正版资源基于大模型LLM的开发与编程教程
《基于大模型LLM的开发与编程教程》fce83ffb3594d5b3ab6ee34d22111328_format,webp.webp (374.42 KB, 下载次数: 76) 下载附件 保存到相册 2025-7-5 17:54 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Python 编程、Vue / 前端工程化、React 前端。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节
这套《基于大模型LLM的开发与编程教程》面向的是已经会写代码、想把 LLM 接进自己项目里的开发者。它不纠缠模型训练和论文推导，重心放在工程侧：怎么调 API、怎么组织上下文、怎么把检索和工具调用拼成一个能跑的应用。配套资料以章节笔记和可对照的代码为主，适合边看边改，而不是单纯刷视频。
技术栈覆盖的实际范围
课程涉及的技术栈可以分成三层来看。底层是 Python，用来做模型调用、数据处理和服务端接口封装，这是大多数 LLM 应用的默认语言。中间层是 LLM 相关的核心能力：Embedding 向量化与相似度检索、Prompt 提示词的设计与迭代、AI Agent 的构建与工具编排。上层是前端工程，包含 Vue 与 React 两条线，负责把后端能力变成可交互的界面。
这个组合说明课程的目标不是教你写一个命令行 Demo，而是让你理解一个完整应用的链路——用户输入从前端进，经过服务端处理，触发检索或工具调用，再把模型输出返回渲染。理解这条链路，比记住某个 SDK 的调用方式更有长期价值。
项目结构与可复用模块
从课程的组织方式看，它倾向于按功能模块拆分，而不是把所有逻辑塞进一个大文件。典型的可复用单元包括：模型调用的封装层，用于统一管理密钥、超时和重试；Embedding 与向量存储的接入层，负责文档切分、写入和检索；Prompt 模板的管理方式，让提示词可以版本化、可以按场景切换；Agent 层面的工具注册与调度逻辑，决定模型在什么条件下调用哪个函数。
这些模块的价值在于，它们和具体业务解耦。你换一个向量库、换一个模型供应商，只要接口层不动，上层逻辑基本不用改。学的时候建议重点关注这些边界是怎么划分的，而不是逐个函数去抄。
Agent 与检索部分的工程要点
Embedding 检索和 Agent 是这门课里最容易"看起来懂了、写起来卡住"的两块。检索侧的关键不在调一次相似度查询，而在于文档怎么切、切多大、要不要重叠、召回后怎么排序和截断——这些参数直接决定回答质量，课程笔记里如果记录了调参前后的对比，值得反复看。Agent 侧则要弄清楚工具描述怎么写、多轮调用怎么收敛、失败时怎么兜底，否则很容易陷入模型反复调用同一个工具的循环。
前端部分（Vue / React）的作用是让你能自己搭一个测试界面，直观看到流式输出、检索命中的片段、工具调用的中间状态。这些对调试的帮助远大于对着日志猜。
建议的使用方式
- 先通读章节笔记建立整体认知，再回到代码里逐模块运行，避免一上来就陷进细节。
- 把示例项目跑通后，试着替换其中一个组件（比如换向量库、换前端框架），检验自己是否真的理解接口边界。
- Prompt 和检索参数部分，建议在自己的数据上做对照实验，而不是照搬示例里的数值。
- 带着一个具体的小需求去学，比如"给内部文档做个问答入口"，比无目标地看完更有抓手。
整体来说，这份资料适合作为对照实践的参照物：结构清晰、模块可拆、技术栈贴近当前主流做法。把它当成一个可以拆开改造的工程样本，收益会比把它当成一套视频教程更大。
fce83ffb3594d5b3ab6ee34d22111328_format,webp.webp (374.42 KB, 下载次数: 76) 下载附件 保存到相册 2025-7-5 17:54 上传
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《基于大模型LLM的开发与编程教程》fce83ffb3594d5b3ab6ee34d22111328_format,webp.webp (374.42 KB, 下载次数: 76) 下载附件 保存到相册 2025-7-5 17:54 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Python 编程、Vue / 前端工程化、React 前端。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（57 节）
* 1 大语言模型与ChatGPT综述.mp4
* 2 大语言模型LLM应用开发综述.mp4
* 3 提示词引入（通过示例）.mp4
* 4 运行与编程实验环境准备.mp4
* 5 提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting.mp4
* 6 提示词工程3：思维链CoT.mp4
* 7 提示词工程4：推理提示与更多推理.mp4
* 8 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4
* 9 提示词工程6：角色生成器.mp4
* 10 提示词工程7：迭代.mp4
* 11 提示词工程8：聊天机器人--一般示例.mp4
