AI大模型应用开发实战训练营-第24期

《知乎-AI大模型应用开发实战训练营-第24期》是一套面向人工智能应用开发领域的系统性实战学习课程，旨在帮助学习者掌握AI大模型应用开发的核心知识、关键技术与项目实践方法。课程围绕大语言模型应用开发展开，适合希望进入AI开发领域的初学者、Python开发人员，以及想提升技术能力的程序员学习。

课程内容预计涵盖大模型基础认知、Python开发基础、主流大模型API调用、Prompt提示词工程、上下文管理、结构化输出等核心知识，并结合实际开发场景，逐步学习如何将大模型能力融入真实业务应用。在应用实践方面，可围绕智能问答、AI助手、知识库问答、文档处理等典型方向开展项目训练，了解从需求分析、功能设计到接口开发、效果测试与应用部署的基本流程。同时，课程还可帮助学习者建立对RAG检索增强生成、向量检索、Embedding模型及智能体应用等技术方向的初步认识，为后续深入学习打下基础。

通过系统学习与动手练习，学习者能够进一步理解大模型应用开发的技术思路，提升独立分析问题、编写代码和构建AI应用的能力。对于希望打造个人作品集、拓展职业发展方向，或将AI技术应用于办公自动化、内容处理及企业业务场景的人群而言，本课程具有一定的学习参考价值。建议结合自身基础安排学习进度，边学边练，逐步积累项目经验。具体课程章节、项目内容及配套资料，请以第24期实际课程安排为准。

课程截图：

课程目录：

知乎-AI大模型应用开发实战训练营-第24期/
│ ├── 1、提示词和RAG/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 提示词和RAG.mp4 (734.21 MB)
│ │ ├── 提示词和RAG.pdf (0.78 MB)
│ │ └── MVastLog_20260718213225_10080_1.log (0.00 MB)
│ ├── 2、Agent：从可控性到自主反思/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 配套内容说明.png (0.48 MB)
│ │ ├── Agent：从可控性到自主反思.mp4 (782.95 MB)
│ │ ├── Agent.pdf (1.87 MB)
│ │ └── realtime-subtitle.log (0.00 MB)
│ ├── 3、多模态前沿从Agent构建到视频AIGC/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 第3节 多模态.pdf (11.54 MB)
│ │ └── 多模态前沿从Agent构建到视频AIGC.mp4 (569.36 MB)
│ ├── 4、AI大模型原理与API使用/
│ │ ├── CASE-API使用/
│ │ │ ├── .claude/
│ │ │ │ └── settings.local.json (0.00 MB)
│ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ ├── 1-情感分析-Qwen-checkpoint.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── 2-天气Function-Qwen-checkpoint.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ │ └── 4-运维事件处置-Qwen-checkpoint.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 1-情感分析-Qwen.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 1-情感分析-Qwen.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 2-天气Function-Qwen.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 2-天气Function-Qwen.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 3-表格提取-Qwen.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 3-表格提取-Qwen.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 4-运维事件处置-Qwen.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 4-运维事件处置-Qwen.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 6-联网搜索.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 6-联网搜索.py (0.00 MB)
│ │ │ └── requirements.txt (0.00 MB)
│ │ ├── 1-AI大模型原理与API使用.pdf (2.53 MB)
│ │ ├── 笔记20260721.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ └── AI大模型原理与API使用.mp4 (810.07 MB)
│ ├── 5、AI编程-从入门到精通/
│ │ ├── 1-AI编程.pdf (4.10 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── CASE-病床使用情况.pdf (1.83 MB)
│ │ ├── AI编程工具安装.pdf (0.13 MB)
│ │ ├── 资料.zip (8.24 MB)
│ │ ├── AI编程-从入门到精通 2.mp4 (708.93 MB)
│ │ └── AI编程-从入门到精通.mp4 (722.00 MB)
│ ├── 6、2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具/
│ │ ├── 2026一人公司掘金地图：案例·趋势·工具.mp4 (504.61 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ └── 资料更新与获取方式.png (0.48 MB)
│ ├── 7、Kimi k3模型原理和量化/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ └── Kimi k3模型原理和量化_ev.mp4 (620.19 MB)
│ ├── 8、LangChain：多任务应用开发/
│ │ ├── CASE-搭建故障诊断Agent/
│ │ │ ├── 2-network_diagnosis_agent.py (0.01 MB)
│ │ │ └── requirements.txt (0.00 MB)
│ │ ├── CASE-工具链组合/
│ │ │ ├── 1-simple_toolchain.py (0.01 MB)
│ │ │ ├── 2-simple_toolchain.py (0.01 MB)
