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AI大模型零基础到商业实战全栈课第六期 完结
这门课面向的是零基础想进入 AI 应用开发的人，重点不在讲模型原理有多深，而在把大模型接进真实业务流程里跑起来。它解决的问题很具体：你手上有 API，却不知道从哪下手做一个能用的东西；或者你会写一点代码，但面对提示词、检索、工具调用这些概念串不起来。课程从名词解释和基本概念起步，一路推到企业级场景，
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这门课面向的是零基础想进入 AI 应用开发的人，重点不在讲模型原理有多深，而在把大模型接进真实业务流程里跑起来。它解决的问题很具体：你手上有 API，却不知道从哪下手做一个能用的东西；或者你会写一点代码，但面对提示词、检索、工具调用这些概念串不起来。课程从名词解释和基本概念起步，一路推到企业级场景，路径是完整的。
适合什么基础，不适合什么基础
如果你完全没写过代码，第一阶段前半部分能跟上，因为提示词工程和 GPTs 这类内容对编程要求不高，靠理解加动手就能做。但到 Function Calling 和 AI 编程那几节，会开始接触代码逻辑，零基础的人需要多花时间。如果你已经会 Python，或者做过一点前后端，学起来会顺畅很多，可以直接把精力放在 RAG 和工具链整合上。不适合的人群也说清楚：想学模型训练、微调、算法推导的，这门课不是那个方向，它更偏应用层和落地层，不涉及自己训模型。
建议先看哪几块，顺序怎么排
先看导学篇里的名词讲解和学习指南，把大模型、提示词、上下文、Token 这些词的含义对齐，不然后面容易卡在术语上。接着进第一阶段，提示词工程和 GPTs 这两块建议反复看，它们是后面所有实战的地基。Function Calling 和 AI 编程可以放在一起学，前者让模型能调外部能力，后者让你用自然语言辅助写代码，两者配合能做出小工具。N8N 那部分偏自动化流程，如果你日常工作里有重复的信息处理任务，可以提前看，容易有直接收益。第二阶段的企业级应用和 RAG 检索增强，建议放在有了第一阶段动手经验之后再进，否则容易只记住概念，不知道为什么要这么设计。
学完能独立做什么，资料怎么配合练
学完比较现实的目标是：你能独立搭一个带知识库的问答应用，让模型基于你提供的资料回答，而不是胡编；能写结构清晰的提示词，把模型输出稳定在可用范围内；能用工具调用把模型和外部接口连起来，做一个能查数据、能触发动作的小助手；也能用自动化工具把几个步骤串成一条流程。资料包按阶段分好了文件夹，建议不要从头到尾顺着看，而是每看完一块，立刻找一个自己的场景去套，比如用公司文档做一次检索问答，或用 N8N 把每天的固定信息整理跑一遍。练习量比看视频更重要，光看不动手，到第二阶段会明显吃力。整体来说，这是一门偏应用落地的课，值不值得学，取决于你是不是真想动手做出东西，而不是只想了解概念。
课程目录
课程目录158 条
- **01 【导学篇】0基础学习导入** -
- 01 AI大模型学习指南（文件夹） -
- 02 AI大模型领域专业名词讲解（文件夹） -
- 03 开班典礼（文件夹） **02 第一阶段(L1)：0基础快速入门AI大模型应用与实战** -
- 01 大模型应用开发基础（文件夹） -
- 02 大模型核心概念和基本原理（文件夹） -
- 03 大模型核心原理及提示词工程（文件夹） -
- 04 提示词工程与GPTs（文件夹） -
- 05 GPTs与Function Calling开发AI大模型应用（文件夹） - 06 掌握AI编程让普通人也能开发各种技术应用（文件夹） - 07 N8N快速入门到应用实战（文件夹） -
- 08 OpenClaw（VIP公开课）（文件夹） **
- 03 第二阶段 (L2)：AI大模型的企业级应用** -
- 01 AI大模型能力以及行业应用分析（文件夹） -
- 02 RAG检索增强生成技术实战（文件夹） -
- 03 Embeddings和向量数据库（文件夹） -
- 04 RAG企业级落地实战优化（一）（文件夹） -
- 05 RAG企业级落地实战优化（二）（文件夹） - 06 掌握LangChain实现AI大模型应用（文件夹） - 07 Langchain与Llamaindex的应用（文件夹） - 08 LangChain实现企业级Agent智能体（文件夹） -
- 09 AI工作流应用开发实战（文件夹） -
- 10 MCP模型上下文协议概述与应用实战（文件夹） - 11 Hermes-agent超级智能体实战（vip公开课）（文件夹） - 12 智枢AI全链路自主决策工作流引擎（vip公开课）（文件夹） - 13 深入浅出A2A协议以及应用实战（文件夹） -
- 14 AI大模型产品设计与落地（文件夹） **04 第三阶段（L3）：AI大模型的工作原理与优化** -
- 01 从“NLP技术”到“AI大模型”（文件夹） -
- 02 探索揭秘神经网络奥秘（文件夹） -
- 02 探索揭秘神经网络奥秘（上）（文件夹） -
- 03 探索揭秘神经网络奥秘（下）（文件夹） -
- 03 揭秘Transformer的工作原理（文件夹） -
- 04 模型训练与Transformer模型（文件夹） -
- 04 深入浅出了解多模态模型（文件夹） -
- 05 国产大模型DeepSeek深度剖析（文件夹） -
