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AI大模型全栈工程师第7期

测试运维
课程简介

这门课解决什么问题 开发者从调用大模型 API 到落地企业级应用,常卡在 Prompt 编排、RAG 检索、Agent 工具调用等工程细节上,缺乏从模型能力到微调落地的完整链路参考。本课聚焦 LLM 应用从模型能力到工程化验证的完整链路,解决"模型行为不可控、领域适配难、工程化验证缺失"的实操痛点,让开发者能拿源码对照实践,把理论模块拆成可落地的系统组件。…

已有 34 人浏览 发布 2025-12-20 更新 2026-10-09

这门课解决什么问题

开发者从调用大模型 API 到落地企业级应用,常卡在 Prompt 编排、RAG 检索、Agent 工具调用等工程细节上,缺乏从模型能力到微调落地的完整链路参考。本课聚焦 LLM 应用从模型能力到工程化验证的完整链路,解决"模型行为不可控、领域适配难、工程化验证缺失"的实操痛点,让开发者能拿源码对照实践,把理论模块拆成可落地的系统组件。

适合什么基础

具备 Python 基础,有 LLM API 调用经验的开发者。无需从零学习模型原理,重点在于理解框架源码与工程实现。建议先完成 LangChain、LlamaIndex 等框架的核心模块跑通,再进入本课学习,这样能更快将概念转化为可复用的工程模块。

建议先看哪几块

建议按"交互—检索—编排—底层"顺序学习:先掌握 Prompt 与 Function Calling 的工程写法,再理解 RAG 与 Embedding 的检索链路,接着学习 Agent 与 Workflow 的复杂编排,最后深入 Transformer 原理与 Fine-tuning 微调实践。这样能形成从简单指令到复杂智能体调用的完整认知闭环,避免跳步导致工程落地时遇到理解断层。

学完能独立做什么

学完可独立搭建具备工具调用、知识库增强和多步推理的完整 AI 应用,并完成领域模型的微调。能将 LangChain、LlamaIndex 等框架的核心模块拆解为可复用的工程组件,解决实际业务中的模型行为控制与领域适配问题,同时具备将应用部署到测试运维环境的完整能力。

资料怎么配合练习

资料以源码与教程对照形式呈现,建议边读代码边在本地复现框架核心模块,结合测试运维视角的部署与监控逻辑进行工程化验证。重点不在于空看视频,而是拿源码对照实践,把每个理论模块拆成可落地的工程组件,并建立从模型行为到应用质量的完整验证链路。

【资源目录】:

├──课件
| ├──01-intro.zip 2.28M
| ├──02-prompt.zip 3.34M
| ├──03-func-call.zip 3.70M
| ├──04-ai-programming.zip 40.30M
| ├──05-rag-embeddings.zip 20.56M
| ├──06-assistants-api.zip 2.15M
| ├──07-llamaindex.zip 1.56M
| ├──08-langchain.zip 13.48M
| ├──09-llm-tools.zip 1.43M
| ├──10-agent.zip 894.09kb
| ├──11-workflow.zip 1.27M
| ├──12-transformer.zip 16.74M
| ├──13-fine-tuning-01.zip 31.69M
| ├──14-fine-tuning-02.zip 41.36M
| ├──15-agent-tuning.zip 26.28M
| ├──16-multimodal-01.pptx 105.87M
| ├──16-multimodal-02.pptx 58.78M
| ├──16-multimodal.zip 9.96M
| ├──17-vision.pptx 124.18M
| ├──17-vision.zip 365.70kb
| ├──18-delivery-02.zip 61.10M
| ├──18-delivery.zip 57.25M
| ├──19-indie-hackers.zip 2.72M
| ├──20-product.zip 301.03kb
| ├──21-operation.zip 5.81kb
| └──22-projects.zip 3.72M
├──1-2集是课前导读和开班典礼非正课.txt 0.05kb
├──10. Assistants API.mp4 1.94G
├──11. LlamaIndex.vep 0.46kb
├──12. LangChain.mp4 1.80G
├──13. LLM 应用开发工具链.mp4 1.78G
├──14. 手撕 AutoGPT(录制中断分为两次录制)-1.mp4 757.66M
├──14. 手撕 AutoGPT(录制中断分为两次录制)-2.mp4 1.23G
├──15. 工作流.vep 0.45kb
├──16. 神经网络和 Transformer 详解.mp4 3.77G
├──17. 模型微调(上).mp4 2.00G
├──18. 模型微调(下).mp4 2.15G
├──19. Agent模型微调.mp4 2.49G
├──20. 多模态大模型(上).vep 2.80G
├──21. 多模态大模型(下).mp4 2.27G
├──22. 视觉生成模型.mp4 2.83G
├──23. AI 产品部署和交付(上)-(因录制中断-分为2个)-1.mp4 2.80G
├──23. AI 产品部署和交付(上)-(因录制中断-分为2个)-2.mp4 696.85M
├──24. AI 产品部署和交付(下).vep 0.47kb
├──25. 大模型时代的创业机遇.mp4 1.69G
├──26. 产品设计.mp4 1.92G
├──27. 产品运营.mp4 1.56G
├──28. 项目方案分析与设计-(因录制中断-分为2个)-1.mp4 1.90G
├──28. 项目方案分析与设计-(因录制中断-分为2个)-2.vep 0.49kb
├──29. 路演及结课项目启动仪式.mp4 2.56G
├──3. 大模型应用开发基础.mp4 2.16G
├──4. Prompt Engineering.mp4 2.72G
├──5. 加餐:软件开发基础概念与环境搭建.vep 0.47kb
├──6. Function Calling.vep 2.82G
├──7. 从AI编程认知AI.mp4 2.51G
├──8. 加餐:AI编程实操演示.mp4 4.00G
└──9. RAG 和 Embeddings.mp4 2.50G

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