│ │ │ ├── 3-lcel-demo.py (0.00 MB)
│ │ │ └── requirements.txt (0.00 MB)
│ │ ├── CASE-LangChain使用/
│ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ ├── 1-LLMChain-checkpoint.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ │ ├── 2-LLMChain-checkpoint.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── 3-LLMChain-checkpoint.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── 4-ConversationChain-checkpoint.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── 5-product_llm-checkpoint.py (0.00 MB)
│ │ │ │ └── 更多配套资料.png (0.48 MB)
│ │ │ ├── 1-LLMChain.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 1-LLMChain.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 2-LLMChain.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 2-LLMChain.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 3-LLMChain.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 3-LLMChain.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 4-ConversationChain.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 4-ConversationChain.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 5-product_llm.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 往期资料.png (0.48 MB)
│ │ │ └── requirements.txt (0.00 MB)
│ │ ├── 1-LangChain：多任务应用开发.pdf (3.00 MB)
│ │ ├── 笔记20260727.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ └── LangChain：多任务应用开发.mp4 (700.08 MB)
│ ├── 9、AI框架设计与选型/
│ │ ├── 笔记20260801.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 课程相关资源.png (0.48 MB)
│ │ ├── 资料.zip (2.05 MB)
│ │ ├── AI框架设计与选型.mp4 (923.82 MB)
│ │ └── AI框架设计与选型.pdf (1.53 MB)
│ ├── 10、HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调/
│ │ ├── CASE-huggingface_cases/
│ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ ├── 1-情感分析-checkpoint.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ │ ├── 2-文本生成-checkpoint.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── 7-垃圾邮件分类器-checkpoint.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ │ ├── 8-垃圾邮件分类器-Qwen-checkpoint.ipynb (0.02 MB)
│ │ │ │ └── 课程相关资源.png (0.48 MB)
│ │ │ ├── spam-bert-finetuned/
│ │ │ │ └── 新手必看.zip (1.83 MB)
│ │ │ ├── 1-情感分析.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 1-情感分析.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 2-文本生成.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 2-文本生成.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 3-零样本分类.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 3-零样本分类.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 4-tokenizer使用.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 4-tokenizer使用.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 5-model使用.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 5-model使用.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 6-实现pipeline.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ ├── 6-实现pipeline.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 7-垃圾邮件分类器.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 7-垃圾邮件分类器.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 8-垃圾邮件分类器-Qwen.ipynb (0.02 MB)
│ │ │ ├── 8-垃圾邮件分类器-Qwen.py (0.01 MB)
│ │ │ ├── 学习资料领取说明.png (0.48 MB)
│ │ │ └── requirements.txt (0.00 MB)
