这门课解决什么工作痛点

当前职场对大模型应用开发的需求，已经从单纯的 API 调用转向了完整的工程化落地。很多开发者熟悉模型能力，却卡在如何将模型嵌入业务流、如何保证输出稳定性、如何处理长文本与外部工具协同这些实际问题上。这门课正是为了解决这一断层而生。

它不讲授虚无缥缈的算法原理，而是聚焦于“如何造出一个能用的应用”。课程覆盖了从需求分析、架构选型、Prompt 设计、RAG 检索增强，到最终部署上线的全链路。对于想转行进入 AI 应用开发领域的职场人来说，这是一条补齐工程短板的高效路径。

门槛评估与学习顺序建议

这门课的入门门槛并不低，适合具备以下基础的读者：熟练掌握 Python 编程，理解面向对象基本概念；了解 RESTful API 调用方式；有基本的 Linux 命令行操作能力；最好接触过至少一个 Web 框架（如 FastAPI 或 Flask）。

如果你属于零基础转行，建议先花两周时间补齐 Python 后端基础，再进入本课程。对于有基础的学习者，建议按照以下顺序突破：

  • 第一阶段：建立认知。优先观看介绍大模型应用整体架构的模块，理解 Agent、RAG、Function Calling 等核心概念在系统中的位置，避免陷入细节而迷失全局。
  • 第二阶段：核心技能攻坚。重点钻研 Prompt 工程实战与 RAG 系统构建这两块内容。这是决定应用效果的关键，建议边看边动手，尝试调整参数并观察输出变化。
  • 第三阶段：工程化与部署。最后观看关于代码优化、错误处理及部署上线的章节，确保你的应用不仅能在本地跑通，还能在服务器上稳定运行。

学完能独立做什么及资料配合用法

完成课程学习后，你应该具备独立完成中小型大模型应用开发的能力。具体表现为：能够根据业务需求设计应用架构，选择合适的基础模型；能够编写高质量的 Prompt 并进行系统化优化；能够搭建基于向量数据库的检索增强生成（RAG）系统，解决大模型幻觉问题；能够将应用部署至云端或本地服务器，并提供基本的用户交互界面。

资料包是练习的核心，切忌只看不练。建议采取“复刻再创新”的学习策略：首先，完整复现课程中的每一个示例项目，确保环境配置、依赖安装、代码运行完全一致，这是建立肌肉记忆的过程。其次，在复现基础上，尝试替换数据集或更改业务场景，例如将通用的问答机器人改造成垂直领域的客服助手。最后，利用资料中的配置文件和脚本，自行调试超参数，记录不同配置下的效果差异，形成自己的调优经验库。

