LLMs-cookbook
照着例子跑一遍，快速学会调用大模型
LLMs-cookbook 是一个面向大语言模型（LLM）使用者的示例与指南集合，用 Python 编写。它解决的是开发者从零上手 LLM 时缺少可运行范例的问题：官方文档往往偏概念，而实际调用 API、构造提示词、处理流式输出、做简单 Agent 等环节容易踩坑。项目把常见任务拆成独立的小例子，每个例子对应一个具体场景，读者可以直接运行并修改。核心能力包括：基础对话与补全调用、提示词模板、函数调用/工具使用、流式响应处理、以及若干进阶用法演示。它定位为学习型 cookbook，而非生产框架，适合用来快速理解 LLM 应用的基本套路，再迁移到自己的项目中。整体结构轻量，依赖清晰，对刚接触 LLM 开发的 Python 用户比较友好。
项目数据
使用教程
核心亮点
- 每个示例对应一个具体任务，可直接运行修改，降低上手门槛
- 用 Python 编写，依赖和结构轻量，适合快速浏览学习
- 覆盖对话、提示词、函数调用、流式输出等常见 LLM 使用模式
不足之处
- 项目处于早期，示例数量和覆盖面有限
- 缺少系统性的文档目录和进阶生产实践指导
适用场景
- 刚接触 LLM API 的开发者照着示例快速跑通第一个调用
- 团队内部做 LLM 技术分享时直接引用可运行代码片段
- 个人项目需要参考提示词模板或流式输出写法时快速查阅
替代项目
openai-cookbook、anthropic-cookbook
项目介绍
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