这门课解决什么问题

很多上班族在接触大模型时，常遇到一个痛点：直接把工作需求丢给模型，得到的回复往往像废话，没法直接落地。这门课解决的就是“如何让大模型听懂你的具体工作指令”以及“怎么把它变成能固定干活的智能体”。它不教你底层算法，也不讲怎么训练大模型，而是聚焦在实际办公场景里，怎么通过写对提示词，让模型稳定输出符合业务要求的内容，并进一步把这套逻辑封装成能反复调用的智能应用。适合经常需要处理文案、数据整理、知识问答的职场人，尤其是想用大模型提效但总踩不准点的非技术人员。

适合什么基础与建议先看的重点

资料对基础要求很低，只要你会用网页版大模型对话就能上手，不需要懂编程。建议先从初级篇的提示词工程部分看起，特别是“优化提示词”这一节。这里讲的不只是套模板，而是怎么把模糊需求拆解成模型能理解的指令。很多人卡在“我明明说了要详细，它还是给得很泛”这一步，核心问题在于没给模型设定具体边界。看完这一块，建议直接拿自己手头的工作任务练手，比如让模型帮你写周报或整理会议纪要，对比优化前后的输出差异，理解会深很多。中级篇的智能体部分可以放在第二步，重点看核心概念和知识库应用，这部分解决的是怎么让模型记住你的私有资料。

学完能独立做什么与资料配合练习

学完这门课，你能独立完成两件事：一是针对任何工作场景，写出能稳定产出预期结果的提示词，不再靠运气碰模型心情；二是能在主流智能体平台上，搭出一个带知识库的简单应用，比如一个能回答公司内部流程问题的助手。配合资料练习时，建议不要只看视频里的案例，比如那个角色扮演游戏展示，重点不是游戏本身，而是看它怎么通过设定角色和规则来约束模型行为。每个概念讲完后，立刻打开大模型工具，用课里的方法改写自己工作中的真实需求，哪怕只是让模型按固定格式输出表格，也比单纯看视频有效。中级篇的知识库部分，最好准备一份自己的工作文档，边看边试着把文档喂给模型，看它怎么基于你的内容回答，这样能直观理解RAG到底在解决什么问题。


掌握提示词工程SMART原则，解决模型输出模糊性问题，提升任务执行准确率

课程目录

*   01 初级篇/

  *   01 前言.mp4 (26.25 MB), 05:48

  *   02 提示词与提示词工程.mp4 (70.06 MB), 16:49

  *   03 游戏角色扮演与提示词概念引入.mp4 (74.25 MB), 12:12

  *   04 提示词工程-优化提示词.mp4 (127.05 MB), 19:09

  *   05 游戏角色扮演案例展示.mp4 (207.90 MB), 35:47

*   02 中级篇/

  *   01 介绍.mp4 (37.66 MB), 06:19

  *   02 智能体核心概念与智能体平台介绍-上.mp4 (165.77 MB), 25:21

  *   03 智能体核心概念与智能体平台介绍-下.mp4 (139.13 MB), 20:42

  *   04 RAG与知识库应用-上.mp4 (114.97 MB), 17:34

  *   05 RAG与知识库应用-中.mp4 (117.57 MB), 18:12

  *   06 RAG与知识库应用-下.mp4 (61.97 MB), 09:48

  *   07 大模型意图识别与多模型协作-上.mp4 (81.98 MB), 14:27

  *   08 大模型意图识别与多模型协作-下.mp4 (104.08 MB), 15:35

  *   09 智能体调用实时API.mp4 (92.09 MB), 13:27

  *   10 多模态模型与复杂任务的工作流编排.mp4 (94.15 MB), 14:54

*   03 高级篇/

  *   01 介绍.mp4 (41.40 MB), 08:34

  *   02 大模型微调的基本概念.mp4 (79.84 MB), 14:51

  *   03 大模型微调-效果、成本与提示词的比较.mp4 (70.17 MB), 16:00

  *   04 大模型微调-Bert模型微调点评数据.mp4 (162.72 MB), 26:03

  *   05 大模型微调-LlamaFactory+Ollama微调.mp4 (162.40 MB), 25:07

  *   06 向量数据库的概念与应用.mp4 (88.65 MB), 14:55

  *   07 向量数据库应用示例.mp4 (166.26 MB), 24:57

  *   08 向量数据库多用户空间.mp4 (125.73 MB), 20:16

  *   09 多模态实战-视频解说项目思路介绍.mp4 (80.42 MB), 13:02

  *   10 多模态-视频解说项目代码实现.mp4 (81.57 MB), 12:58

  *   11 AI Agent 多代理协同实战.mp4 (78.33 MB), 16:57

  *   12 AI Agent 多代理协同实战-代理对话实践.mp4 (111.71 MB), 17:03

  *   13 AI Agent 多代理协同实战-GuPIao分析应用.mp4 (81.36 MB), 12:49

  *   14 大模型前沿架构-FusionLLM.mp4 (88.65 MB), 15:25

  *   15 大模型前沿架构-Swarm、PEAR和AgentSqu.mp4 (145.25 MB), 22:43

  *   16 大模型前沿架构-Molmo多模态与Minstrel提示.mp4 (79.95 MB), 14:15