解决的具体问题与适用场景
这套课程的核心价值在于补齐从“大模型调用”到“可落地应用”之间的工程化短板。很多学习者停留在能写一段 Prompt 或简单调用 API 的阶段，但在实际职场中，企业需要的是能处理复杂业务逻辑、具备数据检索增强（RAG）能力、且能独立部署的智能助手或工作流。课程重点拆解了如何构建垂直领域的知识库、如何通过微调适配特定行业数据，以及如何处理大模型输出不稳定、幻觉严重等工程痛点。它不解决通用的编程基础缺失问题，而是针对已经具备 Python 基础、但对 LLM 应用架构感到迷茫的开发者，提供一套从需求拆解到最终交付的实战方法论。
前置基础与学习路径建议
这门课不适合零基础小白，建议你先确保自己能流畅使用 Python 进行文件操作、网络请求处理，并理解基本的 HTTP 协议和 JSON 数据结构。如果你连基础的 API 概念都模糊，直接看实战内容会非常吃力。在学习顺序上，不要试图从头到尾线性刷完，建议优先攻克“大模型原理简介”与“RAG 检索增强生成”这两个核心模块。这两部分决定了你的应用是否具备行业壁垒。在此基础上，再深入“智能体（Agent）工作流”和“私有化部署”章节。资料包中的案例代码通常比视频讲解更严谨，建议将视频作为思路启发，把配套代码项目作为练习素材，务必在本地环境中复现每一个 Demo，而不是仅仅阅读文档。
学完后的独立产出与练习策略
完成这套课程后，你应该具备独立搭建一个中等复杂度企业级 AI 应用的能力。具体表现为：你能够为一个电商场景设计并实现一个基于历史对话数据训练的客服 Bot，或者为一个法律场景构建一个支持引用溯源的合同审核工具。你不再需要依赖现成的 SaaS 平台，而是能独立选择开源模型、配置向量数据库、编写后端逻辑并解决多轮对话中的上下文丢失问题。在练习时，建议摒弃课程提供的现成数据集，尝试使用自己收集的行业小样本数据进行微调实验，这能迫使你真正理解数据清洗和评估指标的逻辑。资料中的测试用例和部署脚本应作为验收标准，确保你的代码不仅能在开发环境运行，还能在资源受限的生产环境中稳定服务。如果卡在模型推理速度或显存占用问题上，重点回顾部署优化章节，这是区分普通用户与专业开发者的关键分水岭。
知乎知课堂-2026年AI大模型应用开发实战营第18期【系统课】
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课程目录
00-开营直播/ 00.开班典礼 .sz 【开营直播】学习路径与规划.pdf 大模型常见概念.jpg 学员打卡及反馈.pdf 笔记.zip 01-AI大模型原理与API使用/ CASE-API使用/ 1-情感分析-Qwen.ipynb 1-情感分析-Qwen.py 2-天气Function-Qwen.ipynb 2-天气Function-Qwen.py 3-表格提取-Qwen.ipynb 3-表格提取-Qwen.py 4-运维事件处置-Qwen.ipynb 4-运维事件处置-Qwen.py 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py 6-联网搜索.ipynb 6-联网搜索.py 01.AI大模型基本原理及API使用 .sz 1-AI大模型原理与API使用.pdf 笔记.zip 课前注册API KEY.zip 02-DeepSeek使用与Prompt工程/ ball/ index.html 02.deepseek的使用和Prompt工程 .sz 1-DeepSeek使用与提示词工程.pdf 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.py 2-提示词工程使用.ipynb 2-提示词工程使用.py 3-deepseek-r1-7b使用.ipynb 3-deepseek-r1-7b使用.py 4-model-download.ipynb 5-ollama使用.py 6-ollama-stream.py 7-ollama-fastapi-python客户端.py 7-ollama-fastapi.py requirements.txt 笔记.zip 03-AI编程-从入门到精通/ CASE-Excel_merge/ 员工基本信息表.xlsx 员工绩效表.xlsx CASE-bed_usage/ hospital_bed_usage_data.xlsx CASE-dashboard_epidemic/ 香港各区疫情数据_20250322.xlsx 【完成参考】Excel_merge/ .qodo/ .gitignore test1.py 员工信息与绩效合并表.xlsx 员工基本信息表.xlsx 员工绩效表.xlsx 【完成参考】bed_usage/ .qodo/ history.sqlite charts/ TOP10最低使用率科室.png TOP10最高使用率科室.png 医院科室使用率热力图.png 各医院病床使用率.png 病床数量与使用率关系.png data_cache/ data_cache.pkl metadata.json templates/ index.html .gitignore README.md app.py hospital_bed_usage_data.xlsx precompute_data.py requirements.txt view_excel_data.py 【完成参考】dashboard_epidemic/ static/ css/ dashboard.css js/ dashboard.js hongkong.json templates/ index.html .gitignore README.md app.py read_excel.py requirements.txt 各地区确诊病例对比图.png 每日确诊数据统计图.png 活跃病例数据统计图.png 疫情数据统计图 - 副本.png 疫情数据统计图.png 香港各区疫情数据_20250322.xlsx 03.Cursor编程-从入门到精通 .sz 1-AI编程.pdf 2-Trae与CodeBuddy.pdf 【补充】CASE-病床使用情况.pdf 【课前准备】AI编程工具安装.pdf 笔记.zip 04-Coze工作原理与应用实例/ CASE：创建产品知识库/ 大模型定价.xlsx 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法.pdf 远程办公场景最佳实践.docx 04.Coze工作原理与应用实例 .sz 1-Coze工作原理与应用实例.pdf 笔记.zip 05-Agent进阶实战与插件开发/ CASE-客户分层营销助手/ user_behavior_event.xlsx user_tag.xlsx 营销策略.xlsx CASE-市场舆情监测Agent/ AppStorePast-代码1.py AppStorePast.py securities_past.py 代码.js 代码1.py CASE-智能客服Agent/ user_complain.xlsx 上海证券交易所交易规则.pdf 中国平安金裕人生理财产品.doc 平安财富日添利理财产品.doc 港股交易规则介绍.pdf 05.Agent进阶实战插件开发 .sz ABC公司证券产品介绍.txt Agent进阶实战与插件开发.pdf Workflow-AppStoreEstimate-draft-4824.zip Workflow-GenerateDailyReports-draft-4867.zip Workflow-Securities-draft-5188.zip 笔记.zip 06-Dify本地化部署和应用/ CASE-Coze API使用/ __pycache__/ config.cpython-311.pyc coze_client.cpython-311.pyc config.py coze_client.py requirements.txt CASE-Dify API使用/ __pycache__/ dify_agent_client.cpython-311.pyc simple_example.cpython-311.pyc dify_agent_client.py dify_chat_example.py dify_workflow_example.py requirements.txt CASE-智能客服ChatFlow/ user_behavior_event.xlsx user_tag.xlsx 上海证券交易所交易规则.pdf 中国平安金裕人生理财产品.doc 平安财富日添利理财产品.doc 港股交易规则介绍.pdf CASE-智能文档分析助手/ INTERNVIDEO2.5.pdf 06.Dify本地化部署和应用 .sz 1-Dify部署与应用.pdf 笔记.zip 07-分析式AI基础/ Case-二手车价格预测/ used_car_sample_submit.csv used_car_testB_20200421.csv used_car_train_20200313.csv 【完成参考】Case-二手车价格预测/ catboost_info/ learn/ events.out.tfevents test/ events.out.tfevents tmp/ catboost_training.json learn_error.tsv test_error.tsv time_left.tsv processed_data/ X_train.joblib X_val.joblib catboost_model.cbm fe_X_train.joblib fe_X_val.joblib fe_cat_features.joblib fe_catboost_model.cbm fe_sale_ids.joblib fe_test_data.joblib fe_y_train.joblib fe_y_val.joblib label_encoders.joblib lightgbm_model.txt sale_ids.joblib test_data.joblib xgboost_model.joblib y_train.joblib y_val.joblib temp/ used_car_testB_20200421.csv used_car_train_20200313.csv .gitignore brand_distribution.png catboost_feature_importance.csv catboost_feature_importance.png catboost_prediction_vs_actual.png catboost_submit_result.csv correlation_heatmap.png data_preprocessing.py ensemble_analysis.png fe_catboost_feature_importance.csv fe_catboost_feature_importance.png fe_catboost_prediction_vs_actual.png fe_catboost_submit_result.csv feature_engineering_and_catboost.py feature_importance.csv feature_importance.png lightgbm_feature_importance.png lightgbm_prediction_vs_actual.png lightgbm_submit_result.csv model_ensemble.py 