打开招聘软件搜「大模型应用开发」，你会发现一个尴尬的事实：岗位要求里写的往往是「熟悉 Prompt 设计」「有 LLM 落地经验」，但真正能拿出来讲清楚的东西并不多。会用 ChatGPT 聊天，和能把大模型接进一个企业级对话产品里，中间隔着的不只是 API 文档，还有提示词怎么设计才稳定、多轮对话的状态怎么管、NLP 任务怎么拆给模型做——这些恰好是这门课要补的缺口。

先确认自己缺的是哪一块

这门课的内容集中在三块：提示词工程、大模型 NLP 应用、AI 对话产品。你可以拿这三个问题自查：

写提示词时，是否只会「你是一个专业的XX」，然后反复试到结果凑合能用？
面对分类、抽取、摘要这类 NLP 任务，是否还在纠结「要不要自己训一个模型」，而没想过用提示词直接解决？
做对话类产品时，是否只调过一次接口，从没处理过多轮上下文、角色设定、输出格式约束这些工程问题？

任意一条中招，这门课就有你看的必要。三条全中，说明你需要的是从头补齐，而不是零散地刷几个 Prompt 模板。

提示词部分：从「会写」到「写得稳」

课程把提示词拆得比较细，起点是「提示词到底是什么、和大模型怎么交互」，然后落到提示词的四要素，再到通用设计技巧，最后进入零样本、少样本这类核心技术。这个顺序有它的道理：先理解模型是按什么逻辑响应你的输入，再去套结构，最后才谈技巧。

值得留意的是「四要素」和「通用技巧」这两段。很多人的提示词问题不是不会写，而是写出来的东西不可复现——同一段提示，今天返回 JSON，明天返回一段带解释的文字。四要素这类结构化方法，解决的正是稳定性问题，而不只是「让回答更好看」。

NLP 应用与对话产品：模型之外的部分

把大模型用在 NLP 任务上，思路和传统做法完全不同。过去做文本分类要标数据、训模型、调参；现在更多是把任务定义清楚，用提示词约束输出，再处理模型不听话的情况。课程里的大模型 NLP 应用部分，价值在于让你看到哪些任务适合直接交给模型、哪些需要额外兜底。

AI 对话产品这块更偏工程。一个能演示的对话 Demo 和一个能上线的对话产品，差距在上下文管理、异常输出处理、多轮状态维护这些地方。这部分内容适合已经能调通接口、但一往产品形态走就卡住的人。

学完之后，你应该能回答这几个问题

给定一个文本分类需求，你能写出可复现的提示词，并说明为什么这样设计？
模型输出格式不符合预期时，你有几种处理手段，分别用在什么场景？
一个多轮对话产品，上下文该保留什么、丢弃什么，你的判断依据是什么？
提示词工程和微调，在什么条件下选前者、什么条件下必须考虑后者？

如果这些问题你现在答不上来，学完再回头看一遍，就是最直接的检验方式。

怎么用这份材料

建议不要按顺序从头看到尾。先跳到提示词四要素和通用技巧，把你手上正在做的任务套进去试一遍；再去对话产品部分，看看自己卡住的地方对应哪一段。带着具体问题看，比完整刷一遍有效得多。配套的实战内容要自己动手跑，提示词这种东西，看别人写十遍不如自己改一遍。

