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🎓 LLM 應用開發入門

🔐 進階⏱ 65 分鐘📚 13 章節💰 免費

📋 目錄

  1. 31.1 LLM 開發概述
  2. 31.2 API 基礎
  3. 31.3 提示工程
  4. 31.4 RAG 系統
  5. 31.5 向量資料庫
  6. 31.6 模型微調
  7. 31.7 開發框架
  8. 31.8 開發實戰
  9. 31.9 安全性開發
  10. 31.10 部署
  11. 31.11 監控與優化
  12. 31.12 企業 LLM 應用案例
  13. 31.13 課程總結

課程簡介

學習如何用 LLM 開發應用是未來的關鍵技能。這門課程將帶您了解 LLM 開發的基礎，從 API 調用到 RAG 系統，從微調到部署，讓您具備開發 LLM 應用的能力。

學習目標：

31.1 LLM 開發概述

為什麼學_this？

了解 LLM 開發的全貌。

核心教學

LLM 開發的應用：

🔹 對話系統

🔹 內容生成

🔹 數據處理

🔹 自動化

LLM 開發 vs 傳統開發：

💼 商業範例

一家寵物用品公司開發 LLM 應用：

💡 小技巧

LLM 開發的核心是「提示工程 + 正確的框架」。

練習題

  • 了解 LLM 開發的應用
  • 思考您的應用場景

    • 📝 本節摘要

    31.2 API 基礎

    為什麼學_this？

    API 是 LLM 開發的基礎。

    核心教學

    什麼是 LLM API？

    API 讓您可以通過程式調用 LLM，發送請求、接收回應。

    主流 LLM API：

    基本 API 調用：

    # OpenAI 範例

    response = openai.ChatCompletion.create(

    model="gpt-4",

    messages=[{"role":"user", "content":"你好"}]

    )

    print(response.choices[0].message.content)