│ │ ├── 笔记20260803.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 历史合集.png (0.48 MB)
│ │ ├── HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.mp4 (822.39 MB)
│ │ └── HuggingFace生态实战：从模型应用到高效微调.pdf (0.64 MB)
│ ├── 11、神经网络基础与Tensorflow实战/
│ │ ├── code/
│ │ │ ├── activation_function/
│ │ │ │ ├── relu1.py (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── sigmod1.py (0.00 MB)
│ │ │ │ └── tanh1.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── boston_model.keras (0.02 MB)
│ │ │ ├── housing.csv (0.05 MB)
│ │ │ ├── load_predict.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── numpy_boston.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── numpy_forward.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── numpy_model.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── pytorch_boston.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── requirements.txt (0.00 MB)
│ │ │ ├── scaler.pkl (0.00 MB)
│ │ │ ├── tensorflow_boston_dataparallel.py (0.00 MB)
│ │ │ └── tensorflow_boston.py (0.00 MB)
│ │ ├── 1-神经网络基础与Tensorflow实战.pdf (1.87 MB)
│ │ ├── 笔记20260806.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 建议您看一下.zip (1.83 MB)
│ │ └── 神经网络基础与Tensorflow实战.mp4 (709.91 MB)
│ ├── 12、把A股当代码拆——矩阵分解、因子暴露、概率优势/
│ │ ├── 把A股当代码拆——矩阵分解、因子暴露、概率优势.mp4 (549.15 MB)
│ │ └── 笔记.md (0.00 MB)
│ ├── 13、Pytorch与视觉检测/
│ │ ├── 1-Pytorch与视觉检测.pdf (5.31 MB)
│ │ ├── 笔记20260810.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 资料.zip (112.27 MB)
│ │ └── Pytorch与视觉检测.mp4 (727.87 MB)
│ ├── 14、开发框架相关面试辅导/
│ │ ├── 笔记20260813.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 开发框架相关面试辅导.pdf (1.94 MB)
│ │ ├── 开发框架相关面试辅导.mp4 (812.33 MB)
│ │ └── 资料.zip (4.34 MB)
│ ├── 15、LLM微调原理/
│ │ ├── 1-LLM微调原理.pdf (1.29 MB)
│ │ ├── 笔记20260817.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 资料.zip (1.35 MB)
│ │ └── LLM微调原理.mp4 (655.32 MB)
│ ├── 16、高质量微调数据工程与评估/
│ │ ├── 1-高质量微调数据工程与评估.pdf (1.15 MB)
│ │ ├── 笔记20260823.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 高质量微调数据工程与评估.mp4 (1036.80 MB)
│ │ └── 资料.zip (142.88 MB)
│ ├── 17、LLM模型蒸馏与微调实操/
│ │ ├── 1-LLM模型蒸馏与微调实操.pdf (2.05 MB)
│ │ ├── 笔记20260824.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 学习前请先查看.png (0.48 MB)
│ │ ├── 资料.zip (23.91 MB)
│ │ └── LLM模型蒸馏与微调实操.mp4 (866.98 MB)
│ ├── 18、DeepSeek Harness安装入门及原理拆解/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ └── DeepSeek Harness安装入门及原理拆解_ev.mp4 (624.09 MB)
│ ├── 19、视觉大模型与多模态理解/
│ │ ├── 笔记20260827.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 视觉大模型与多模态理解.mp4 (859.28 MB)
│ │ ├── 视觉大模型与多模态理解.pdf (7.01 MB)
│ │ └── 资料.zip (2005.12 MB)
│ ├── 20、硬核拆解DeepSeek Harness核心能力/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 学习前请先查看.png (0.48 MB)
│ │ └── 硬核拆解DeepSeek Harness核心能力_ev.mp4 (354.95 MB)
│ ├── 21、AI自己造AI 时代：Agent递归自进化实战/
│ │ ├── AI自己造AI 时代：Agent递归自进化实战.mp4 (596.53 MB)
│ │ └── AI Self-Improvement & Recursive Self-Improvement.pdf (19.92 MB)
│ ├── 22、项目实战：AI质检/
│ │ ├── .openclaw/
│ │ │ ├── workspace/
│ │ │ │ ├── memory/
│ │ │ │ ├── .openclaw/
│ │ │ │ │ └── workspace-state.json (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── skills/
│ │ │ │ │ ├── vlm-detect/
│ │ │ │ │ │ ├── scripts/
│ │ │ │ │ │ │ └── detect.py (0.00 MB)
