尚硅谷-2025年AI大模型实战课-AI051【系统课】

这门课解决什么问题

很多职场人会用 ChatGPT 写文案、问问题，但一旦要把 AI 接入真实工作场景，往往就卡住了。要么提示词写不好，模型输出质量不稳定；要么知道有技术但不知道怎么落地，比如怎么让模型读懂公司内部文档、怎么批量处理表格、怎么做自动化流程。这门课要解决的，就是"会用聊天工具"和"能把 AI 变成生产力"之间的巨大落差。

课程围绕四个核心能力展开：提示词工程、RAG 检索增强、Agent 智能体基础、以及 API 应用对接。每一个能力都对应具体的职场场景。比如 RAG 部分，你学完后能让 AI 基于你自己的 PDF、Word、Excel 资料回答问题，而不是让它凭空瞎编。Agent 部分则帮你理解如何让多个 AI 工具串联起来，自动完成一个多步骤的任务。这套内容不是讲理论，而是让你建立一套可以复用的 AI 应用方法论。

适合什么基础，建议先看哪几块

门槛不算高，不需要你懂编程。只要你能熟练使用电脑办公软件，会打字、会搜索、会基本操作，就可以开始学。当然，如果你有一点 Python 基础，后面理解 API 调用会更好，但这不是硬性要求。课程从提示词基础讲起，这部分是所有后续内容的地基，务必认真跟完，不要跳。接下来建议按照这个顺序推进：先把 RAG 部分学透，这是最实用、最容易见效的一环；然后看 Agent 工作流，理解任务自动化的基本逻辑；最后再接触 API 对接和微调概念，这两块偏技术，可以根据你自己的工作需要决定深浅。

整个学习过程建议采用"学一节练一节"的方式，不要等所有视频看完才动手。每一节配套的练习数据包里有真实案例和数据，你跟着做一遍，才能真正理解概念。如果时间有限，优先拿下提示词工程和 RAG 这两块，它们能直接提升你的日常工作效率。

学完能独立做什么，资料怎么配合练习

学完这门课后，你应该能独立完成以下工作：第一，针对不同业务场景写出结构清晰、约束明确的提示词，让模型稳定输出你想要的结果；第二，把自己手头的文档、报表、数据库喂给 AI，搭建一个简单的内部知识问答系统；第三，理解并组装一个简单的 Agent 工作流，让 AI 帮你完成如信息收集、格式化整理、邮件草拟这类重复性工作。

配套的资料包里，每个模块都配有练习数据集、参考提示词模板和标准输出示例。建议你先用自己的工作数据替换掉样例数据，在真实场景里跑一遍全流程。这样学到的才是能带进公司的能力，而不是只能在课堂里用的知识。