- 05 揭秘Transformer的工作原理（文件夹） -
- 06 大模型微调实战（文件夹） -
- 06 深入浅出了解多模态模型（文件夹） - 07 GPU与CUDA以及AI大模型企业级部署方案（文件夹） -
- 07 国产大模型DeepSeek深度剖析（文件夹） -
- 08 大模型微调实战（文件夹） - 09 GPU与CUDA以及AI大模型企业级部署方案（文件夹） **05 第四阶段（L4）：AI大模型的企业级项目实战** -
- 01 企业级AI销售助手应用实战（文件夹） -
- 02 企业级教育智能问答助手（文件夹） - 03 LangGraph与Agentic多模态RAG系统实战：构建具备自主反馈机制的智能检索增强生成架构（文件夹） - 04 MCP+LangGraph构建专属ChatBI数据分析智能助手（文件夹） -
- 05 打造高性能知识增强RAG系统（文件夹） - 06 从0-1打造多MCP协同智能体系统实战（文件夹） -
- 07 留学咨询引导式对话系统项目实战（文件夹） -
- 08 大模型从零构建与开发实战（文件夹） **06 第五阶段（L5）：从模型训练到模型微调入门到精通** - 01 大模型微调基础与LLaMA-Factory入门（文件夹） -
- 02 大模型微调实践与优化（文件夹） -
- 03 大模型分布式微调与高级优化（文件夹） -
- 04 模型蒸馏原理与实战（文件夹） -
- 05 大模型高效部署与应用（文件夹） -
- 06 综合实践与未来展望（文件夹） **07 【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用** - 01 初识COZE打造自己的第一个工作流：新闻搜索与总结（文件夹） -
- 02 新闻稿创作工作流(循环使用方法)（文件夹） -
- 03 历史人物视频素材生成（文件夹） -
- 04 历史人物自动化剪辑实例（文件夹） -
- 05 智能客服工作流（文件夹） -
- 06 数据分析工作流（文件夹） -
- 07 影刀RPA自动化（文件夹） -
- 08 coze动物奥运会（文件夹） - 09 裸眼3D（文件夹） -
- 10 剪映助手和剪映结合使用（文件夹） -
- 11 发票内容识别写入飞书（文件夹） -
- 12 卡通风格历史故事（文件夹） -
- 13 美女跳舞（文件夹） **08 【部署篇】：从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署** - 01 从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署（文件夹） **
- 09 【基础篇】：Python快速入门** -
- 01 Python、PyCharm安装与配置（文件夹） -
- 02 anaconda环境安装和搭建（文件夹） -
- 03 Python简介（文件夹） -
- 04 Python数据类型（文件夹） -
- 05 Python列表（文件夹） -
- 06 Python元组（文件夹） -
- 07 Python集合（文件夹） -
- 08 Python字典（文件夹） -
- 09 Python条件判断（文件夹） -
- 10 Python循环（文件夹） -
- 11 Python函数定义和调用（文件夹） -
- 12 函数的参数（文件夹） -
- 13 递归和Lambda函数（文件夹） -
- 14 Python类和对象（文件夹） -
- 15 Python类的继承（文件夹） **10 【基础篇】：Python数据科学必备工具包实战** - 01 1. 科学计算库-Numpy（文件夹） - 02 2.Pandas数据分析库（文件夹） - 03 3.可视化库-Matplotlib（文件夹） - 04 4. 可视化库-Seaborn（文件夹） **
- 11 【实战篇】：LangChain 零基础入门到企业级应用实战** - 01 LangChain1.0核心新特性快速入门（文件夹） -
- 02 LangChain整体介绍（文件夹） -
- 03 LangChain 提示工程与输出解析（文件夹） -
- 04 LangChain 链开发与代码执行（文件夹） -
- 05 LangChain 实现 RAG 全流程实战（文件夹） -
- 06 LangChain 工具链核心技术入门（文件夹） -
- 07 LangChain Agent 核心功能与多工具调用（文件夹） - 08 langchain之memory基本使用（文件夹） - 09 SummarizationMiddleware基本使用（文件夹） -
- 10 langchain中间件基础（文件夹） - 11 向量检索&BM25介绍（文件夹） -
- 12 项目整体介绍（文件夹） -
- 13 命令行参数解析（文件夹） -
- 14 项目整体配置文件（文件夹） -
- 15 模型的初始化（文件夹） -
- 16 PDF文件解析案例（文件夹） -
- 17 项目日志模块（文件夹） -
- 18 图书类的定义（文件夹） -
- 19 PDF文本解析处理（文件夹） -
- 20 PDF表格解析处理（文件夹） -
- 21 翻译器功能完成（文件夹） -
- 22 翻译功能整体测试（文件夹） -
- 23 文件写入类的定义（文件夹） -
- 24 翻译结果写入PDF文件（文件夹） -