* 12 提示词工程9：聊天机器人--商店订单服务.mp4
* 13 提供词工程10：代码生成.mp4
* 14 提示词工程11：对抗安全-注入、泄露与越狱.mp4
* 15 提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4
* 16 LangChain引入与概述.mp4
* 17 几个相关概念与LangChain简单示例.mp4
* 18 Models- LangChain对接OpenAI.mp4
* 19 Models- LangChain对接ChatGLM.mp4
* 20 Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTempl.mp4
* 21 Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotProm.mp4
* 22 Prompts：聊天模型的提示词模板.mp4
* 23 Prompts：输出解析器Output Parser.mp4
* 24 Conversational Memory：引入与简单示例.mp4
* 25 ConversationBufferMemory.mp4
* 26 ConversationSummaryMemory.mp4
* 27 BufferWindow与TokenBuffer.mp4
* 28 EntityMemory与KGMemory.mp4
* 29 Chains：引入与LLMChain.mp4
* 30 SimpleSequentialChain与Sequenti.mp4
* 31 LLMRouterChain.mp4
* 32 EmbeddingRouterChain与Memory.mp4
* 33 Agent：引入与示例.mp4
* 34 Agent：Zero-Shot ReAct与会话.mp4
* 35 Agent：更多的Build-In与Python Agent.mp4
* 36 Agent：自定义代理.mp4
* 37 Indexes索引.mp4
* 38 LangChain表达式LCEL：概念、功能与特性.mp4
* 39 LangChain表达式LCEL：Prompt+LLM.mp4
* 40 LangChain表达式LCEL：bind.mp4
* 41 LangChain表达式LCEL：fallbacks.mp4
* 42 LangChain表达式LCEL：并发RunnableMap.mp4
* 43 LangChain表达式LCEL：多Runnables路由.mp4
* 44 LangChain表达式LCEL：接口Interface.mp4
* 45 起步Getting Started.mp4
* 46 Completion与Audio API.mp4
* 47 Embeddings与Fine Tuning(微调).mp4
* 48 Files与Images.mp4
* 49 Models（模型）与Moderations（合规报告）.mp4
* 50 引入：介绍、安装、配置与示例.mp4
* 51 文件处理与脚本.mp4
* 52 函数、SQL、Cronjob与正则.mp4
* 53 解释代码、生成代码与文章.mp4
* 54 重构与测试.mp4
* 55 Copilot Labs：能力工具箱.mp4
* 56 大模型开发模型.mp4
* 57 更大AI辅助编码与其它领域.mp4
课程目录
课程目录56 集
- 01-大语言模型及应用开发综述
- | ├──01-大语言模型与ChatGPT综述~1.mp4 31.38M
- | └──02-大语言模型LLM应用开发综述~1.mp4 19.34M
- 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程
- | ├──03- 提示词引入（通过示例）~1.mp4 30.17M
- | ├──04-运行与编程实验环境准备~1.mp4 24.30M
- | ├──05-提示词工程1：原则、分割符与输出格式~1.mp4 16.44M
- | ├──06-提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting~1.mp4 24.88M
- | ├──07- 提示词工程3：思维链CoT~1.mp4 40.43M
- | ├──08- 提示词工程4：推理提示与更多推理~1.mp4 29.67M
- | ├──09- 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演~1.mp4 53.85M
- | ├──10-提示词工程6：角色生成器~1.mp4 32.33M
- | ├──11-提示词工程7：迭代~1.mp4 30.20M
- | ├──12-提示词工程8：聊天机器人--一般示例~1.mp4 27.32M
- | ├──13- 提示词工程9：聊天机器人--商店订单服务~1.mp4 24.84M
- | ├──14-提供词工程10：代码生成~1.mp4 16.91M
- | ├──15-提示词工程11：对抗攻击-注入、泄露与越狱~1.mp4 41.85M
- | └──16-提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结~1.mp4 17.36M
