从“调 API”到“落项目”，补齐大模型工程化短板

这门课核心解决的不是“大模型是什么”，而是“怎么用代码把大模型塞进真实业务里”。很多开发者卡在中间层：会写 Python，会调 OpenAI 或国产模型的 API，但一旦面对客服、知识库、游戏这类复杂场景，就不知如何设计提示词、管理上下文、串联工具链或处理多轮对话状态。本课程通过 20 多个具体应用场景，把 LangChain 从“库”变成“工程框架”，重点演示如何将大模型能力集成到自动客服、问答系统、企业知识库、文字冒险游戏及知识图谱中。它不追求理论深度，而是强调“能跑通、能复用、能扩展”的工程落地能力。

适合人群与基础门槛

这门课适合有 Python 基础、尝试过大模型 API 调用但缺乏系统设计经验的工程师，也适合想理解 AIGC 技术边界的产品经理和项目经理。它不要求你精通 LLM 底层原理，但需要你熟悉基本 Python 语法、异步编程概念，并理解 JSON 数据处理。如果你是纯小白，连虚拟环境都配置不好，建议先补 Python 基础；如果你已经是资深架构师，对 LangChain 已有深度定制经验，这门课的应用广度可能略浅，但 20 个场景的拆解仍有助于查漏补缺。课程假设你具备基本的 Git 使用习惯和 Linux 基础，因为部分部署环节涉及命令行操作。

建议学习路径与配套练习

不要从头到尾线性观看。建议先聚焦“自动客服”和“企业知识库”两个模块，这是最典型、复用率最高的场景。重点观察 LangChain 中 Chain、Agent、Memory 三个核心组件如何组合：Chain 处理固定流程，Agent 处理动态工具调用，Memory 解决上下文遗忘。学完这两块，再跳至“文字冒险游戏”，理解如何通过状态机管理长对话。资料包中应包含各场景的代码模板，不要只看不练。建议每个场景独立创建一个 Python 项目，替换其中 API Key，修改提示词，观察输出差异。练习时，故意制造边界情况：比如输入无关问题、超长文本、多轮矛盾指令，看系统如何报错或崩溃。学完能独立做什么：你可以脱离通用教程，独立搭建一个带检索增强生成（RAG）的企业内部问答机器人，或开发一个基于规则与大模型混合驱动的交互式应用。资料配合的关键在于“改”而非“抄”：尝试将 LangChain 替换为原生 API 调用，对比工程复杂度；或移除 Memory 组件，观察用户体验劣化，从而理解各组件存在的必要性。最终目标不是背出 LangChain 文档，而是形成“需求拆解→组件选型→异常处理→性能优化”的工程直觉。

课程介绍

QQ_1764756359399.png 2025-12-3 18:09 上传 适合人群： 希望投身大模型开发的人 享受AIGC时代红利的人 有开发经验的工程师 产品经理、项目经理 你将会学到： 大模型如何落地？本课程将演示如何通过代码将其集成到各类应用中，如客服、问答系统和知识图谱 项目落地：大模型很火，但是大家都不知道如何落地具体的大模型开发项目。 模型集成：如何利用代码调用，利用大模型的能力集成到自己的项目中。 应用场景：举例了20多个应用场景，以自动客服系统、问答系统、企业知识库、文字冒险游戏、企业知识图谱为例子，给大家讲解。 1718245022440444.png (1.49 MB, ) 2025-12-3 18:09 上传 1702212499570924.png 2025-12

课程目录

QQ_1764756359399.png   2025-12-3 18:09 上传 适合人群： 希望投身大模型开发的人 享受AIGC时代红利的人 有开发经验的工程师 产品经理、项目经理 你将会学到： 大模型如何落地？本课程将演示如何通过代码将其集成到各类应用中，如客服、问答系统和知识图谱 项目落地：大模型很火，但是大家都不知道如何落地具体的大模型开发项目。 模型集成：如何利用代码调用，利用大模型的能力集成到自己的项目中。 应用场景：举例了20多个应用场景，以自动客服系统、问答系统、企业知识库、文字冒险游戏、企业知识图谱为例子，给大家讲解。 1718245022440444.png (1.49 MB,  ) 2025-12-3 18:09 上传 1702212499570924.png   2025-12-3 18:09 上传 课程目录： 1 大模型项目实战：课程介绍.mp4 2 Python编程入门：环境与工具全解析.mp4 3 编程语法入门：数据类型与基础语法全覆盖.mp4 4 字符串与占位符：连接你的编程世界.mp4 5 逻辑大师：掌握if语句的决策力.mp4 6 循环语句精解：探索代码的节奏.mp4 7 函数定义与调用：编程的基石.mp4 8 数据组织的艺术：列表和字典深度剖析.mp4 9 代码的构建块：模块和包的高效使用.mp4 10 面向对象编程：类与对象的生动实践.mp4 11 LangChain全览：构建未来的编程框架.mp4 12 LangChain六大核心：打造智能生态.mp4 13 准备编码：兵马未动粮草先行.mp4 14 模板魔法：让PromptTemplate工作.mp4 15 角色扮演：精准回应的艺术.mp4 16 提示词艺术：模板设计秘籍.mp4 17 函数与模板：轻松加载，自由组合.mp4 18 模板组合大师课：创造更强大的应用.mp4 19 Retrieval革新：文件加载.mp4 20 Retrieval特性：转换精讲.mp4 21 文档转换与文本嵌入：搭建知识桥梁.mp4 22 向量的世界：存储与索引深度解析.mp4 23 过滤与串联：打造高效服务链.mp4 24 交互升级：用户体验与摘要生成.mp4 25 历史对话精粹：掌握对话精华.mp4 26 记忆与连续性：打造连贯的聊天体验.mp4 27 知识库实操：手把手教你代码实现.mp4 28 Agent代理：拓展大模型新视界.mp4 29 代码深入对话：透视源码之美（上）.mp4 30 代码深入对话：透视源码之美（下）.mp4 31 LangChain VS 知识图谱：智能对决（上）.mp4 32 LangChain VS 知识图谱：智能对决（下）.mp4 33 创意视频生成：激发无限可能.mp4 34 文字冒险游戏开发：龙与地下城篇（上）.mp4 35 文字冒险游戏开发：龙与地下城篇（下）.mp4 36 用户评论分析：洞察用户心声（上）.mp4 37 用户评论分析：洞察用户心声（下）.mp4 38 大模型本地化部署：开启自主学习之旅.mp4 39 LocalGPT实战：代码与应用（上）.mp4 40 LocalGPT实战：代码与应用（下）.mp4 41 Ollama本地部署：探索大模型边界.mp4 42 ollama部署、开发与代理.mp4 43 ChatChat实践：互动编程的乐趣.mp4 44 OpenAI调优：精细化模型训练.mp4 45 ChatGLM微调：命令与代码的组合.mp4 大模型项目实战-资料.zip