基于大模型LLM的开发与编程教程
《基于大模型LLM的开发与编程教程》fce83ffb3594d5b3ab6ee34d22111328_format,webp.webp (374.42 KB, 下载次数: 76) 下载附件 保存到相册 2025-7-5 17:54 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Python 编程、Vue / 前端工程化、React 前端。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
这门课的名字起得挺大——「基于大模型LLM的开发与编程教程」，乍看像是又一份蹭热点的拼盘。但翻完它的章节骨架会发现，它其实走的是一条「前后端 + 大模型能力」三线并行的工程路线，而不是那种只讲 API 调用的速成课。下面按课纲含金量和资料使用方式拆开说。
课纲真正值钱的地方：把 LLM 当工程组件而不是玩具
市面上讲大模型的课，八成时间花在「怎么调 OpenAI 接口」上，剩下两成讲 Prompt。这门课的不同在于，它把 Embedding 向量检索、Prompt 工程、AI Agent 构建这三块能力，和 Python 后端、Vue / React 前端放在同一张目录网里。这意味着它的定位不是「教你写个聊天框」，而是「教你把 LLM 嵌进一个完整可交付的 Web 应用」。对已经会一点前端或后端、想补上大模型这一环的人来说，这个组合比纯算法课更实用。
尤其值得留意的是 Embedding 检索这条线。很多自称 LLM 开发的课程会跳过它，直接讲 Agent，结果学员做出来的东西既不准也不稳。这门课把向量检索放在 Agent 之前，顺序是对的——没有检索增强，Agent 就是空中楼阁。
哪些章节值得精看，哪些可以快进
- 值得慢啃：向量检索与 Embedding 相关章节。这部分涉及文本切分、相似度计算、召回优化，是后面 RAG 和 Agent 的地基，快进过去后面会反复补课。
- 值得对照练：Prompt 提示词工程。理论半小时能讲完，真正拉开差距的是按章节笔记里的示例反复改、反复测，建议边看边自己造几个任务跑一遍。
- 值得挑着看：Python 编程和 Vue / React 前端工程化部分。如果你本身有前后端基础，这部分属于查漏补缺，按需跳读即可，不必逐节耗时间。
- 核心实战章节：AI Agent 构建。这是全课最容易翻车也最出彩的地方，建议留出整块时间，跟着做完整项目，而不是只看不写。
资料包怎么拆开用，别一股脑吞
这类课程的资料通常分三层：讲课视频、章节笔记、配套代码 / 附件。正确的打开方式不是从头到尾刷视频，而是把章节笔记当索引——先扫一遍笔记，判断这节是「新知识」还是「已会内容」，再决定看不看视频。笔记的另一个价值在于复盘：面试前或者项目卡壳时，翻笔记比翻视频快十倍。
视频部分适合放在「第一次接触某个概念」时看，尤其是 Agent 和向量检索这种光看文字容易懵的章节。至于图片附件和下载资源，多半是架构图、流程示意或环境配置说明，属于辅助材料，遇到对应章节再打开，不要提前收藏吃灰。
适合谁，不适合谁
如果你完全零基础，连 Python 语法都没碰过，这门课的信息密度会让你吃力，建议先补语言基础。它更适合已经有前端或后端经验、想系统补上大模型应用开发能力的人。这类学习者能跳过大量基础章节，直接吃透 Embedding、Prompt、Agent 三块硬骨头，投入产出比最高。
一句话判断：这门课的价值不在于「讲了多少」，而在于它把大模型能力放回了真实工程链路里。冲着完整项目落地去学，比冲着「学会调接口」去学，收获会大得多。
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《基于大模型LLM的开发与编程教程》fce83ffb3594d5b3ab6ee34d22111328_format,webp.webp 下载附件 保存到相册 2025-7-5 17:54 上传【技能收获】学完可掌握：Embedding 向量检索、Prompt 提示词工程、AI Agent 智能体构建、Python 编程、Vue / 前端工程化、React 前端。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（57 节）
* 1 大语言模型与ChatGPT综述.mp4
* 2 大语言模型LLM应用开发综述.mp4
* 3 提示词引入（通过示例）.mp4
* 4 运行与编程实验环境准备.mp4
* 5 提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting.mp4
* 6 提示词工程3：思维链CoT.mp4
* 7 提示词工程4：推理提示与更多推理.mp4
* 8 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4
* 9 提示词工程6：角色生成器.mp4
* 10 提示词工程7：迭代.mp4
* 11 提示词工程8：聊天机器人--一般示例.mp4
* 12 提示词工程9：聊天机器人--商店订单服务.mp4
* 13 提供词工程10：代码生成.mp4
* 14 提示词工程11：对抗安全-注入、泄露与越狱.mp4
* 15 提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4
* 16 LangChain引入与概述.mp4
* 17 几个相关概念与LangChain简单示例.mp4
* 18 Models- LangChain对接OpenAI.mp4
* 19 Models- LangChain对接ChatGLM.mp4
* 20 Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTempl.mp4
* 21 Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotProm.mp4
* 22 Prompts：聊天模型的提示词模板.mp4
* 23 Prompts：输出解析器Output Parser.mp4
* 24 Conversational Memory：引入与简单示例.mp4
* 25 ConversationBufferMemory.mp4
* 26 ConversationSummaryMemory.mp4
* 27 BufferWindow与TokenBuffer.mp4
* 28 EntityMemory与KGMemory.mp4
* 29 Chains：引入与LLMChain.mp4
* 30 SimpleSequentialChain与Sequenti.mp4
* 31 LLMRouterChain.mp4
* 32 EmbeddingRouterChain与Memory.mp4
* 33 Agent：引入与示例.mp4
* 34 Agent：Zero-Shot ReAct与会话.mp4
* 35 Agent：更多的Build-In与Python Agent.mp4
* 36 Agent：自定义代理.mp4
* 37 Indexes索引.mp4
* 38 LangChain表达式LCEL：概念、功能与特性.mp4
* 39 LangChain表达式LCEL：Prompt+LLM.mp4
* 40 LangChain表达式LCEL：bind.mp4
* 41 LangChain表达式LCEL：fallbacks.mp4
* 42 LangChain表达式LCEL：并发RunnableMap.mp4
* 43 LangChain表达式LCEL：多Runnables路由.mp4
* 44 LangChain表达式LCEL：接口Interface.mp4
* 45 起步Getting Started.mp4
* 46 Completion与Audio API.mp4
* 47 Embeddings与Fine Tuning(微调).mp4
* 48 Files与Images.mp4
* 49 Models（模型）与Moderations（合规报告）.mp4
* 50 引入：介绍、安装、配置与示例.mp4
* 51 文件处理与脚本.mp4
* 52 函数、SQL、Cronjob与正则.mp4
* 53 解释代码、生成代码与文章.mp4
* 54 重构与测试.mp4
* 55 Copilot Labs：能力工具箱.mp4
* 56 大模型开发模型.mp4
* 57 更大AI辅助编码与其它领域.mp4
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