先看清这门课解决的是哪类缺口

「AI 大模型全栈工程师」这个名字容易让人误以为是从 Python 语法讲起。实际不是。这门课的定位更接近「已经会写后端、但不知道怎么把大模型接进真实系统」的那段空白。如果你能读懂一段 Spring Boot 或 Flask 的业务代码，知道什么是 HTTP 接口、数据库连接池、异步任务，但对 embedding、向量检索、上下文拼装、流式返回这些词只有模糊印象，那你就是它的目标读者。

反过来说，如果你连一门后端语言都没写过，只想调个 API 做个聊天框，这门课对你偏重、偏长，性价比不高。它假设你有工程底子，只是缺大模型这一层。

全栈在这里指什么，不指什么

「全栈」在这门课里是围绕大模型应用的链路说的，而不是前端到运维通吃。大致覆盖这么几段：模型调用与提示组织、知识库与向量检索、检索结果与生成结果的拼装、对外接口的封装、以及把这一整套跑起来并调优。它关心的是「一个能回答企业私有文档的问答系统，从零到能演示」这条完整路径。

它不太涉及模型本身的预训练、微调的底层数学推导，也不会花大篇幅讲 GPU 集群运维。想走算法研究方向的，这里给不了你要的东西；想把大模型接进现有业务系统的，这里对得上。

配套练习和使用方式

课程偏项目驱动，也就是说知识点是挂在具体工程任务上的，不是先讲完理论再统一练。跟着做的时候有两个地方容易掉队：一是环境与依赖，大模型相关的库版本变动快，装不上别硬扛，先确认版本再往下走；二是向量库和检索环节，很多人卡在「检索出来的片段根本答不上问题」，这恰恰是要反复调的地方，别跳过去。

资料包体积不小，还带网盘和解压密码，建议先下完再开始学，别学到一半等下载。每完成两三个小节，自己写一段小结：这一节解决了什么问题、代码里哪个参数是关键、换个数据集还成不成立。面试前翻这些小结，比翻视频快得多。

学完应该能回答的问题

  • 一份私有文档从原始格式到能参与检索，中间要经过哪几步，每步出错会表现成什么现象？
  • 检索到的内容和用户问题一起送进模型时，上下文长度不够怎么办，截断策略怎么选？
  • 向量检索和关键词检索各自的短板是什么，什么场景下需要混着用？
  • 怎么判断一次回答变差是检索的锅还是生成的锅？
  • 如果要把这套东西接进已有的后端服务，接口该怎么设计，流式返回怎么处理？

这几个问题能答上来，说明你不是只会调 API，而是理解了链路上的每一段。简历里写「完整项目链路」才站得住。

适合谁，不适合谁

适合：有后端或运维经验、想在大模型应用方向补一块落地能力的开发者；正在做企业知识库、智能客服类需求、需要一套可参照实现的人；准备面试大模型应用岗、想理清 RAG 各环节而非背概念的人。

不适合：零编程基础、只想体验对话模型的人；目标是大模型训练与算法研究的人。学之前最好先问自己一句：我手上有没有一个真实的文档集合可以拿来练？有，收获会明显不一样。


有用户要的资源，资源比较大，附带网盘和解压密码，确保可用哈~

课程推荐

《知乎AI大模型全栈工程师2期》有用户要的资源，资源比较大，附带网盘和解压密码，确保可用哈~【技能收获】学完可掌握：核心实战技能、项目驱动学习。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：AI 应用工程师、RAG 系统开发、Java 后端 + 大模型落地、企业知识库架构师。大模型应用岗需求持续走高，具备「后端 + RAG 落地」复合能力的人才在招聘市场更稀缺，简历中可突出完整项目链路而非仅会使用 API。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。

