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‼️‼️重要更新 新增LLM 应用评估与测试、RAG专题、国内模型厂商API解读 3个章节

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构建gitbook镜像(可选)

下载本仓库后，执行docker build . -t <image:tag>构建自定义镜像，也可以直接使用我构建好的镜像morso1/gitbook-server:3.2.3

启动gitbook服务

cd llm-book

docker run --rm -v "$PWD/LLMProjects:/gitbook" -p 4000:4000 morso1/gitbook-server:3.2.3 gitbook serve

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目录大纲

• 前言
• 大语言模型概述
  • 大语言模型概况
  • 你好, ChatGPT
  • OpenAI 文档解读
  • 动手实现聊天机器人
  • 基于 OpenAI API 搭建一个端到端问答系统
  • LLM 安全专题
• LangChain入门
  • LangChain介绍
  • LangChain模块学习
  • LangChain之Chains模块
  • LangChain之Agents模块
  • LangChain之Callback模块
  • Embedding嵌入
  • 动手实现文档问答机器人
• LlamaIndex 概述
  • LlamaIndex介绍
  • LlamaIndex索引
  • 动手实现企业知识库
• HuggingGPT 实现
  • HuggingFace 介绍
  • transformers 库基础组件
  • 多模态任务设计
  • 动手实现 HuggingGPT
• LLMOps 专题
  • LLMOps 介绍
  • Model 模型层
  • Prompt 提示层
  • 狭义LLMOps
• Agent 专题
  • Agent 介绍
  • Agent 项目跟踪
  • Multi-Agent 框架
• RAG专题
  • 数据索引环节
  • 检索环节
  • 生成环节
• LLM 应用评估与测试
  • 如何评估一个大语言模型
  • 基于大模型的Agent进行测试评估
  • RAG系统效果评估
• 国内模型厂商API解读
  • 六家大模型能力比较
  • MiniMax大模型开发
  • 智谱AI大模型开发
  • MoonShot大模型开发

• 基于大型语言模型的生成式AI
  • 课程介绍

• 参考资料
  • A16Z推荐的AI学习清单
  • Prompt专题
  • 一些课程资料汇总

llm-books 快速上手指南

本指南帮助开发者快速在本地部署并阅读《LLM 应用开发实践笔记》，涵盖大语言模型、LangChain、RAG、Agent 及国内模型 API 解读等核心内容。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux、macOS 或 Windows (需安装 WSL2 或 Docker Desktop)
• 核心依赖：已安装 Docker 和 Docker Compose
  • 验证安装：在终端运行 docker --version
• 网络环境：由于拉取镜像可能需要访问 Docker Hub，建议配置国内镜像加速器（如阿里云、腾讯云、网易云等）以提升下载速度。

安装步骤

本项目采用容器化部署，无需安装 Python 或 Node.js 环境，只需通过 Docker 即可启动服务。

1. 克隆项目仓库

首先将代码仓库下载到本地：

git clone https://github.com/liguodongiot/llm-book.git
cd llm-book

2. 构建或拉取镜像

您可以选择自行构建镜像，或直接使用作者预构建好的镜像（推荐，速度更快）。

方案 A：直接使用预构建镜像（推荐） 无需额外操作，后续启动命令将直接调用 morso1/gitbook-server:3.2.3。

方案 B：自定义构建镜像（可选） 如果需要定制环境，可执行以下命令构建：

docker build . -t <image:tag>

基本使用

完成环境准备后，执行以下命令启动本地阅读服务。

1. 启动 GitBook 服务

在项目根目录下运行以下命令。该命令会将当前目录下的 LLMProjects 文件夹挂载到容器中，并将容器的 4000 端口映射到本地。

docker run --rm -v "$PWD/LLMProjects:/gitbook" -p 4000:4000 morso1/gitbook-server:3.2.3 gitbook serve

注意：如果是 Windows PowerShell 环境，请将 $PWD 替换为 ${PWD} 或当前绝对路径。

2. 访问阅读页面

服务启动成功后，打开浏览器访问：

http://localhost:4000

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