AI大模型全栈工程师第9期|1. 大模型应用开发基础因录制中断分为2个-1

这套资料对应的是大模型应用开发里最靠前的一段：怎么把模型能力接进真实业务，而不是停在聊天框里试玩。它要解决的问题很具体——你有一个业务需求，比如让系统自动读文档回答问题、把用户输入整理成固定格式、或者用 AI 辅助写代码，但你不知道该从哪一层下手，也不清楚哪些环节必须自己写、哪些可以交给现成工具。

先看清楚它适合谁，不适合谁

如果你完全没有编程经验，这套资料会让你吃力，因为它默认你能看懂基本的代码结构和运行环境。它更适合两类人：一是已经会一门语言、想转到大模型方向的开发者；二是产品、运营或项目经理，手上要跟 AI 功能落地，需要听懂技术边界在哪。纯零基础想先补编程的，建议先解决环境搭建和基础语法，再回来跟这部分内容，否则很容易卡在配置环节就放弃。

建议的观看顺序和重点

不要按文件顺序从头硬啃。先看大模型应用开发基础那两段，建立“模型能做什么、调用一次发生什么”的整体印象，这部分录制有中断，遇到跳跃的地方不用纠结，抓主线即可。接着重点放在 Prompt Engineering 和结构化输出上，这两块是日常工作中复用率最高的：前者决定你能不能稳定拿到想要的结果，后者决定模型输出能不能被程序继续处理。RAG 和 Embeddings 放在之后看，它解决的是模型不知道你私有资料的问题，属于从“能聊”到“能用”的关键一步。AI 编程那部分可以当作效率工具来学，不必一开始就投入太多时间。

学完能独立做什么，资料怎么配合练

跟完这一轮，你应该能独立完成几件事：写出一段可维护的提示词并反复调试；让模型按指定格式返回数据并接进自己的代码；搭一个能读本地文档并回答问题的简单流程；用 AI 辅助完成部分编码工作。练习方式建议是边看边动手，每看完一个主题就用自己工作里的真实场景做一个小demo，比如把一份产品说明变成问答，或把会议记录整理成结构化条目。资料里的加餐部分偏操作演示，适合在卡住时回看，不要当正课逐帧跟。整体来说，这是一份偏实战的入门材料，价值在于帮你把零散概念串成一条能落地的链路，而不是给你一套可以直接上线的成品。