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知乎AI大模型全栈工程师3期

测试运维
课程简介

构建基于大语言模型的应用工程 这门课程聚焦于将大语言模型(LLM)能力转化为实际可用的软件产品,核心解决如何从单纯的提示词工程过渡到完整的全栈应用开发。它不局限于理论讲解,而是深入探讨如何通过代码整合模型能力,涵盖提示词优化、函数调用、检索增强生成(RAG)、智能体(Agent)以及模型微调等关键领域。适合已经掌握 Python 基础,熟悉 RESTful…

已有 15 人浏览 发布 2025-12-20 更新 2026-10-04

构建基于大语言模型的应用工程

这门课程聚焦于将大语言模型(LLM)能力转化为实际可用的软件产品,核心解决如何从单纯的提示词工程过渡到完整的全栈应用开发。它不局限于理论讲解,而是深入探讨如何通过代码整合模型能力,涵盖提示词优化、函数调用、检索增强生成(RAG)、智能体(Agent)以及模型微调等关键领域。适合已经掌握 Python 基础,熟悉 RESTful API 设计,并有过一定后端开发经验的工程师。如果你此前只是零散地调用过 API,但缺乏系统化整合多模块、处理复杂业务逻辑的工程经验,这套资料能帮你补齐从原型到生产级服务的工程短板。

核心模块与学习路径建议

资料包按照技术栈的复杂度进行了分层,建议遵循由浅入深的顺序进行实践。首先从 Prompt 设计和基础函数调用入手,理解模型与外部工具交互的底层机制,这是构建智能应用的基础。随后重点攻克 RAG 和嵌入向量(Embeddings)部分,这是目前企业级应用中最常见的场景,需要掌握向量数据库的交互逻辑和检索策略。接着进入 LangChain 和 Semantic Kernel 等框架的使用,学习如何抽象和管理复杂的 LLM 工作流。最后涉及模型微调(Fine-tuning),这部分需要较强的算力理解和数据预处理能力,适合在掌握前序工程化能力后深入。对于新手,建议优先完成 RAG 和 Agent 相关章节的代码复现,因为这两部分在当前的业务落地中复用率最高。

独立交付能力与练习方法

学完这套资料,你应当具备独立构建一个具备知识检索、工具调用和多步推理能力的 AI 应用的能力。例如,你可以开发一个能读取私有文档库并回答用户问题的客服机器人,或者一个能自动执行代码生成和测试的编程助手。练习时,不要只阅读代码,建议每个模块都尝试替换其中的模型 API 或向量数据库,观察系统行为的变化,以此理解解耦设计的价值。将代码中的硬编码参数改为配置项,并添加基本的错误处理和日志记录,模拟真实生产环境的约束。通过这种“对照源码-修改参数-重构逻辑”的闭环练习,你能将视频中的演示转化为可维护的工程代码,真正掌握全栈 AI 开发的精髓,而不仅仅是停留在调用接口的层面。

【资源目录】:

├──相关代码课件
| ├──02-prompt.zip 1.53M
| ├──03-func-call.zip 3.55M
| ├──04-ai-programming.zip 33.21M
| ├──05-rag-embeddings.zip 19.28M
| ├──06-assistants-api.zip 3.86M
| ├──07-semantic-kernel.zip 792.12kb
| ├──08-langchain (1).zip 13.36M
| ├──08-langchain.zip 13.36M
| ├──09-llm-tools.zip 637.37kb
| ├──10-autogpt.zip 397.09kb
| ├──11-fine-tuning-01.zip 31.69M
| ├──12-fine-tuning-02.zip 16.57M
| └──第三期-01-intro.zip 1.83M
├──1.课前导读.txt 0.15kb
├──10.LangChain –AI大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 577.81M
├──11.LLM 应用开发工具链 –AI大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 515.20M
├──12.手撕 AutoGPT – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 456.51M
├──13.二期客座嘉宾:XAgent 原理、技术与应用 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 437.64M
├──14.项目方案分析与设计 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 368.52M
├──15.模型微调(上) – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 516.65M
├──16.模型微调(下) – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 366.59M
├──17.Fine-tuning 集中答疑 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 632.76M
├──2.大模型应用开发基础 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 550.48M
├──3.Prompt Engineering – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 735.53M
├──4.开发环境设置与 OpenAI API 相关介绍 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 587.13M
├──5.Function Calling – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 561.10M
├──6.提升编程效率:AI 编程 – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 405.97M
├──7.RAG和Embeddings – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 527.34M
├──8.Assistants API – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 389.35M
└──9.Semantic Kernel – AI 大模型全栈工程师培养计划(第三期).mp4 543.65M

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