课程目录

AI大模型应用开发实战班–更新中/ 1. 开学典礼.mp4
 10. Dify本地化部署和应用 .mp4
 11. Agent调试、运维与系统集成 .mp4
 12. AI 赋能的智能测试与质量保障 .mp4
 13. 从 Text-to-SQL 到数据智能 .mp4
 14. 项目实战：ChatBI开发实战 .mp4
 15. 就业服务：部署及提效相关简历+面试问题辅导 .mp4
 16. Embeddings和向量数据库 .mp4
 17. RAG技术与应用 .mp4
 18. RAG多模态数据处理 .mp4
 19. RAG调优 .mp4
 2. 从提示工程到RAG：构建大模型的知识与交互基础 .mp4
 20. 企业知识库企业RAG大赛冠军项目 .mp4
 21. 部分场景中可以取代RAG的技术 .mp4
 22. LLM Wiki .mp4
 23. RAG相关简历+面试问题辅导 .mp4
 24. 大厂优秀工程师使用AI Coding 的最新方法与经验 .mp4
 25. 大型软件项目的AI开发与AI重构 .mp4
 26. AI Coding 中的团队重新分工与新协作模式 .mp4
 27. 在华为昇腾显卡上部署DeepSeek V4 模型 并连通本地Claude Code .mp4
 28. Function Calling与MCP .mp4
 29. Agent的自主规划与工具开发 .mp4
 3. Agent：从可控性到自主反思 .mp4
 30. Agent的能力优化与效果评估 .mp4
 31. OpenManus开发实战 .mp4
 32. Harness Engineering .mp4
 33. 搭建Hermes Agent 中的长期记忆和自进化能力 .mp4
 34. 实现Hermes中的多Agent协作、主Agent调度 .mp4
 35. Agent相关简历+面试问题辅导 .mp4
 36. 企业级AI部署：从硬件选型到框架选择 .mp4
 37. AI服务核心：高并发原理与性能监控调优 .mp4
 38. SGLang 深度优化：Radix 缓存与复杂任务的极致吞吐 .mp4
 39. 短剧视频逐帧换脸的显卡资源分配及排队系统 .mp4
 4. 多模态前沿：从Agent构建到视频AIGC .mp4
 40. LangChain：多任务应用开发 .mp4
 41. AI框架设计与选型 .mp4
 42. HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调 .mp4
 43. 神经网络基础与Tensorflow实战 .mp4
 44. Pytorch与视觉检测 .mp4
 45. 开发框架相关简历+面试问题辅导 .mp4
 46. LLM微调原理 .mp4
 47. 高质量微调数据工程与评估 .mp4
 48. LLM模型蒸馏与微调实操 .mp4
 49. 视觉与多模态模型 .mp4
 50. AI质检 .mp4
 51. 模型训练与微调相关简历+面试问题辅导 .mp4
 5、AI大模型基本原理及API使用 .mp4
 6. AI编程-从入门到精通 .mp4
 7. AI编程-从入门到精通（进阶） .mp4
 8. OpenClaw-搭建你的私人助理 .mp4
 9. Coze工作原理与应用实例 .mp4
 【赠送】AI 大模型全栈会员专享系列讲座/ 01-学习阶段：AI编程/ 1.何少甫网易 CodeWave 智能开发平台的 AI 实践 .mp4
 2.曹荣禹深度挖掘通义灵码的能力与内在逻辑 .mp4
 02-学习阶段：RAG/ 1. 翼飞阿里云百炼之RAG在企业场景的应用 .mp4
 2. 刘海峰ChatU.ai 企业落地经验 .mp4
 3. 谢佳雨对话式BI在金融和工业场景的落地 .mp4
 4.盛茂家火山引擎 VikingDB 向量数据库和知识库的实践 .mp4
 03-学习阶段：LangChain/ 1.薛宏伟LangChain 核心源码解读 .mp4
 04-学习阶段：手撕 AutoGPT/ 1.丛鑫卢雅西XAgent 原理、技术与应用 .mp4
 2.林义章MetaGPT 让每个人拥有专属智能体 .mp4
 3.任晶磊工作流 vs. 智能体，谁来帮你涉过“无AI”的海？ .mp4
 4.常高伟深入剖析MCP、A2A、ANP：智能体互联网的黎明之前 .mp4
 05-学习阶段：Fine-tuning/ 1.张轩玮我是如何训练百亿参数大模型 ChatYuan 的 .mp4
 2.施兴如何用 Stable Diffusion 复现一个妙鸭 .mp4
 3.甘如饴多模态大模型和代码大模型是怎样炼成的 .mp4
 4.神秘嘉宾大模型时代的AI产品新挑战 .mp4
 5.百度智能云千帆行业实战金融大模型应用探索与开发实践 .mp4
 6.阿里云百炼之一站式模型微调训练实践 .mp4
 7.罗璇从RWKV看端侧大模型的发展 .mp4
 06-学习阶段：多模态/ 1.吴桂林数字分身应用及技术介绍 .mp4
 2.王宇泽数字人揭秘从技术原理到商业落地的全景解析 .mp4
 07-学习阶段：部署和交付/ 1.David智能算力那点事儿 .mp4
 08-学习阶段：产品设计和运营/ 1.周玮AI 落地实战应用-EDGE 过程总结和复盘 .mp4
 2.王乐复盘 FoloToy AI 玩具的独立开发历程 .mp4
 3.汪源GenAI的创新逻辑与趋势 .mp4
 4.Frank Nee中国产品如何出海 .mp4
 5.柯杰钉钉 AI 助理平台核心技术实践 .mp4
 6.水果篮子的启示—如何针对市场端开发和包装人工智能应用 .mp4
 7.idoubi使用 ShipAny 快速开发 AI SaaS 项目 .mp4
 8.李智勇全AI驱动的商业体与无人公司的案例与实践 .mp4
 【赠送】Demo案例/ 1. 文件自动处理AutoGPT .mp4
 10. 电商行业核心demo实战1-电商评论区互动助手 .mp4
 11. 泛娱乐内容行业核心demo实战1-AI生成视频工作流 .mp4
 2. 支小助 .mp4
 3. 教育行业核心demo实战1-拍照搜知识点视频 .mp4
 4. 教育行业核心demo实战2-自动化出题与智能组卷 .mp4
