 OpenAI，推出了一套超经典的 LLM 入门课程。通过系统讲解 + 实操演练，带你轻松踏上 AI 应用开发之路。

这门课程适合两类人：

完全零基础，希望入门提示词工程的同学。

有一定 Python 基础，想用大模型 API 开发应用的开发者。

后台回复20250421或LLM大模型通关课程手册，可直接获得中文版PDF原件。

章节1：面向开发者的提示词工程

• 主要内容

  学习如何撰写高质量的 Prompt，掌握提示词设计的两个核心原则（清晰具体、留给模型足够推理空间）。

• 涵盖模块

  文本总结；文本推断；文本转化；文本拓展；构建聊天机器人。

• 特色亮点

  通过大量实操案例，讲解如何迭代优化 Prompt，逐步提升 LLM 的输出质量。

第一部分概述

章节2：搭建基于 ChatGPT 的问答系统

• 主要内容

  系统学习如何通过 OpenAI API 构建一个完整的对话式问答系统。

• 涵盖模块

  模型调用、聊天格式与 Token 管理；输入审核（分类、监督）；思维链推理；多轮提示链；输出检查与系统评估。

• 特色亮点

  注重实战，帮助开发者掌握从单轮问答到复杂多轮交互系统的搭建方法。

第二部分概述

章节3：使用 LangChain 开发应用程序

• 主要内容

  掌握 LangChain 框架的基本用法，快速开发基于大模型的复杂应用。

• 涵盖模块

  模型调用、提示词管理、输出解析；记忆管理；模型链构建；基于文档的问答；应用系统评估与代理。

• 特色亮点

  理解 LangChain 胶水式编排理念，让开发者高效组合多个组件、构建功能完整的应用。

章节4：使用 LangChain 访问个人数据

• 主要内容

  结合 LangChain，让大模型接入、理解、利用你的私有数据，实现个性化问答。

• 涵盖模块

  加载本地文档；文档切割；建立向量数据库与词向量；检索系统；私有数据问答与聊天。

• 特色亮点

  解决大模型无法实时获取个人数据的问题，真正打造“懂你”的智能应用。

目前该项目已经正式推出了中文版本，还加上了完整代码复现和中文 Prompt 优化！

Github上已经18.9k星。感兴趣的小伙伴可以学习学习。

Github链接：https://github.com/datawhalechina/llm-cookbook?tab=readme-ov-file

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