- 03-LangChain与LLM应用开发
- | 鈹溾攢鈹€17-LangChain寮曞叆涓庢杩皛1.mp4 15.05M
- | ├──18-几个相关概念与LangChain简单示例~1.mp4 19.45M
- | 鈹溾攢鈹€19-Models. LangChain瀵规帴OpenAI~1.mp4 39.67M
- | 鈹溾攢鈹€20-Models. LangChain瀵规帴ChatGLM~1.mp4 37.56M
- | ├──21-Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTemplate~1.mp4 22.24M
- | ├──22- Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotPromptTemplate~1.mp4 44.71M
- | ├──23-Prompts：聊天模型的提示词模板~1.mp4 22.29M
- | ├──25-Conversational Memory：引入与简单示例~1.mp4 20.24M
- | 鈹溾攢鈹€26-Conversational Memory锛欳onversationBufferMemory~1.mp4 30.65M
- | 鈹溾攢鈹€27-Conversational Memory锛欳onversationSummaryMemory~1.mp4 43.09M
- | 鈹溾攢鈹€28-Conversational Memory锛欱ufferWindow涓嶵okenBuffer~1.mp4 28.45M
- | 鈹溾攢鈹€30-Conversational Memory锛欵ntityMemory涓嶬GMemory~1.mp4 25.58M
- | 鈹溾攢鈹€31-Chains锛氬紩鍏ヤ笌LLMChain~1.mp4 39.12M
- | 鈹溾攢鈹€32- Chains锛歋impleSequentialChain涓嶴equentialChain~1.mp4 16.91M
- | 鈹溾攢鈹€33-Chains锛歀LMRouterChain~1.mp4 28.43M
- | 鈹溾攢鈹€34-Chains锛欵mbeddingRouterChain涓嶮emory~1.mp4 18.27M
- | 鈹溾攢鈹€35-Agent锛氬紩鍏ヤ笌绀轰緥~1.mp4 20.29M
- | 鈹溾攢鈹€36-Agent锛歓ero-Shot ReAct涓庝細璇濓紙Conversational锛墌1.mp4 46.28M
- | 鈹溾攢鈹€37- Agent锛氭洿澶氱殑Build-In Agent涓嶱ython Agent~1.mp4 20.18M
- | ├──38- Agent：自定义代理~1.mp4 19.01M
- | 鈹溾攢鈹€39-Indexes绱㈠紩~1.mp4 34.47M
- | ├──40-LangChain Expression Language(LCEL)：概念、功能与特性~1.mp4 23.54M
- | 鈹溾攢鈹€41-LangChain Expression Language(LCEL)锛歅rompt+LLM~1.mp4 22.68M
- | 鈹溾攢鈹€42- LangChain Expression Language(LCEL)锛歜ind~1.mp4 31.33M
- | 鈹溾攢鈹€43- LangChain Expression Language(LCEL)锛歠allbacks~1.mp4 45.43M
- | 鈹溾攢鈹€44-LangChain Expression Language(LCEL)锛氬苟鍙慠unnableMap~1.mp4 19.00M
- | ├──45-LangChain Expression Language(LCEL)：多Runnables之间路由~1.mp4 39.08M
- | 鈹斺攢鈹€46-LangChain Expression Language(LCEL)锛氭帴鍙nterface~1.mp4 11.54M
- 04-OpenAI API
- | 鈹溾攢鈹€47-璧锋Getting Started~1.mp4 26.74M
- | 鈹溾攢鈹€48-Completion涓嶢udio API~1.mp4 19.87M
- | 鈹溾攢鈹€49-Embeddings涓嶧ine Tuning(寰皟)~1.mp4 26.27M
- | 鈹溾攢鈹€50- Files涓嶪mages~1.mp4 33.39M
- | └──51-Models（模型）与Moderations（合规报告）~1.mp4 19.95M
- 05-用Github Copilot辅助编程
- | ├──52- 引入：介绍、安装、配置与示例~1.mp4 28.52M
- | ├──53-文件处理与脚本~1.mp4 33.84M
- | ├──55-解释代码、生成代码与文章~1.mp4 51.23M
- | 鈹斺攢鈹€57-Copilot Labs锛氳兘鍔涘伐鍏风~1.mp4 32.51M
- 06-其它大模型与AI辅助开发技术
- | ├──58-大模型开发模型~1.mp4 27.20M
- | └──59- 更大AI辅助编码与其它领域~1.mp4 16.99M
- 课件.zip 1.56M