 5. 教育行业核心demo实战3-知识点学握程度检验 .mp4
 6. 财务部门核心demo实战1-AI识别财务表格的数字 .mp4
 7. 财务部门核心demo实战2-AI财务表格准确率的提升 .mp4
 8. 人力资源部门核心demo实战1-数字人培训视频 .mp4
 9. 人力资源部门核心demo实战2-AI培训对练 .mp4
 大模型课程实操资料Demo地址.rar 【赠送】原理课/ 1. 预训练+微调的训练范式 开源生态和OpenAI的差异详解 .mp4
 10. MoE 架构在 Scaling Law 之后继续提升大模型能力 .mp4
 11. Deepseek 性价比之王背后的极致压缩技术 MLA .mp4
 12. 超级引擎 英伟达GPU与CUDA相关的必备知识点 .mp4
 13. Deepseek R1 .mp4
 14. 如何训练自动操作电脑和手机的Agent-智谱AutoGLM .mp4
 2. 探索神经网络的奥秘 .mp4
 3. 揭秘Transformer的真面目-1 .mp4
 4. 揭秘Transformer的真面目-2 .mp4
 5. 多模态领域的Transformer -- 创意生成的基座原理 .mp4
 6. 揭开文字、人脸、精密零件、无人驾驶的智能识别面纱 .mp4
 7. 探索DALL·E、Stable Diffusion如何编织创意图像的魔法 .mp4
 8. 类Sora模型解锁动态视觉艺术的密码 .mp4
 9. 人体姿态识别模型-Meta Sapiens .mp4
 原理课课件.rar 【赠送】大模型—工具安装教程/ 1.python安装教程-mac .mp4
 2.python安装教程-win .mp4
 3.pycharm安装教程-mac .mp4
 4.pycharm安装教程-win .mp4
 5.jupyter安装教程 .mp4
 【赠送】天池大赛专项辅导/ 1. 专项辅导1 .mp4
 2. 专项辅导2 .mp4
 【赠送】算法课/ 1. 人工智能基础 .mp4
 10. 注意力机制及注意力机制在企业落地中的应用 .mp4
 11. 大规模预训练模型 .mp4
 12. 大规模预训练模型在工程应用中的改进 .mp4
 13. 项目一总结_智能客服项目源码解析 .mp4
 14. 大模型必知必会 .mp4
 15. 向量工程和CVP开发流 .mp4
 16. 增强大模型能力 .mp4
 17. 知识图谱技术概览 .mp4
 18. 使用DeepKE-LLM大模型进行知识图谱构建 .mp4
 19. 大模型训练的Pipeline .mp4
 2. 深度学习-CNNI .mp4
 20. Retrieval Augmented Generation (RAG) .mp4
 21. 长度外推的解决办法_SOTA ROPE .mp4
 22. 多跳问题的解决办法_ReAct .mp4
 23. 训练框架DeepSpeed强化 .mp4
 3. 深度学习-CNN II .mp4
 4. 深度学习-RNN_LSTM .mp4
 5. 深度学习-Transformer 【代码】 .mp4
 6. 你的第一个自然语言处理流程 .mp4
 7. 文本表示和语言模型 .mp4
 8. 自然语言处理核心深度网络 .mp4
 9. Word2vec 及企业应用实战 .mp4
 配套课件/ 10-AI 赋能的智能测试与质量保障/ stock-research/ .deepeval/ .deepeval/ 0 个文件 .github/ workflows/ quality_gate.yml quality_gate.yml workflows/ 1 个文件 .github/ 1 个文件 .pytest_cache/ v/ cache/ lastfailed lastfailed nodeids nodeids stepwise stepwise cache/ 3 个文件 v/ 3 个文件 .gitignore .gitignore CACHEDIR.TAG CACHEDIR.TAG README.md README.md .pytest_cache/ 6 个文件 linters/ check_report_structure.py check_report_structure.py linters/ 1 个文件 ralph_output/ .deepeval/ .deepeval/ 0 个文件 __pycache__/ calc.cpython-311.pyc calc.cpython-311.pyc test_calc.cpython-311-pytest-8.3.5.pyc test_calc.cpython-311-pytest-8.3.5.pyc __pycache__/ 2 个文件 calc.py calc.py scratchpad.md scratchpad.md test_calc.py test_calc.py ralph_output/ 5 个文件 spec/ research_spec.md research_spec.md spec/ 1 个文件 src/ __pycache__/ __init__.cpython-311.pyc __init__.cpython-311.pyc analyzer.cpython-311.pyc analyzer.cpython-311.pyc client.cpython-311.pyc client.cpython-311.pyc collector.cpython-311.pyc collector.cpython-311.pyc reporter.cpython-311.pyc reporter.cpython-311.pyc stock_data.cpython-311.pyc stock_data.cpython-311.pyc __pycache__/ 6 个文件 __init__.py __init__.py analyzer.py analyzer.py client.py client.py collector.py collector.py reporter.py reporter.py stock_data.py stock_data.py src/ 

