AI大模型全栈工程师 第10期
这门课解决什么问题，适合什么基础 这份资料围绕大模型应用工程化展开，核心解决两类问题：一是把模型能力从调用层下沉到数据层与检索层，真正做成可交付的知识库或智能体；二是让没有重算法背景的开发者，也能借助成熟框架搭出结构清晰、可维护的应用。它适合已经写过 Python 或 JavaScript、熟悉基本 Web 后端、想切入大模型工程方向的人。如果你只是听过名…
这门课解决什么问题，适合什么基础
这份资料围绕大模型应用工程化展开，核心解决两类问题：一是把模型能力从调用层下沉到数据层与检索层，真正做成可交付的知识库或智能体；二是让没有重算法背景的开发者，也能借助成熟框架搭出结构清晰、可维护的应用。它适合已经写过 Python 或 JavaScript、熟悉基本 Web 后端、想切入大模型工程方向的人。如果你只是听过名词却没写过接口，建议先补一点 Python 异步和 REST 调用基础，再来看这份资料，否则到 Embedding 和 LangChain 那几节会卡在环境与依赖上。课程对算法推导几乎不展开，重心在工程组装、数据流和复用模式，这点在开始前要明确。
建议先看哪几块，怎么配合代码练习
拿到资料后不要按顺序从头看，容易在硬件科普上耗时间。建议先从第三课的提示词工程入手，把请求与响应调顺；接着跳到第七课 Embedding 与向量数据库，配合课件代码包跑通一次本地入库与相似度检索，这是后续所有 RAG 的地基；再直接进入第八课 RAG 技术与第九课 RAG 高级实践，对照代码做切分、召回、重排的实验。第二阶段再看 LangChain 与 LlamaIndex 两节，理解多任务编排与知识管理的差异；第六课 Cursor 编程可以随时穿插，用来加速你改示例代码的过程。DeepSeek 与 Manus 两份讲座偏向技术演进与多智能体架构，适合在主课做完一轮实践后回看，把工程细节放到产业背景里校准。每节都先开课件 PDF 对应的代码包，本地跑通最小链路，再看视频补原理，避免空看。
学完能独立做什么
走完上述链路后，你应该能独立完成一个中等规模的检索增强应用：从文档解析、分块策略、向量化入库，到召回排序与最终生成，整条链路自己搭起来并能定位问题。进一步可以用 LangChain 或 LlamaIndex 把多个工具调用、子任务编排成智能体，做企业知识问答、文档摘要、结构化信息抽取这类场景。资料里没有现成的生产级部署方案，但给出的模块结构和代码骨架足够你扩展成内部工具。关键在于把每个模块当成可替换组件，比如换向量库、换重排模型、换生成模型时知道改哪一层，而不是把逻辑全堆在一个脚本里。能做到这一点，这份资料才算用到位。
课程目录
📁 讲座课 📁 DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用 DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用_ev.mp4 [365.5 MB] DeepSeek分享-知乎段小草.pptx [25.9 MB] 📁 解析 Manus：多智能体技术的架构与未来 解析 Manus：多智能体技术的架构与未来_ev.mp4 [341.1 MB] 📁 主课视频 📁 第六课Cursor编程从入门到精通 06-cursor.zip [7.1 MB] 第六课cursor编程从入门到精通_ev.mp4 [472.5 MB] 6、Cursor编程-从入门到精通-评论区.pdf [468.0 KB] 📁 第七课Embedding和向量数据库 2-向量数据库使用 (1).pdf [924.6 KB] 第七课Embeddings和向量数据库_ev.mp4 [358.8 MB] 课件代码-2.zip [39.9 MB] 7、Embeddings和向量数据库-评论区.pdf [139.7 KB] 1-Embedding与向量数据库 (1).pdf [1.3 MB] 课件代码-1.zip [18.6 MB] 📁 第八课RAG技术 RAG鎶€鏈笌搴旂敤_ev.mp4 [383.2 MB] 1-RAG技术与应用.pdf [2.0 MB] 08-代码.zip [323.8 KB] 8、RAG技术与应用-评论区.pdf [393.0 KB] 📁 第十一课LangChain：多任务应用开发 第十一课LangChain：多任务应用开发_ev.mp4 [257.1 MB] 11-langchain.zip [630.3 KB] 📁 第四课GPU与CPU计算硬件与大模型 第四课GPU与CPU计算硬件与大模型训练 _ev.mp4 [344.8 MB] 📁 第九课RAG高级技术及实践 RAG高级技术及实践_ev.mp4 [398.8 MB] 3-Qwen-Agent技术.pdf [1.6 MB] 9、RAG高级技术与最佳实践-评论区.pdf [461.9 KB] 2-GraphRAG.pdf [2.9 MB] 1-RAG高级技术与实践.pdf [1.5 MB] 代码.zip [2.4 MB] 📁 第三课prompt工程设计与优化 第三课prompt工程设计与优化_ev.mp4 [430.3 MB] 📁 第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用 10、lamaIndex：知识管理与信息检索应用-评论区.pdf [391.2 KB] 10-llamaindex-01.zip [27.8 MB] 第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用_ev.mp4 [311.5 MB] 📁 第十二课Function Calling与跨模型协作 第十二课Function Calling与跨模型协作_ev.mp4 [428.5 MB] 12-function-calling.zip [340.5 KB] 📁 第一课AI大模型基本原理 01-principle.zip [5.9 MB] 第一课AI大模型基本原理_ev.mp4 [350.0 MB] 📁 第五课API基础与通过API调用大模型 05-introduce-of-API.zip [21.8 KB] 第五课API基础与能过API调用大模型_ev.mp4 [511.3 MB] 📁 第二课python编程基础 第二课Python编程基础_ev.mp4 [373.0 MB] 02-python.zip [95.0 KB]
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