极客时间 AI 大模型应用开发实战营（4周）

后端开发

课程简介

课程定位与开发门槛本课程聚焦于大模型应用开发的工程化落地，核心解决的是“理论懂了但写不出完整项目”的技术断层问题。课程结构严格遵循“底层原理—框架掌握—项目实战”的逻辑闭环，覆盖了从硬件基础认知到 LangChain 框架深度使用，再到 ChatGPT Plugin 和 AutoGPT 等高阶应用的完整链路。它特别强调复用性与标准化，旨在帮助开发者建立一…

已有 0 人浏览发布 2026-10-08 更新 2026-10-07

课程定位与开发门槛

本课程聚焦于大模型应用开发的工程化落地，核心解决的是“理论懂了但写不出完整项目”的技术断层问题。课程结构严格遵循“底层原理—框架掌握—项目实战”的逻辑闭环，覆盖了从硬件基础认知到 LangChain 框架深度使用，再到 ChatGPT Plugin 和 AutoGPT 等高阶应用的完整链路。它特别强调复用性与标准化，旨在帮助开发者建立一套可迁移的大模型应用架构思维，而非仅停留在 API 调用层面。

学习门槛相对明确：需要具备扎实的 Python 编程基础，熟悉异步编程概念，并了解基本的后端开发流程。对于完全零基础或仅会简单脚本编写的开发者，建议先补齐 Python 基础再进入本课程，否则在代码实战环节会感到吃力。同时，具备一定 Linux 操作经验将有助于后续部署环节的顺利开展。

建议学习路径与模块拆解

建议采取“理论先行、代码跟进、复盘重构”的三步走策略。首先，通过课程介绍部分快速建立对 AI 硬件限制和核心理论边界的认知，避免在后续开发中陷入盲目试错。接着，重点攻克 LangChain 开发框架章节，这是实现应用落地的技术基石，务必理解其核心组件（如 Chain、Agent、Memory）的设计意图。随后，进入项目实战阶段，对照源码手工实现 ChatGPT Plugin 和 AutoGPT。

这两个项目分别代表了插件化集成与自主智能体两个关键方向。在练习时，不要仅满足于代码跑通，而应重点分析其工作流编排逻辑。建议先独立阅读源码，尝试画出模块交互图，再结合课程讲解进行对照修正，最后自行修改部分功能以验证理解深度。

学完后的独立产出与资料用法

完成课程学习后，你将能够独立设计并开发基于 LangChain 的大模型应用，熟练掌握 Prompt 工程、工具调用、记忆管理等核心技能。更重要的是，你具备了从零构建一个 ChatGPT 插件或类 AutoGPT 智能体的完整工程能力，能够独立完成从需求分析、框架选型到最终部署的全链路开发。

资料包的配合使用至关重要。请优先提取代码模板进行对照阅读，避免被动观看。在学习过程中，建议将资料中的参考代码与自己的实现进行 diff 比较，找出差距并深入理解背后的工程考量。这种边看源码边重构的练习方式，能最大化地将课程知识转化为你的实际工程技能，确保学完即能用。

课程介绍

一站式掌握硬件、理论、LangChain 开发框架和项目实战技能带你从零开发一个 ChatGPT Plugin 手把手带你实现网红项目 AutoGPT 全面掌握大模型应用开发框架 LangChain 从设计到部署，深度实践大模型应用开发落地全流程

课程目录

AI.png (76.75 KB, 下载次数: 0) 2023-12-25 21:02 上传 课程介绍： 一站式掌握硬件、理论、LangChain 开发框架和项目实战技能 带你从零开发一个 ChatGPT Plugin 手把手带你实现网红项目 AutoGPT 全面掌握大模型应用开发框架 LangChain 从设计到部署，深度实践大模型应用开发落地全流程 课程目录： ├─00 开营分享 │ ├─01.开营直播-Meta-Learning AI大模型时代的方法论与竞争力.mp4 379.17MB │ └─资料 │ ├─Meta-Learning AI大模型时代的方法论与竞争力.pdf 9.62MB │ └─视频右下角资料.txt 456B ├─02 第一周 │ ├─01.（7.12直播）大模型基础：初探大模型-起源与发展.mp4 288.7MB │ ├─02.（7.16直播）大模型基础：GPT模型家族&提示学习 _ev.mp4 447.58MB │ └─资料 │ ├─00-课程安排.pdf 4.28MB │ ├─01-大模型基础：初探大模型-起源于发展.pdf 15.53MB │ ├─02-大模型基础：GPT模型家族&提示学习.pdf 16.95MB │ ├─7.12直播课作业.txt 5.16KB │ ├─【课件】（7.16直播）大模型基础：GPT模型家族&提示学习.zip 47.53MB │ ├─参考答案.pdf 35.35KB │ ├─参考论文-2.zip 33.84MB │ ├─参考论文.zip 32.62MB │ ├─直播聊天记录20230712.xlsx 33.96KB │ └─直播聊天记录20230716.xlsx 39.56KB ├─03 第二周 │ ├─01.（7.19直播）Embedding.mp4 383.81MB │ ├─02.（7.23直播）OpenAI 大模型开发与应用实践.mp4 485.29MB │ └─资料 │ ├─03-大模型开发基础：Embedding.pdf 4.57MB │ ├─04-OpenAI 大模型开发与应用实践.pdf 6.58MB │ ├─7.19直播课作业.txt 2.56KB │ ├─7.23直播课作业.txt 260B │ ├─Python安装文件.zip 92.6MB │ ├─开发环境准备.txt 812B │ ├─直播聊天记录20230719.xlsx 34.04KB │ └─直播聊天记录20230723.xlsx 36.08KB ├─04 第三周 │ ├─01.（7.26直播）大模型应用最佳实践.mp4 420.53MB │ ├─02.（7.30直播）实战 OpenAI-Translator.mp4 557.15MB │ └─资料 │ ├─05-大模型应用最佳实践.pdf 6.03MB │ ├─06-实战 OpenAI-Translator.pdf 6.29MB │ ├─7.30直播作业.txt 2.26KB │ ├─直播聊天记录20230726.xlsx 26.06KB │ └─直播聊天记录20230730.xlsx 29.13KB ├─05 第四周 │ ├─01.（8.2直播）ChatGPT Plugin开发.mp4 408.02MB │ ├─02.（8.6直播）大模型应用开发框架LangChain（上）.mp4 592.17MB │ └─资料 │ ├─07-实战 ChatGPT Plugin开发.pdf 5.76MB │ ├─08-大模型应用开发框架LangChain(上).pdf 2.66MB │ ├─直播聊天记录20230802.xlsx 29.13KB │ └─直播聊天记录20230806.xlsx 25.5KB