大模型应用开发落地场景拆解与工程实践

大模型技术迭代极快，许多开发者面临的最大痛点并非缺乏基础理论，而是不知道如何将通用模型转化为解决实际业务问题的产品。这门课程直击这一空白，重点解析从需求分析到功能实现的完整工程链路。它不适合零基础编程者，要求你具备扎实的 Python 基础和基本的后端开发经验，能够理解 API 调用逻辑和数据处理流程。如果你正在从事软件研发，或计划转向 AI 应用方向，但常被“提示词优化”“RAG 检索增强”等概念困在理论层面，无法写出可运行的代码，这门课能提供具体的方法论和代码模板。

建议优先研习课程中关于工作流编排与智能体构建的核心章节。这两部分构成了现代 AI 应用的骨架，涵盖了如何利用大模型的能力解决复杂任务，以及如何让模型根据用户意图动态调用工具。在学习过程中，务必结合配套案例中的代码逻辑进行逆向工程，不要仅停留在观看演示。重点观察开发者是如何拆解用户指令、设计中间状态以及处理异常回退机制的。这些工程细节决定了系统的稳定性，也是区分普通调用者与资深开发者关键分水岭。对于初学者，可以先从简单的单轮对话入手，逐步过渡到多轮上下文管理和长期记忆存储，确保对每一层抽象都有清晰的理解。

学完这门课程，你应当具备独立设计并部署一个垂直领域智能助手的能力。这包括但不限于：针对特定行业数据微调检索引擎、构建带有安全护栏的对话界面，以及通过日志监控持续优化模型输出质量。你不再需要依赖复杂的黑盒框架，而是能手写底层逻辑，根据业务场景灵活调整参数与架构。资料包中提供的工程化脚本和测试用例，是验证学习成果的最佳工具。建议你按照课程章节顺序，每周完成一个模块的代码复现，并尝试替换其中的业务数据，模拟真实开发环境中的需求变更。通过这种“理论拆解加代码重构”的闭环练习，你能将零散的知识点内化为系统的工程直觉，真正具备在团队中主导 AI 功能模块开发的技术实力，从容应对后续不断变化的模型版本与业务需求。

码同学-vip大模型AI课程

本课程隶属 会员库 · 其他机构课程，包含完整课程目录与配套资料，购买后联系客服获取下载方式；会员可直接免费下载。

课程目录

3月16日/
001.1-大模型原理【微信分享rmshou】.mp4
002.2-Transformer架构-上【微信分享rmshou】.mp4
003.2-Transformer架构-下【微信分享rmshou】.mp4
004.3-Deepseek大模型【微信分享rmshou】.mp4
005.4-Openai提示词技巧【微信分享rmshou】.mp4
006.5-结构化提示词【微信分享rmshou】.mp4
007.6-提示词实战：用例生成+Sql语句生成【微信分享rmshou】.mp4
3月23日/
001.1-智能体开发：软件测试面试官【微信分享rmshou】.mp4
002.2-智能体开发：软件测试简历分析【微信分享rmshou】.mp4
003.3-智能体开发：软件测试简历分析优化【微信分享rmshou】.mp4
004.4-智能体开发：需求转用例工作流【微信分享rmshou】.mp4
005.5-智能体开发：需求转用例智能体【微信分享rmshou】.mp4
006.6-智能体开发：需求转用例到表格-上【微信分享rmshou】.mp4
007.7-智能体开发：需求转用例到表格-下【微信分享rmshou】.mp4
3月30日/
001.1-Ai应用搭建思路【微信分享rmshou】.mp4
002.2-Ai应用调试和优化【微信分享rmshou】.mp4
003.3-Coze接口调用【微信分享rmshou】.mp4
004.4-大模型本地部署+远程api申请【微信分享rmshou】.mp4
005.5-Dify的安装和配置【微信分享rmshou】.mp4
006.6-Dify工作流搭建-上【微信分享rmshou】.mp4
007.7-Dify工作流搭建-下【微信分享rmshou】.mp4
4月13日/
001.1-优惠券业务讲解【微信分享rmshou】.mp4
002.2-优惠券工作流-1【微信分享rmshou】.mp4
003.3-优惠券工作流-2【微信分享rmshou】.mp4
004.4-优惠券工作流-3【微信分享rmshou】.mp4
005.5-禅道平台业务讲解【微信分享rmshou】.mp4
006.6-禅道工作流-1【微信分享rmshou】.mp4
007.7-禅道工作流-2【微信分享rmshou】.mp4
008.8-禅道工作流-3【微信分享rmshou】.mp4
4月20日/
001.1-接口开发：写用例到数据库-上【微信分享rmshou】.mp4
002.2-接口开发：写用例到数据库-下【微信分享rmshou】.mp4
003.3-禅道智能体联调【微信分享rmshou】.mp4
5月11日/
001.1-Dify知识库-上【微信分享rmshou】.mp4
002.2-Dify知识库-下【微信分享rmshou】.mp4
003.3-Dify知识库-补充【微信分享rmshou】.mp4
004.4-性能测试执行助手-1【微信分享rmshou】.mp4
005.5-性能测试执行助手-2【微信分享rmshou】.mp4
006.6-性能测试执行助手-3【微信分享rmshou】.mp4
007.7-性能测试执行助手-4【微信分享rmshou】.mp4
008.8-性能测试执行助手-5【微信分享rmshou】.mp4
5月18日/
001.1-性能测试小助手补充讲解【微信分享rmshou】.mp4
002.2-Langchain框架基本概念【微信分享rmshou】.mp4
003.3-Langchain框架实战【微信分享rmshou】.mp4
004.4-接口自动化集成大模型设计思路【微信分享rmshou】.mp4
005.5-接口自动化集成大模型功能实现-1【微信分享rmshou】.mp4
006.6-接口自动化集成大模型功能实现-2【微信分享rmshou】.mp4
007.7-接口自动化集成大模型功能实现-3【微信分享rmshou】.mp4
008.8-接口自动化集成大模型功能实现-4【微信分享rmshou】.mp4
5月25日/
001.1-接口自动化框架脚本生成【微信分享rmshou】.mp4
002.2-Mcp原理讲解【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
003.3-Mcp运行模式【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
004.4-Mcp服务配置【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
005.5-大模型微调-上【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
006.6-大模型微调-中【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
007.7-大模型微调-下【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
6月7日/
001.1-Cursor编程工具-上【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
002.2-Cursor编程工具-下【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
003.3-Midscene工具-上【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4
004.4-Midscene工具-下【网盘分享wpfx.org.cn】.mp4