系列文章目录

第一章、初识AI
第二章、认识大模型
第三章、LLM应用开发准备工作
第四章、Prompt工程——简单应用
第五章、Prompt工程——核心方法论
第六章、Prompt工程——进阶迭代
第七章、基于OpenAI大模型开发——api调用
第八章、基于OpenAI大模型开发——Function calling
第九章、基于OpenAI大模型开发——Function calling应用text2SQL
第十章、基于OpenAI大模型开发——Function calling之自动生成tool
第十一章、基于大模型的在线搜索平台——prepare
第十二章、基于大模型的在线搜索平台——信息抓取
第十三、基于大模型的在线搜索平台——整合function calling流程
第十四章、本地运行大模型——Ollama
第十五章、基于Ollama的本地开源大模型调用

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前言

谈起人工智能（AI），我们并不陌生。从AlphaGo战胜围棋世界冠军，到如今广泛应用于图像识别和智能驾驶，再到2023年ChatGPT的全球爆红，AI技术在过去几十年中经历了显著的发展和变革。随着大模型时代的到来，AI的前景变得更加广阔。我们可以期待更智能、更具创造力的AI涌现，它们将在各个领域发挥重要作用，甚至可能改变人类的生活方式。
大模型时代既是挑战也是机遇。虽然AI可以替代人类完成许多工作，但作为一项新技术，掌握它将大大增强我们的竞争力。AI只是一个工具，我们应该善加利用，以更高效地完成我们的工作。
本系列博客将记录我在学习大模型应用开发过程中的点滴。作为一名自学者，我会在学习期间整理笔记，并最终汇总成博客发表。如果文中有任何错误或不当之处，欢迎大家在评论区指正和讨论。让我们共同进步！

探索大模型：人工智能的过去、现在和未来

1. AI的发展史：从起步到ChatGPT

人工智能（AI）技术已经走过了漫长的发展历程。AI的概念最早可以追溯到20世纪50年代，当时的研究主要集中在符号学、问题求解和逻辑推理等领域。1956年的达特茅斯会议被认为是AI研究的起点。在随后的几十年中，AI经历了几个重要的发展阶段：

• 1950s-1960s：AI的初始阶段，研究主要集中在理论和算法上，开发了早期的逻辑推理和问题求解系统。
• 1970s-1980s：专家系统的兴起，AI开始应用于医疗诊断、化学分析等领域。MYCIN和DENDRAL是这一时期的代表性系统。
• 1990s-2000s：机器学习的崛起，AI技术逐渐转向数据驱动的方法。支持向量机、决策树和随机森林等算法得到了广泛应用。IBM的深蓝（Deep Blue）在1997年击败国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫，标志着AI在特定任务上的显著进步。
• 2010s：深度学习革命，利用多层神经网络在图像识别、语音识别和自然语言处理等方面取得了突破性进展。2012年，AlexNet在ImageNet图像识别挑战中获胜，成为深度学习成功的标志性事件。

在这一发展背景下，2023年ChatGPT的出现标志着AI的一个新高峰。ChatGPT是由OpenAI开发的大型语言模型，它展示了在自然语言处理中的卓越表现。ChatGPT能够理解和生成高质量的文本，已经广泛应用于对话系统、内容创作、编程辅助等多个领域。它的出现不仅推动了AI技术的发展，也对教育、医疗、商业等多个行业产生了深远的影响。

2. AI、AGI、AIGC的概念及发展前景

AI (Artificial Intelligence, 人工智能)

AI是通过计算机科学和工程手段，使机器表现出类似于人类智能的能力。AI技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等，应用广泛，从医疗诊断到自动驾驶，从推荐系统到智能助手，AI正在改变我们的生活和工作方式。

AGI (Artificial General Intelligence, 通用人工智能)

AGI是指具备像人类一样的广泛智能能力的机器。AGI可以理解、学习和执行任何人类能够完成的任务，而不仅仅局限于特定领域。尽管AGI目前仍处于理论和探索阶段，但实现AGI是AI研究的终极目标之一。AGI的实现将带来一场新的技术革命，对社会各方面产生深远影响。

AIGC (AI-Generated Content, 人工智能生成内容)

AIGC是指利用AI技术自动生成各种形式的内容，包括文本、图像、音乐和视频等。AICG已经在多个领域得到应用，如：

• 文本生成：GPT-3可以生成文章、对话、故事等。
• 图像生成：DALL-E和StyleGAN可以生成新颖的图像和艺术作品。
• 音乐生成：MuseNet可以创作音乐。

AICG不仅提高了内容创作的效率，还带来了全新的创意和表达方式。

3. 什么是大模型，大模型能帮助人类解决什么问题

什么是大模型

大模型（Large Language Model）是指通过训练海量数据和参数，具备强大生成和理解能力的AI模型。它们通常基于深度学习技术，具有复杂的神经网络结构，能够处理和生成多种类型的数据，可以将理解为大模型理解为通用人工的产物，他已经学习了各个领域的知识。

常见大模型，闭源的，如ChatGPT、Claude 3、BERT；开源的，如LLaMA、ChatGLM

大模型能解决的问题

大模型在多个领域展现了强大的能力，包括但不限于：

• 自然语言处理：生成高质量的文本、翻译、对话和问答系统。
• 图像处理：图像生成、修复、风格迁移和图像识别。
• 医疗：辅助诊断、医学图像分析和药物发现。
• 教育：个性化学习、自动评分和内容生成。
• 商业：智能客服、市场分析和自动化文案生成。

业务案例

• 舆情分析：从公司产品的评论中，分析哪些功能/元素是用户讨论最多的，评价是正向还是负向

• 坐席质检：检查客服/销售人员与用户的对话记录，判断是否有争吵、辱骂、不当言论，话术是否符合标准

• 故障解释：根据系统报错信息，给出方便非技术人员阅读的故障说明

• 零代码开发/运维：自动规划任务，生成指令，自动执行

• 生成业务逻辑：自定义一套业务描述语言（DSL），直接让ChatGPT写业务逻辑代码

4. 为什么要学习大模型应用开发

大模型开发其实就是AGI应用开发，借助大模型的能力与现有业务相结合，实现更加智能的系统。另外，随着大模型时代的到来，掌握大模型的应用开发技能变得尤为重要。

提升竞争力

掌握大模型技术可以显著增强个人和企业的竞争力。在数据驱动的时代，懂得如何利用大模型进行创新和优化，将为您在职业发展和市场竞争中带来巨大优势。

开创新的应用场景

大模型具备强大的生成和理解能力，可以开辟许多新的应用场景。从自动化内容创作到智能助手，从个性化医疗到智能驾驶，大模型的应用潜力无穷。

应对技术变革

随着AI技术的不断发展，掌握大模型技术将帮助您更好地应对技术变革，保持与时俱进，不被时代淘汰。

结语

最后，我想引用数格科技AI网站上的一句话：“面对AI焦虑，你没必要跟汽车赛跑，而是应该考个驾照！”