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16 个文件 AGENTS.md AGENTS.md PROMPT.md PROMPT.md pyproject.toml pyproject.toml ralph_demo.py ralph_demo.py requirements.txt requirements.txt stock-research/ 

47 个文件 1-AI赋能的智能测试与质量保障.pdf
 1-AI赋能的智能测试与质量保障.pdf
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49 个文件 11-从Text-to-SQL到数据智能/ CASE-SQL Copilot/ .ipynb_checkpoints/ codegeex-1-checkpoint.ipynb codegeex-1-checkpoint.ipynb qwen-coder1-checkpoint.ipynb qwen-coder1-checkpoint.ipynb .ipynb_checkpoints/ 2 个文件 insurance/ .ipynb_checkpoints/ SQL查询-Chat-checkpoint.ipynb SQL查询-Chat-checkpoint.ipynb SQL查询-Coder-checkpoint.ipynb SQL查询-Coder-checkpoint.ipynb SQL结果评测-checkpoint.ipynb SQL结果评测-checkpoint.ipynb .ipynb_checkpoints/ 3 个文件 data/ AgentInfo.xlsx AgentInfo.xlsx BeneficiaryInfo.xlsx BeneficiaryInfo.xlsx ClaimInfo.xlsx ClaimInfo.xlsx CustomerInfo.xlsx CustomerInfo.xlsx EmployeeInfo.xlsx EmployeeInfo.xlsx PolicyInfo.xlsx PolicyInfo.xlsx ProductInfo.xlsx ProductInfo.xlsx create_sql.txt create_sql.txt 数据表字段说明-精简1.txt 数据表字段说明-精简1.txt data/ 9 个文件 SQL查询-Chat.ipynb SQL查询-Chat.ipynb SQL查询-Coder.ipynb SQL查询-Coder.ipynb SQL结果评测.ipynb SQL结果评测.ipynb qa_list-1.txt qa_list-1.txt qa_list-2.txt qa_list-2.txt requirements.txt requirements.txt sql_result_qwen_coder.xlsx sql_result_qwen_coder.xlsx sql_result_qwen_turbo.xlsx sql_result_qwen_turbo.xlsx insurance/ 

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