[动手学大模型应用开发第一章笔记] 大模型简介

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之前对 LLM、RAG 和 LangChain 有过一定的了解，本章的主要收获是：

1. 了解了 LLM 应用开发的整体流程，在完成设计和架构搭建后，针对 Bad Case 进行 Prompt 迭代是十分重要的一环。
2. 了解了向量数据库在大模型时代的优势，以及一些常见的向量数据库。向量数据库学习资料
3. 之前多模态研究主要偏视觉这块，所以第一次听说 NLTK 这个库，大概了解了一下，可以类比计算机视觉中的 OpenCV，NLTK 提供了诸如文本预处理、分词、词性标注、命名实体识别等常用的自然语言处理功能。