ZB-AI大模型2409期
这门课解决什么问题 这门课解决的核心问题是：让开发者跨越从“大模型概念理解”到“工程化落地应用”的鸿沟。当前大模型技术迭代极快，单纯的视频讲解往往停留在理论层面，缺乏可直接复用的代码与项目结构。本课聚焦提示词工程、RAG检索增强与零代码平台实战，提供从单点调用到系统集成的完整工程参考，帮助开发者把大模型能力真正嵌入到现有业务中。 适合什么基础 适合具备基础…
这门课解决什么问题
这门课解决的核心问题是：让开发者跨越从“大模型概念理解”到“工程化落地应用”的鸿沟。当前大模型技术迭代极快，单纯的视频讲解往往停留在理论层面，缺乏可直接复用的代码与项目结构。本课聚焦提示词工程、RAG检索增强与零代码平台实战，提供从单点调用到系统集成的完整工程参考，帮助开发者把大模型能力真正嵌入到现有业务中。
适合什么基础
适合具备基础编程能力、了解Python语法且对大模型有初步认知的开发者。课程从底层认知讲起，但重点不在理论科普，而在于工程落地。如果你已经写过Python代码，能看懂基本的数据结构，并且对大模型API调用有感性认识，就可以直接进入实战环节，不需要从零啃理论。
建议先看哪几块
建议按模块顺序推进：先观看大模型认知与AI编程及提示词工程部分，建立对模型能力边界和提示词编写逻辑的基本判断；接着进入提示词工程项目，把单点能力转化为可复用的Prompt模板；随后学习RAG讲解，掌握知识库搭建与检索增强的工程方法；最后通过Coze介绍及实战完成低代码应用部署。这个顺序确保每个模块都有前面的实践基础支撑，避免在基础概念上过度停留而错失工程实践环节。
学完能独立做什么
学完能独立完成从提示词优化、知识库搭建到低代码应用部署的全流程开发。具体包括：能够针对业务场景设计结构化提示词并编写Prompt模板，能够独立配置RAG系统实现私有知识检索增强，能够利用零代码平台快速搭建并发布AI应用。这些能力可以直接迁移到实际项目中，比如客服知识库、文档问答、内容生成等场景。
资料怎么配合练习
资料配合练习的方式非常直接：视频部分侧重架构讲解与原理拆解，配套提供可直接运行的代码示例与项目模板。建议边看视频边动手复刻，重点在提示词工程项目和Coze实战部分，那里有完整的工程化产出。学完后，把课程中的Prompt模板和RAG配置整理成自己的项目资产，这才是真正能复用的部分。
【资源目录】： ├──视频 | ├──【01-开班典礼-25.3.4__ev.mp4 120.77M | ├──【02-大模型认知-25.3.7__ev.mp4 226.89M | ├──【03-AI编程&提示词工程-25.3.11__ev.mp4 281.17M | ├──【04-提示词进阶&提示词安全-25.3.14__ev.mp4 273.07M | ├──【05-提示词工程项目-25.3.18__ev.mp4 340.52M | ├──【06-Coze介绍及实战-25.3.21__ev.mp4 298.62M | ├──【07-coze实战-25.3.25__ev.mp4 261.29M | ├──【08-RAG讲解-25.3.28__ev.mp4 295.82M | ├──【09-RAG讲解（二）-25.4.1__ev.mp4 348.59M | ├──【10-LangChain框架-25.4.8__ev.mp4 324.43M | └──【11-LangChain框架（二）-25.4.11__ev.mp4 270.70M └──资料 | ├──1-预习资料 | | ├──Mac安装python解释器与pycharm的安装-安装教程在珊瑚课堂 | | ├──python基础语法学习文档 | | ├──typora | | └──win10及以上python解释器与pycharm的安装-安装教程在珊瑚课堂 | ├──2-L1阶段课程资料 | | ├──01-开班典礼-25.3.4 | | ├──02-大模型认知-25.3.7 | | ├──03-AI编程&提示词工程-25.3.11 | | ├──04-提示词进阶&提示词安全-25.3.14 | | ├──05-提示词工程项目-25.3.18 | | ├──06-Coze介绍及实战-25.3.21 | | └──07-coze实战-25.3.25 | └──3-L2阶段课程资料 | | ├──08-RAG讲解-25.3.28 | | ├──09-RAG讲解（二）-25.4.1 | | ├──10-LangChain框架-25.4.8 | | └──11-LangChain框架（二）-25.4.11 声明：本站所有资料均来源于网络以及用户发布，如对资源有争议请联系微信客服我们可以安排下架！
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