这套课程直击当前技术栈最明显的断层：从底层算力原理到上层智能体（Agent）开发的完整链路。它不是单纯的 Python 语法讲解，也不是只教你调 API 的快餐式教程，而是解决“为什么 RAG 检索不准”、“如何让大模型可靠地执行多步任务”以及“向量数据库如何真正落地”等具体工程难题。适合具备初中级 Python 基础、理解基本算法逻辑、有 Web 开发经验但尚未深入 AI 领域的工程师或转岗学习者。若你对 LLM 推理机制一无所知，前几章关于 GPU/CPU 计算差异及大模型基本原理的内容会稍显枯燥，但这是理解后续资源消耗和性能优化的基石，务必跟上节奏。
核心模块拆解与阅读优先级
建议优先攻克第 7 至 11 章，这是从“能用”到“好用”的关键分水岭。Embbeding 与向量数据库是 RAG 系统的骨架，而 LlamaIndex 和 LangChain 则是构建检索增强应用的核心框架。许多初学者容易混淆这两个框架的适用场景，课程通过多任务应用开发案例，清晰展示了何时该用轻量级 LlamaIndex 处理文档检索，何时该用 LangChain 编排复杂的工作流。接下来重点看第 12 至 14 章，涉及 Function Calling 与 Agent 系统设计。这部分不再局限于问答，而是让模型具备“动手”能力，理解 AutoGPT 等智能体系统的原理，掌握跨模型协作的技巧。第 6 章的 Cursor 编程技巧虽非核心算法，但能显著提升开发效率，可作为穿插阅读，帮助快速搭建项目原型。
落地实践与能力闭环
学完这套体系，你应具备独立构建企业级 AI 应用的能力，而非仅仅调用第三方接口。具体表现为：能根据业务场景选择合适的嵌入模型并调优向量检索策略；能设计容错率高的 Agent 系统，处理多步推理中的异常；能利用 Function Calling 让大模型安全地操作数据库或外部 API。在资料配合练习上，不要只看不练。建议每完成一个章节（如 RAG 基础），立即用本地代码复现一个最小可行产品，例如一个基于私有文档的问答机器人。利用提供的代码示例，重点调试召回率和准确率指标，理解 Chunking 策略对最终效果的影响。对于 Agent 部分，尝试设计一个简单的智能体，让它能够自主规划任务并调用工具完成特定目标，通过反复观察其思考过程来修正 Prompt 工程。只有将理论转化为可运行的代码，并解决报错过程中遇到的真实痛点，才算真正完成了从入门到工程实践的跨越。
课程介绍
v2-3a49cec5bc66e3ead362e9bf2d696d37_1440w.png 2025-11-27 08:50 上传 13期目录 001 AI大模型应用开发工程师就业速成计划-开班综述.pdf 1 AI大模型基本原理.zip 2 python编程基础 3 prompt工程设计与优化.zip 4 GPU与CPU计算硬件与大模型 5 API基础与通过API调用大模型.zip 6 Cursor编程从入门到精通 7 Embedding和向量数据库.zip 8 RAG技术及应用 9 RAG高级技术及实践.zip 10 LlamaIndex：知识管理与信息检索应用 11 LangChain：多任务应用开发 12 Function Calling与跨模型协作 13 Agent智能体系统的设计与应用 14 AutoGPT原理和实现 15 Fine-t
课程目录
v2-3a49cec5bc66e3ead362e9bf2d696d37_1440w.png 2025-11-27 08:50 上传 13期目录 001 AI大模型应用开发工程师就业速成计划-开班综述.pdf 1 AI大模型基本原理.zip 2 python编程基础 3 prompt工程设计与优化.zip 4 GPU与CPU计算硬件与大模型 5 API基础与通过API调用大模型.zip 6 Cursor编程从入门到精通 7 Embedding和向量数据库.zip 8 RAG技术及应用 9 RAG高级技术及实践.zip 10 LlamaIndex：知识管理与信息检索应用 11 LangChain：多任务应用开发 12 Function Calling与跨模型协作 13 Agent智能体系统的设计与应用 14 AutoGPT原理和实现 15 Fine-tuning技术与大模型优化 16 Coze工作原理及应用开发 17 Coze应用、插件与 SDK 开发 18 dify本地部署及应用开发 19 PyTorch基础与应用 20 PyTorch 进阶：复杂网络模型搭建、迁移及部署 21 tensorflow及应用 AI大模型应用开发工程师就业速成计划——预习指南.zip 第零课开班综述.mp4 14期目录 0-AI大模型第14期正课【视频课文件夹】 1-AI大模型原理与API使用 2-Prompt工程：设计与优化 3-Cursor编程：从入门到精通 4-Cursor数据可视化与洞察 -2025-11-25 20:53 5-Embeddings和向量数据库 6-RAG技术与应用 7-RAG高级技术与最佳实践 8-Text2SQL：自助式数据报表开发 9-LangChain：多任务应用开发 10-Function Callling与协作 10-Function Callling与协作(1) 11-MCP与A2A应用 12-Agent智能体系统的设计与应用 13-视觉大模型与多模态理解 14-Fine-tuning技术与大模型优化 15-Coze工作原理与应用实例 16-Coze进阶实战与插件开发 17-Dify本地化部署和应用 17-Dify本地化部署和应用(1) 18-分析式AI基础 19-不同领域的AI算法 20-机器学习神器 21-时间序列模型 22-时间序列AI大赛 23-项目实战：企业知识库 24-项目实战：交互式BI报表 25-项目实战：AI运营助手 26-项目实战：AI搜索类应用 常用工具下载 大模型应用开发-资料包.zip 15期目录 开营直播 0-AI大模型第15期正课【视频课文件夹】 1-AI大模型原理与API使用 2-DeepSeek使用与Prompt工程 3-Cursor编程-从入门到精通 4-Embeddings和向量数据库 5-RAG技术与应用 6-RAG高级技术与最佳实践 7-Text2SQL：自助式数据报表开发 8-LangChain：多任务应用开发 9-Function Calling与协作 10-MCP与A2A的应用 11-Agent智能体系统的设计与应用 12-视觉大模型与多模态理解 13-Fine-tuning微调艺术 14-Fine-tuning实操 15-Coze工作原理与应用实例 15-Coze工作原理与应用实例(1) 16-Agent进阶实战与插件开发 17-Dify本地化部署和应用 18-分析式AI基础 19-不同领域的AI算法 20-机器学习神器 21-时间序列模型 22-时间序列AI大赛 23-神经网络基础与Tensorflow实战 24-pytorch与视觉检测 25-项目实战：企业知识库 26-项目实战：交互式BI报表 27-项目实战：AI运营助手 28-项目实战：AI搜索类应用