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fe_y_val.joblib .cursorindexingignore catboost_pred.py catboost_submit_result.csv eda_used_car.ipynb eda_used_car.py ensemble_submit.py fe_catboost_feature_importance.csv fe_catboost_feature_importance.png fe_catboost_prediction_vs_actual.png fe_catboost_submit_result.csv fe_catboost_submit_result2.csv feature_engineering_and_catboost.ipynb feature_engineering_and_catboost.md feature_engineering_and_catboost.py pickle_save.py used_car_sample_submit.csv used_car_testB_20200421.csv used_car_train_20200313.csv xgboost_pred.py 08.不同领域的Ai算法 .sz 1-不同领域的AI算法.pdf 笔记.zip 09-时间序列AI大赛/ CASE-资金流入流出预测/ comp_predict_table.csv mfd_bank_shibor.csv mfd_day_share_interest.csv user_balance_table.csv user_profile_table.csv stock/ .ipynb_checkpoints/ 1-stock_tsa-checkpoint.ipynb 2-arma-demo-checkpoint.ipynb 3-stock_arma-checkpoint.ipynb 4-stock_arima-checkpoint.ipynb 5-stock_prophet-checkpoint.ipynb 1-stock_tsa.ipynb 1-stock_tsa.py 2-arma-demo.ipynb 2-arma_demo.py 3-stock_arma.ipynb 3-stock_arma.py 4-stock_arima.ipynb 4-stock_arima.py 5-stock_prophet.ipynb 5-stock_prophet.py shanghai_index_1990_12_19_to_2020_03_12.csv 【完成参考】CASE-资金流入流出预测/ arima_predict.py comp_predict_table.csv mfd_bank_shibor.csv mfd_day_share_interest.csv periodic_factor_predict.py user_balance_table.csv user_profile_table.csv 09.时间序列大赛 .sz 1-时间序列分析.pdf 笔记.txt 10-神经网络基础与Tensorflow实战/ code/ activation_function/ relu1.py sigmod1.py tanh1.py housing.csv numpy_boston.py numpy_forward.py numpy_model.py pytorch_boston.py tensorflow_boston.py tensorflow_boston_dataparallel.py 1-神经网络基础与Tensorflow实战.pdf 10.神经网络基础与Tensorflow .sz 笔记.txt 11-Pytorch与视觉检测/ CNN_cases/ .ipynb_checkpoints/ cifar10_resnet-checkpoint.py cnn_feature_map_demo-checkpoint.ipynb cnn_viz-checkpoint.ipynb image_recognition/ App/ __pycache__/ __init__.cpython-311.pyc __init__.cpython-36.pyc __init__.cpython-37.pyc __init__.cpython-38.pyc ext.cpython-311.pyc ext.cpython-36.pyc ext.cpython-37.pyc ext.cpython-38.pyc models.cpython-311.pyc models.cpython-36.pyc models.cpython-37.pyc static/ pytorch.png style.css test.png templates/ index.html result.html views/ __pycache__/ __init__.cpython-311.pyc __init__.cpython-36.pyc __init__.cpython-37.pyc __init__.cpython-38.pyc api.cpython-311.pyc api.cpython-36.pyc api.cpython-37.pyc __init__.py api.py dog.jpg imagenet_class.csv __init__.py ext.py models.py 测试图片/ 149-1.jpg 15-1.jpg dog.jpg dog2.jpg .gitignore README.md manage.py cifar10_resnet.py … 共 8710 条
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