破局之作：首部开源 AIGC 软件工程应用电子书《构筑大语言模型应用：应用开发与架构设计》

TL;DR 版；

LLM 能力的充分运用

Prompt 编写：Prompt 学习与编写模式

Prompt 管理：Prompt 即代码

LLM 下的软件开发工序及应用架构设计

新的交互设计：Chat模式

大模型友好的工序：基于 AI 2.0 （ChatGPT + Copilot）如何去设计软件开发流程

LLM 应用架构的设计与落地：Unit Mesh

面向特定场景的 LLM 应用

基于开源模型构建自己的模型：特定场景的模型微调 + LLMOps

上下文工程（prompt 工程）：LLM 应用的核心

围绕于上述的一系列内容，我们也在思考软件开发能给我们带来了什么。所以，我们重新整理了过去半年的一些思考、文章，重新编写了这本开源电子书，希望能够帮助到大家。

部分目录如下：

我们发起的相关开源项目如下（包括但是不限于）：

我们在 QCon 上的演讲：《探索软件开发新工序：LLM 赋能研发效能提升》

LLM（如 ChatGPT + GitHub Copilot）作为一种创新的工具组合，为我们带来了全新的机遇。它能够帮助业务人员和开发者在需求、架构、编码、测试等环节提高效率和质量，实现从设计到验证的端到端流程。在本次分享中，我将向大家介绍 LLM 在研发效能方面的应用场景和实践案例，展示它是如何在各个环节中发挥作用的。同时，我们还将分享如何构建私有化的 LLM 工程化方式，使其更好地适应组织的需求。欢迎对 LLM + 研发效能感兴趣的朋友们参加本次分享，与我们一起探讨研发效能的未来。

我们在 Bilibili 上的大语言模型微调相关的视频：

LLaMA 系列在线视频：《代码辅助生成》 、《测试代码生成》 、《详细需求生成》 、《文本转 SQL》

ChatGLM 系列在线视频：《LoRA 大比拼：ChatGLM vs LLaMA，谁更会写需求文档？》

GitHub：https://github.com/phodal/aigc