基于大模型LLM的开发与编程教程 带资料网盘下载

核心痛点与工程化边界

当前开发者面对大模型时，往往困于“提示词调优”的浅层应用，缺乏将非结构化对话转化为稳定、可维护的工程代码的能力。本课程直击这一痛点，系统拆解从单纯对话到构建全栈应用的完整链路。内容不仅涵盖基于 ChatGPT 的基础提示词工程与 API 调用，更深入剖析 LangChain 框架的核心机制，特别是新版 LangChain 表达式语言（LCEL）。LCEL 允许开发者通过声明式代码构建模型管道，解决以往链式调用中难以调试、维护成本高的问题。此外，课程结合 Github Copilot 等辅助编程工具，演示如何利用 AI 加速代码生成与重构，帮助开发者跨越大模型落地难、调试难、维护难的现实障碍。

前置基础与循序渐进的学习路径

本课程设定明确的前置门槛，适合已掌握 Python 基础语法、理解异步编程概念（async/await）及 HTTP 请求原理的开发者。若完全零基础，建议先补充 Python 课程再入手。学习过程应严格遵循技术演进逻辑：首阶段务必扎实掌握提示词工程，理解如何通过结构化指令控制模型输出稳定性，这是后续所有应用的基石；紧接着进入 API 应用开发，亲手处理密钥安全、流式响应数据流及网络异常，建立实际调用经验；随后重点攻克 LangChain 与 LCEL，理解如何通过代码组合记忆、检索与工具调用，构建具备复杂逻辑的 Agent 应用；最后阶段结合 AI 编程助手，优化开发效率，形成“人 +AI"协同编程的肌肉记忆。切忌跳过基础提示词工程直接钻研复杂框架，否则极易在调试链路时陷入死胡同。

实战产出与资料包高效配合指南

学完本课程，你将具备独立开发垂直领域大模型应用的能力，能够从零搭建支持文件上传、多轮对话记忆、外部工具调用及知识库检索（RAG）的智能助手。你不仅会调用 API，更能编写可复用的 LCEL 管道代码，实现业务逻辑与模型能力的解耦。资料包中的代码文件是核心学习载体，请务必建立本地开发环境（如 conda 或 venv），将资料中的依赖文件与示例代码完整复现。不要仅把代码当文档看，要逐行运行，理解每一行配置的作用。建议采取“复现 - 报错 - 修复 - 扩展”的循环：先跑通官方案例，然后故意修改某个提示词参数或调整 LCEL 的 pipeline 顺序，观察输出差异。在此基础上，尝试将课程中的通用模块（如数据库连接器、向量检索组件）移植到你自己的项目中，通过实战演练将知识内化为工程能力，真正实现从教程到产品的跨越。

74b79b019f1dff3523ef107e0c325edc_ba68c07e7101ad06611f2e1a5bdb8b92.jpg (185.08 KB, 下载次数: 25) 下载附件 保存到相册 2025-7-8 00:37 上传 基于大模型LLM的开发与编程教程 带资料网盘下载系统掌握基于大模型LLM（包括ChatGPT）的应用开发与辅助编程技能 本课程系统全面详细地进行基于大语言模型LLM的应用开发与辅助编程技术的讲解，包括基于大语言模型的应用开发领域与能力，基于ChatGPT的提示词工程，ChatGPT API应用开发，基于LangChain的大模型应用开发(包括新版本的LangChain表达式语言LCEL)，基于Github Copilot和ChatGPT的AI辅助编程，以及相关领域的新工具介绍等丰富的内容。 目录： 1 大语言模型与ChatGPT综述.mp4 2 大语言模型LLM应用开发综述.mp4 3 提示词引入（通过示例）.mp4 4 运行与编程实验环境准备.mp4 5 提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting.mp4 6 提示词工程3：思维链CoT.mp4 7 提示词工程4：推理提示与更多推理.mp4 8 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4 9 提示词工程6：角色生成器.mp4 10 提示词工程7：迭代.mp4 11 提示词工程8：聊天机器人--一般示例.mp4 12 提示词工程9：聊天机器人--商店订单服务.mp4 13 提供词工程10：代码生成.mp4 14 提示词工程11：对抗安全-注入、泄露与越狱.mp4 15 提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4 16 LangChain引入与概述.mp4 17 几个相关概念与LangChain简单示例.mp4 18 Models- LangChain对接OpenAI.mp4 19 Models- LangChain对接ChatGLM.mp4 20 Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTempl.mp4 21 Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotProm.mp4 22 Prompts：聊天模型的提示词模板.mp4 23 Prompts：输出解析器Output Parser.mp4 24 Conversational Memory：引入与简单示例.mp4 25 ConversationBufferMemory.mp4 26 ConversationSummaryMemory.mp4 27 BufferWindow与TokenBuffer.mp4 28 EntityMemory与KGMemory.mp4 29 Chains：引入与LLMChain.mp4 30 SimpleSequentialChain与Sequenti.mp4 31 LLMRouterChain.mp4 32 EmbeddingRouterChain与Memory.mp4 33 Agent：引入与示例.mp4 34 Agent：Zero-Shot ReAct与会话.mp4 35 Agent：更多的Build-In与 Python Agent.mp4 36 Agent：自定义代理.mp4 37 Indexes索引.mp4 38 LangChain表达式LCEL：概念、功能与特性.mp4 39 LangChain表达式LCEL：Prompt+LLM.mp4 40 LangChain表达式LCEL：bind.mp4 41 LangChain表达式LCEL：fallbacks.mp4 42 LangChain表达式LCEL：并发RunnableMap.mp4 43 LangChain表达式LCEL：多Runnables路由.mp4 44 LangChain表达式LCEL：接口Interface.mp4 45 起步Getting Started.mp4 46 Completion与Audio API.mp4 47 Embeddings与Fine Tuning(微调).mp4 48 Files与Images.mp4 49 Models（模型）与Moderations（合规报告）.mp4 50 引入：介绍、安装、配置与示例.mp4 51 文件处理与脚本.mp4 52 函数、SQL、Cronjob与正则.mp4 53 解释代码、生成代码与文章.mp4 54 重构与测试.mp4 55 Copilot Labs：能力工具箱.mp4 56 大模型开发模型.mp4 57 更大AI辅助编码与其它领域.mp4 课程资料.zip