│ │ │ │ │ │ ├── .env (0.00 MB)
│ │ │ │ │ │ └── SKILL.md (0.00 MB)
│ │ │ │ │ └── yolo-detect/
│ │ │ │ │ │ ├── scripts/
│ │ │ │ │ │ │ └── detect.py (0.00 MB)
│ │ │ │ │ │ ├── .env (0.00 MB)
│ │ │ │ │ │ └── SKILL.md (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── 重要资料查看说明.png (0.48 MB)
│ │ │ │ ├── AGENTS.md (0.01 MB)
│ │ │ │ ├── BOOTSTRAP.md (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── HEARTBEAT.md (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── IDENTITY.md (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── SOUL.md (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── TOOLS.md (0.00 MB)
│ │ │ │ └── USER.md (0.00 MB)
│ │ │ ├── 资料更新与获取方式.png (0.48 MB)
│ │ │ └── openclaw.json (0.00 MB)
│ │ ├── 1-项目实战：AI质检.pdf (4.15 MB)
│ │ ├── 笔记20260831.txt (0.02 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 项目实战：AI质检.mp4 (914.37 MB)
│ │ └── CASE-AI质检.zip (101.43 MB)
│ ├── 23、Agent 发展史：从 Prompt 到 Context 再到 Harness/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 学习前请先查看.png (0.48 MB)
│ │ └── Agent 发展史：从 Prompt 到 Context 再到 Harness.mp4 (489.72 MB)
│ ├── 24、模型训练与微调相关面试辅导/
│ │ ├── CASE-API使用/
│ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ ├── 1-表格提取-Qwen-checkpoint.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ │ ├── 1-表格提取-Qwen-checkpoint.py (0.00 MB)
│ │ │ │ ├── 2-GUI操作-Qwen-checkpoint.ipynb (0.00 MB)
│ │ │ │ └── 2-GUI操作-Qwen-checkpoint.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 1-表格提取-Qwen.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 1-表格提取-Qwen.py (0.00 MB)
│ │ │ ├── 2-GUI操作-Qwen.ipynb (0.01 MB)
│ │ │ ├── 2-GUI操作-Qwen.py (0.00 MB)
│ │ │ └── 携程页面.png (1.17 MB)
│ │ ├── 1-模型训练与微调相关面试辅导.pdf (2.06 MB)
│ │ ├── 笔记20260903.txt (0.02 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 历史合集.png (0.48 MB)
│ │ └── 模型训练与微调相关面试辅导.mp4 (784.94 MB)
│ ├── 25、Embeddings和向量数据库/
│ │ ├── 1-Embedding与向量数据库.pdf (1.60 MB)
│ │ ├── 笔记20260907.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 课程相关资源.png (0.48 MB)
│ │ ├── 资料.zip (9.95 MB)
│ │ └── Embeddings和向量数据库.mp4 (892.12 MB)
│ ├── 26、RAG技术与应用/
│ │ ├── 1-RAG技术与应用.pdf (2.17 MB)
│ │ ├── 笔记20260910.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 更多课程资料领取入口.png (0.48 MB)
│ │ ├── 资料.zip (0.38 MB)
│ │ └── RAG技术与应用.mp4 (877.95 MB)
│ ├── 27、让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 让AI项目从“ demo 惊艳”到“商业成立”的30个评测指标.mp4 (475.34 MB)
│ │ └── 学习资料更新说明.png (0.48 MB)
│ ├── 28、GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海/
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ └── GPT-6拆解：新模型时代赋予的新机会、新蓝海.mp4 (722.42 MB)
│ ├── 29、RAG多模态数据处理/
│ │ ├── 1-RAG多模态数据处理.pdf (3.03 MB)
│ │ ├── 2-NotebookLM使用.pdf (1.68 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 资料.zip (74.65 MB)
│ │ └── RAG多模态数据处理.mp4 (928.95 MB)
│ ├── 30、RAG高级技术与调优/
│ │ ├── 1-RAG高级技术与调优.pdf (4.17 MB)
│ │ ├── 笔记20260917.txt (0.01 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 更多配套资料.png (0.48 MB)
│ │ ├── 资料.zip (0.47 MB)
│ │ └── RAG高级技术与调优.mp4 (933.23 MB)
│ └── 31、项目实战：企业知识库/
│ │ ├── 1-项目实战：企业知识库.pdf (2.82 MB)
│ │ ├── 笔记20260921.txt (0.02 MB)
│ │ ├── 笔记.md (0.00 MB)
│ │ ├── 项目实战：企业知识库.mp4 (1293.37 MB)
│ │ ├── 学习前请先查看.png (0.48 MB)
│ │ └── 资料.zip (71.16 MB)