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司用 OpenAI API：

    💡 小技巧

    API 開發需要基本的程式知識。如果沒有技術團隊，用 No-Code 工具。

    練習題

  • 了解 LLM API
  • 註冊並測試 API

    • 📝 本節摘要

    31.3 提示工程

    為什麼學_this？

    提示決定 LLM 輸出品質。

    核心教學

    提示工程的核心技巧：

    🔹 清晰指令

    🔹 角色設定

    你是一位客服專家，語氣親切專業。

    🔹 提供範例

    🔹 分步指令

    🔹 輸出格式

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司的客服 Prompt：

    你是客服，根據知識庫回答。

    要求：簡潔、親切、提供訂單號

    輸出：JSON 格式

    💡 小技巧

    好的提示工程能大幅提升輸出品質。

    練習題

  • 用不同提示測試
  • 優化提示

    • 📝 本節摘要

    31.4 RAG 系統

    為什麼學_this？

    RAG 讓 LLM 基於自己的知識回答。

    核心教學

    RAG 系統的組件：

    🔹 知識庫

    🔹 向量化

    🔹 檢索

    🔹 生成

    RAG 的流程：

  • 文檔 → 向量化 → 存儲
  • 提問 → 向量化 → 檢索
  • 檢索結果 + 提問 → LLM → 答案

    • 💼 商業範例

    一家寵物用品公司的 RAG 系統：

    💡 小技巧

    RAG 是企業 LLM 應用的核心技術。

    練習題

  • 了解 RAG 流程
  • 設計您的 RAG 系統

    • 📝 本節摘要

    31.5 向量資料庫

    為什麼學_this？

    向量資料庫是 RAG 的核心。

    核心教學

    向量資料庫的選擇：

    🔹 Pinecone

    🔹 Weaviate

    🔹 Milvus

    🔹 Chroma

    向量資料庫評選標準：

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司用 Weaviate：

    💡 小技巧

    初學者從 Chroma 或 Pinecone 開始。

    練習題

  • 了解向量資料庫
  • 選擇合適的方案

    • 📝 本節摘要

    31.6 模型微調

    為什麼學_this？

    微調讓模型更適合特定任務。

    核心教學

    什麼是微調（Fine-tuning）？

    微調是在預訓練模型基礎上，用特定數據進一步訓練，讓模型更適合特定領域或任務。

    微調 vs RAG：

    | 維度 | RAG | 微調 |

    |------|-----|------|

    | 更新 | 即時 | 需重新訓練 |

    | 成本 | 低 | 高 |

    | 風格 | 無特別 | 可定制 |

    | 知識 | 外部 | 內部 |

    | 適合 | 知識更新 | 風格/行為 |

    微調的方法：

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司微調模型：

    💡 小技巧

    偏好即時知識更新用 RAG，偏好定制風格用微調。

    練習題

  • 了解微調和 RAG 的差異
  • 選擇合適方法

    • 📝 本節摘要

    31.7 開發框架

    為什麼學_this？

    框架加速 LLM 開發。

    核心教學

    主流 LLM 開發框架：

    🔹 LangChain

    🔹 LlamaIndex

    🔹 LangGraph

    🔹 OpenAI SDK

    框架選擇：

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司用 LangChain：

    💡 小技巧

    從 LangChain 開始，功能最全。

    練習題

  • 了解 LLM 框架
  • 選擇合適的

    • 📝 本節摘要

    31.8 開發實戰

    為什麼學_this？

    動手實戰是最好的學習。

    核心教學

    開發一個簡單 LLM 應用：

    Step 1：設定環境

    import openai

    openai.api_key = "YOUR_KEY"

    Step 2：基本對話

    response = openai.ChatCompletion.create(

    model="gpt-4",

    messages=[{"role":"user","content":"你好"}]

    )

    print(response.choices[0].message.content)

    Step 3：添加提示

    messages = [

    {"role":"system","content":"你是客服專家"},

    {"role":"user","content": customer_question}

    ]

    Step 4：處理輸出

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司開發簡單 AI 應用：

    💡 小技巧

    從簡單應用開始，逐步添加功能。

    練習題

  • 開發一個簡單 LLM 應用
  • 添加提示工程

    • 📝 本節摘要

    31.9 安全性開發

    為什麼學_this？

    開發時就要考慮安全。

    核心教學

    LLM 開發的安全考量：

    🔹 輸入驗證

    🔹 權限控制

    🔹 輸出過濾

    🔹 審計追蹤

    安全最佳實踐：

  • API 金鑰保密
  • 最小權限
  • 輸入/輸出過濾
  • 監控審計
  • 定期安全測試

    • 💼 商業範例

    一家寵物用品公司開發安全：

    💡 小技巧

    開發時就考慮安全，不要事後補救。

    練習題

  • 了解 LLM 開發安全
  • 設計安全措施

    • 📝 本節摘要

    31.10 部署

    為什麼學_this？

    部署讓 LLM 應用上線。

    核心教學

    LLM 應用的部署：

    🔹 雲端部署

    🔹 無伺服器

    🔹 本地部署

    🔹 混合部署

    部署考量：

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司部署客服 Agent：

    💡 小技巧

    從雲端或無伺服器開始，成本可控。

    練習題

  • 設計部署方案
  • 選擇部署方式

    • 📝 本節摘要

    31.11 監控與優化

    為什麼學_this？

    持續監控確保品質。

    核心教學

    LLM 應用的監控指標：

    🔹 品質指標

    🔹 性能指標

    🔹 成本指標

    🔹 安全指標

    監控工具：

    💼 商業範例

    一家寵物用品公司監控客服 Agent：

    💡 小技巧

    監控品質、性能、成本、安全四類指標。

    練習題

  • 建立監控指標
  • 設計監控系統

    • 📝 本節摘要

    31.12 企業 LLM 應用案例

    為什麼學_this？

    參考案例能幫助落地。

    核心教學

    企業 LLM 應用案例：

    案例 1：客服機器人

    案例 2：內部知識助手

    案例 3：自動化文檔

    💼 商業範例

    這些案例展示了 LLM 應用的實際價值。關鍵是從高價值場景開始，快速證明 ROI。

    💡 小技巧

    參考案例，結合自己的業務落地。

    練習題

  • 研究 2 個企業 LLM 案例
  • 找出可借鑒做法

    • 📝 本節摘要

    31.13 課程總結

    📝 課程總結

  • 概述：LLM 開發 = 提示 + 調用
  • API 基礎：調用模型
  • 提示工程：決定品質
  • RAG 系統：基於知識回答
  • 向量資料庫：RAG 核心
  • 模型微調：定制行為
  • 框架：LangChain、LlamaIndex
  • 開發實戰：從簡單開始
  • 安全性開發：開發時考慮
  • 部署：上線
  • 監控優化：持續改進
  • 案例：高價值場景

    • 🔗 下一步學習

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    ❓ 常見問題

    不會寫程式能開發 LLM 應用嗎？
    可以。用 No-Code 工具（如 Coze、LangFlow）能建立簡單 LLM 應用。複雜應用需要程式。
    RAG 和微調選哪個？
    偏好即時知識更新用 RAG，偏好定制風格用微調。

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