知乎AI大模型全栈工程师培养计划（第五期

这门课解决什么工作场景

大模型技术迭代极快，很多职场人面临这样的困境：懂业务却不知道怎么把 AI 能力落地到产品中，或者懂一点代码但难以驾驭复杂的 Prompt 和框架。这门课程的核心价值，在于打通从“理解模型能力”到“独立开发应用”再到“产品化交付”的完整闭环。

它主要针对两类场景：一是开发者希望掌握 RAG、Function Calling、Agent 等核心开发模式，构建具备专业能力的 AI 应用；二是产品经理或创业者需要理解大模型的技术边界与落地路径，以便更好地评估项目可行性并进行产品设计与部署。课程不仅关注技术实现，还涵盖了从方案分析、产品设计到最终路演交付的全流程，强调的是“能用 AI 干活”的工程化思维。

适合什么基础、建议先看哪几块

本课程适合具备基础编程概念（如 Python 环境熟悉度）的初学者，以及有一定技术背景但缺乏大模型实战经验的转行者。如果完全没有代码基础，建议先补完关于“软件开发基础概念与环境搭建”的赠课内容，这是后续动手的前提。

学习路径上，建议按以下顺序切入：首先通过《从 AI 编程认知 AI》建立对大模型的基本认知；接着重点攻克《Prompt Engineering》和《大模型应用开发基础》，这是构建所有应用的基石；随后深入《RAG 和 Embeddings》与《Function Calling》，这是目前企业级应用最核心的两大技术栈；在此基础上，再学习《Assistants API》、《LangChain》及《Semantic Kernel》等开发工具链，最后通过《模型微调》了解如何定制专属模型。多模态部分可视具体业务需求选修。

学完能独立做什么、资料怎么配合练习

系统学完这套内容后，你应能独立完成一个基于大模型的垂直领域应用开发。具体能力包括：利用 RAG 技术构建企业知识库问答系统；通过 Function Calling 让模型调用外部工具执行复杂任务；使用主流框架快速搭建 Agent 应用；以及进行模型微调以适配特定业务场景。此外，你还具备将技术方案转化为产品原型，并完成最终部署交付的能力。

资料中的视频文件是核心学习材料，每节课都有数百 MB 的内容体量，意味着包含大量的演示与代码实操。建议边看边动手，不要只看不动。对于重点章节如 Prompt 工程和 RAG，务必对照视频复现代码。课程末尾的路演视频不仅是结课作业参考，更是检验你是否真正掌握“从需求到交付”全链路思维的试金石。笔记文件可作为复习时的快速索引，但核心知识点仍需回归视频中的逻辑推演与代码细节。