无意间发现，GitHub上别人整理的开源资料。 

共三个章节： 

入门篇：

了解大语言模型的基础知识和常见术语。
学会使用编程语言访问 OpenAI API 等常见大语言模型接口。
面向非专业背景的大模型普及知识。


应用篇：

可以在本地环境搭建开源模型的推理环境。
大语言模型应用开发框架（如 LangChain、Dify等）。
Prompt 工程、 RAG、Agent 等大模型应用开发范式。


深入篇：

大模型技术原理、训练微调、数据工程、推理优化等。
大模型应用范式（RAG、Agent等）前沿进展。