视频目录（22 节）

*   大模型全栈工程师.mp4

*   Kernel.mp4

*   AutoGPT.mp4

*   12-项目方案分析与设计.mp4

*   13-机器学习基础（上）.mp4

*   14-机器学习基础（下）.mp4

*   Fine-tuning.mp4

*   集中答疑.mp4

*   17-客座嘉宾：大模型时代的AI产品新挑战.mp4

*   19-怎样抓住大模型时代的产品机遇.mp4

*   大模型基础介绍.mp4

*   20-产品设计.mp4

*   原理、技术与应用.mp4

*   22-产品运营和业务沟通.mp4

*   绘画.mp4

*   Engineering.mp4

*   Plugins.mp4

*   5-从AI编程认知AI.mp4

*   上.mp4

*   7-嘉宾：多模态大模型和代码大模型是怎样炼成的.mp4

*   下.mp4

*   LangChain工具链.mp4

课程目录

AI 大模型全栈工程师培养计划（第五期）
7.RAG和Embeddings_ev.mp4
22.产品运营_ev.mp4
10.LangChain_ev.mp4
19.AI产品部署和交付（下）_ev.mp4
02.Prompt Engineering_ev.mp4
9.Semantic Kernel_ev.mp4
20.怎样抓住大模型时代的产品机遇_ev.mp4
13.模型微调（上）_ev.mp4
4.从AI编程认知AI_ev.mp4
21.产品设计_ev.mp4
6.赠课：AI编程演示_ev.mp4
11. LLM应用开发工具链_ev.mp4
14.模型微调（下）_ev.mp4
lecture-notes.zip
15. 多模态大模型（上）_ev.mp4
16.多模态大模型（中）_ev.mp4
12.手撕 AutoGPT_ev.mp4
18.AI产品部署和交付（上）_ev.mp4
03.赠课：软件开发基础概念与环境搭建_ev.mp4
8.Assistants API_ev.mp4
17.多模态大模型（下）_ev.mp4
01.大模型应用开发基础_ev.mp4
23.项目方案分析与设计_ev.mp4
5.Function Calling_ev.mp4
24.优秀项目路演及结课项目_ev.mp4
AI 大模型全栈工程师培养计划（第六期）
09.Assistants API_ev.mp4
16.模型微调（下）_ev.mp4
10.Semantic Kernel_ev.mp4
15.模型微调（上）_ev.mp4
18.多模态大模型（下）_ev.mp4
3.Prompt Engineering_ev.mp4
06.从AI编程认知AI_ev.mp4
11.LangChain_ev.mp4
25. 项目方案分析与设计_ev.mp4
22.大模型时代的创业机遇_ev.mp4
4.加餐：软件开发基础概念与环境搭建_ev.mp4
28.项目路演暨结课项目启动仪式_ev.mp4
2.大模型应用开发基础_ev.mp4
12.LLM应用开发工具链_ev.mp4
19.视觉生成模型_ev.mp4
08.RAG和Embeddings_ev.mp4
14.神经网络和 Transformer 详解_ev.mp4
23.产品设计_ev.mp4
1.开班典礼_ev.mp4
21.AI产品部署和交付（下）_ev.mp4
20.AI产品部署和交付（上）_ev.mp4
17.多模态大模型（上）_ev.mp4
26.工作流_ev.mp4
07.加餐：AI编程工具与演示_ev.mp4
13.手撕 AutoGPT_ev.mp4
27.Agent模型微调_ev.mp4
05.Function Calling_ev.mp4
24.产品运营_ev.mp4
AI 大模型全栈工程师培养计划（第七期）
07.加餐：AI编程实操演示_ev.mp4
28.路演及结课项目启动仪式 _ev.mp4
03.Prompt Engineering_ev.mp4
19.多模态大模型（上）_ev.mp4
18.Agent模型微调_ev.mp4
15.神经网络和 Transformer 详解_ev.mp4
10.LlamaIndex_ev.mp4
23.AI 产品部署和交付(下)_ev.mp4
04.加餐：软件开发基础概念与环境搭建_ev.mp4
14.工作流_ev.mp4
27.项目方案分析与设计 _ev.mp4
24.大模型时代的创业机遇_ev.mp4
25.产品设计_ev.mp4
20.多模态大模型（下）_ev.mp4
26.产品运营 _ev.mp4
17.模型微调（下）_ev.mp4
12.LLM 应用开发工具链_ev.mp4
02.大模型应用开发基础_ev.mp4
01.开班典礼_ev.mp4
08.RAG 和 Embeddings_ev.mp4
16.模型微调（上）_ev.mp4
21.视觉生成模型_ev.mp4
22.AI 产品部署和交付(上)_ev.mp4
AI 大模型全栈工程师培养计划（第八期）
16.模型微调（上） _ev.mp4
17.模型微调（下） _ev.mp4
26.产品运营_ev.mp4
05.Function Calling _ev.mp4
15.神经网络和 Transformer 详解 _ev.mp4
13.手撕 AutoGPT _ev.mp4
07.加餐课： AI编程实操演示 _ev.mp4
27.项目方案分析与设计_ev.mp4
03.Prompt Engineering _ev.mp4
10.LlamaIndex _ev.mp4
06.从 AI 编程认知 AI _ev.mp4
12.LLM 应用开发工具链 _ev.mp4
14.工作流 _ev.mp4
01.开班典礼 _ev.mp4
09.Assistants API _ev.mp4
28.优秀项目路演及结课项目_ev.mp4
08.RAG 和 Embeddings _ev.mp4
04.加餐：软件开发基础概念与环境搭建 _ev.mp4
02.大模型应用开发基础 _ev.mp4
18.Agent模型微调 _ev.mp4
11.LangChain _ev.mp4