【51CTO】大模型AI应用开发企业级项目实战（提示词工程+大模型NLP应用+AI对话产品）

实战驱动，掌握大模型AI应用开发

编辑点评

深入浅出，从基础到实战，全面解析大模型AI应用开发，适合对AI应用开发感兴趣的学习者。

⭐ 编辑推荐

紧跟AI发展趋势，学习大模型AI应用开发，掌握提示词工程、NLP应用和AI对话产品实战技能。

课程亮点

• 大模型AI应用开发实战

• 提示词工程与NLP应用

• AI对话产品案例解析

课程目录

📁 2--提示词基础入门
    3--大模型提示词四要素.mp4  [11.8 MB]
    2--提示词与大模型交互.mp4  [17.1 MB]
    4--设计提示词通用技巧.mp4  [7.4 MB]
    1--大模型提到提示词是什么.mp4  [15.4 MB]
📁 1--课程导读
    1--课程快速预览.mp4  [35.2 MB]
📁 3--大模型核心提示词技术
    6--零样本和少样本提示词思维链技术理论介绍.mp4  [15.9 MB]
    1--大模型提示词快速入门.mp4  [7.8 MB]
    5--简单少样本提示.mp4  [21.3 MB]
    2--通过API调用LLM第一个案例.mp4  [16.4 MB]
    3--API调用LLM代码封装.mp4  [37.8 MB]
    7--Zero-ShotCoT实战练习.mp4  [28.7 MB]
    8--Few-ShotCoT实战练习.mp4  [19.4 MB]
    9--大模型更多核心提示词技术.mp4  [26.5 MB]
    4--简单零样本提示.mp4  [14.6 MB]
📁 4--大模型场景NLP常见应用案例
    18--LLM工具_LLM通过FunctionCalling查询时间.mp4  [10.2 MB]
    20--LLM工具_LLM的FunctionCalling第一次调用.mp4  [32.8 MB]
    10--多轮对话_AI多轮对话方案.mp4  [16.9 MB]
    16--LLM联网_LLM基于指定站点联网搜索.mp4  [9.8 MB]
    13--LLM联网_LLM启用联网搜索功能.mp4  [30.8 MB]
    4--文本问答_大模型在医疗领域QA问答场景案例.mp4  [23.5 MB]
    3--实体抽取_大模型在文本抽取场景案例.mp4  [44.5 MB]
    5--文本问答_大模型在合同+行政+电子说明QA问答场景案例.mp4  [22.1 MB]
    2--文本生成_大模型在文本生成场景案例.mp4  [84.5 MB]
    1--大模型场常见NLP应用.mp4  [9.2 MB]
    22--LLM工具_LLM调用FunctionCalling函数代码.mp4  [31.7 MB]
    14--LLM联网_LLM联网获取并标注引用来源.mp4  [30.8 MB]
    21--LLM工具_LLM的FunctionCalling第二次调用.mp4  [17.1 MB]
    6--文本问答_京东AI购药小助手案例.mp4  [49.9 MB]
    9--文本分类_电商评价分类案例.mp4  [29.4 MB]
    15--LLM联网_LLM基于垂域联网搜索.mp4  [38.8 MB]
    8--文本分类_医疗领域科室分类案例.mp4  [49.1 MB]
    17--LLM工具_LLM工具调用FunctionCalling思想.mp4  [11.0 MB]
    12--代码生成_LLM生成MySQL查询语句.mp4  [11.6 MB]
    19--LLM工具_LLM调用FunctionCalling工具定义.mp4  [19.4 MB]
    7--文本分类_医疗领域意图分类案例.mp4  [55.7 MB]
    11--多轮对话_AI在线分诊断小助手.mp4  [28.2 MB]
📁 5--AI对话产品案例综合应用
    5--LLM理解搜索场景案例.mp4  [40.7 MB]
    2--LLM对话产品案例蚂蚁阿福技术方案.mp4  [22.1 MB]
    8--LLM-RAG技术方案.mp4  [8.8 MB]
    4--LLM理解搜索场景解决方案.mp4  [14.7 MB]
    1--蚂蚁阿福从AI工具升级为AI健康朋友.mp4  [19.3 MB]
    12--LLM-Rerank技术方案.mp4  [32.9 MB]
    9--LLM-RAG召回实战.mp4  [51.2 MB]
    7--LLM-RAG召回基本流程.mp4  [17.9 MB]
    6--LLM理解搜索场景多轮对话案例.mp4  [24.3 MB]
    10--LLM-rerank整体介绍.mp4  [4.2 MB]
    14--LLM在AI产品案例项目总结.mp4  [14.4 MB]
    11--LLM-rerank AI对话产品案例介绍.mp4  [30.0 MB]
    3--LLM在AI对话搜索场景解决方案.mp4  [13.9 MB]
    13--LLM-Rerank代码实现.mp4  [53.8 MB]