- 25 完善写入PDF文件（文件夹） -
- 26 翻译结果写入MD文件（文件夹） **
- 12 【实战篇】：RAG 入门核心原理到企业级智能交互应用实战** -
- 01 课程介绍（文件夹） -
- 02 RAG的概念和LLM的局限性（文件夹） -
- 03 RAG流程（文件夹） -
- 04 PDF文档解析工具（文件夹） -
- 05 文本的切割（文件夹） -
- 06 向量与Embeddings的定义（文件夹） -
- 07 千问embedding调用（文件夹） -
- 08 向量间的相似度计算（文件夹） -
- 09 根据关键字检索（文件夹） -
- 10 向量数据库的介绍（文件夹） -
- 11 ChromaDB演示（文件夹） -
- 12 基于向量检索的RAG实现（文件夹） -
- 13 基于RAG实现智能问答系统（文件夹） -
- 14 虚拟环境介绍（文件夹） -
- 15 Jupyter notebook使用介绍（文件夹） -
- 16 LangChain基本介绍（文件夹） -
- 17 LangChain核心组件介绍（文件夹） -
- 18 LangChain的基本使用（文件夹） -
- 19 提示模版&输出解析器（文件夹） -
- 20 LangChain实现RAG（文件夹） -
- 21 Agent的基本使用（文件夹） -
- 22 LangChain Model10介绍（文件夹） - 23 LangChain提示模版之PromptTemplate（文件夹） - 24 LangChain提示模版之ChatPromptTemplate（文件夹） - 25 LangChain提示模版之少量样本示例的提示模板（文件夹） -
- 26 LangChain Model之Chat Model（文件夹） -
- 27 LangChain Model之文本嵌入模型（文件夹） -
- 28 LangChain输出解析器（文件夹） -
- 29 LangChain链基本使用（文件夹） - 30 用LangChain写Python代码并执行来生成答案（文件夹） -
- 31 LangChain链的调用方式（文件夹） - 32 LangChain文档链&SQL链的使用（文件夹） -
- 33 Agent是什么（文件夹） -
- 34 LangChain中Agent的使用（文件夹） -
- 35 Agent添加记忆（文件夹） -
- 36 OpenAI Functions Agent（文件夹） -
- 37 Agent调用外部API方法（文件夹） -
- 38 React Agent（文件夹） -
- 39 LangChain之Memory介绍（文件夹） - 40 ConversationBufferMemory使用（文件夹） - 41 ConversationSummaryMemory使用（文件夹） - 42 VectorStoreRetrieverMemory使用（文件夹） **
- 13 【实战篇】：Dify 智能应用开发实战** -
- 01 低代码Agent开发框架介绍（文件夹） -
- 02 Dify介绍（文件夹） -
- 03 开源版 Dify与商业版 Dify（文件夹） -
- 04 Dify阿里云计算巢部署（文件夹） -
- 05 Dify Docker部署流程（文件夹） -
- 06 Dify租赁云平台部署（文件夹） -
- 07 Dify使用Ollama部署模型（文件夹） -
- 08 Dify核心功能介绍（文件夹） -
- 09 Dify系例实践之对话应用构建（文件夹） -
- 10 Dify文本生成应用（文件夹） -
- 11 Dify Agent开发初体验（文件夹） -
- 12 Dify文生图智能体开发实战（文件夹） -
- 13 Dify工作流搭建智能助教（文件夹） -
- 14 Dify ChatFlow搭建文章总结助手（文件夹） **14 【实战篇】：OpenCLaw技术架构深度解析--打造您个人专属的贾维斯** -
- 01 OpenCLaw 开源项目介绍（文件夹） -
- 02 OpenClaw 安装与部署（文件夹） -
- 03 OpenClaw 整体架构剖析（文件夹） -
- 04 项目实战一在飞书中构建法务数字分身（文件夹） -
- 05 项目实战二 邮件自动化助手（文件夹） -
- 06 项目实战三：一句话精美PPT自动化生成（文件夹） -
- 07 多智能体实战（文件夹） **
- 15 【实战篇】Harness Engineering理论的优秀落地者-Hermes-agent智能体实战** -
- 01 深入学习Harness Engineering（文件夹） - 02 Harness落地的7大核心要素（文件夹） -
- 03 Hermes Agent 的基础配置（文件夹） -
- 04 Hermes的文件系统（文件夹） -
- 05 Hermes的系统架构（文件夹） - 06 项目实战-Hermes接入飞书实现销售报告自动生成（文件夹） -
- 07 Hermes的上下文工程（文件夹） -
- 08 Hermes的记忆系统（文件夹） -
- 09 Herems Agent的能力扩展（文件夹） -
- 10 Hermes的定时任务（文件夹） - 11 Hermes中的多智能体（文件夹）
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