深入探索LLMs与GenAI：开发、安全与运维的学习之旅

引言：AI时代的DevSecOps新挑战

在人工智能快速发展的今天，大型语言模型(LLMs)和生成式AI(GenAI)正在revolutionize软件开发的方方面面。然而，对于传统的软件工程师来说，理解和应用这些新技术并非易事。为了填补这一知识鸿沟，GitHub用户jedi4ever创建了一个名为"learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops"的开源项目，旨在以结构化的方式帮助开发者、运维人员和安全专家掌握LLMs和GenAI的核心概念。

项目概览：一站式LLMs与GenAI学习平台

这个项目的核心是提供一系列易于理解的课程，涵盖了从开发、运维到安全的多个方面。课程主要基于Langchain框架，并假设学习者具备一定的Python编程基础。值得一提的是，许多例子来自各种文档页面，项目作者也在适当的地方给予了归属。

开发者视角：从基础到高级应用

对于开发者而言，课程内容包括：

1. 使用OpenAI API调用简单的LLM
2. Langchain调试技巧
3. 与OpenAI模型进行对话
4. 使用提示模板
5. 利用Docloader读取本地文件并为LLM准备数据
6. 理解嵌入(embeddings)的计算和使用
7. 掌握文本分割和分块的重要性
8. 将嵌入和文档加载到向量数据库
9. 实现RAG(检索增强生成)模式的问答链
10. 利用OpenAI文档生成实时信息查询调用
11. 实现Agent并提供工具以获取更多实时信息

这些课程涵盖了从LLM基础操作到高级应用的全过程，为开发者提供了一个循序渐进的学习路径。

运维工程师的得力助手

对于运维工程师，项目提供了以下关键课程：

1. 计算token使用量和成本
2. 使用精确匹配或嵌入缓存LLM调用
3. 缓存嵌入计算并在本地运行计算
4. 使用Ollama运行本地LLM
5. 使用回调处理程序跟踪调用并记录到文件
6. 强制输出结构(如JSON)并在不正确时让LLM重试

这些课程帮助运维人员更好地管理和优化LLM应用，提高系统效率和可靠性。

安全专家的必备知识

针对安全方面，项目提供了以下课程：

1. 解释OWASP针对LLMs的十大安全风险
2. 演示简单的提示注入及其缓解策略
3. 使用Hugging Face的第三方模型检测提示注入
4. 通过提示检测项目注入
5. 检查LLMs提供的答案并进行合理性反思
6. 使用Hugging Face模型检测LLM输出是否有毒
7. 展示一个简单的提示，用于询问LLM关于Kubernetes和Trivy漏洞的意见

这些课程为安全专家提供了应对LLM和GenAI特有安全挑战的知识和工具。

项目亮点：实用性与社区驱动

1. 实际应用导向：课程设计基于真实场景，帮助学习者快速将所学应用到实践中。
2. 社区互动：项目鼓励用户提交新课程、纠正错误，并分享使用经验，形成了一个活跃的学习社区。
3. 灵活的学习环境：项目提供了devcontainer配置，方便本地运行；同时也支持使用Google Colab等在线环境。
4. 持续更新：项目从最初的0.1版本到现在的0.2版本，不断适应新的Langchain语法和结构，保证了学习内容的时效性。

结语：拥抱AI，成为更优秀的DevSecOps实践者

随着AI技术的日益普及，掌握LLMs和GenAI已成为DevSecOps从业者的必备技能。"learning-llms-and-genai-for-dev-sec-ops"项目为我们提供了一个系统性的学习框架，帮助我们在这个AI驱动的新时代保持竞争力。无论你是开发者、运维工程师还是安全专家，这个项目都能为你的职业发展提供宝贵的指导。

让我们携手探索AI的无限可能，共同推动DevSecOps实践的创新与进步！🚀🤖💻

参考链接

• 项目GitHub仓库
• Langchain官方文档
• OWASP LLM安全风险指南