AI大模型全栈工程师第10期

知乎 · AI 大模型全栈工程师第 10 期

AI 大模型全栈工程师是知乎推出的高端技术实战型训练营，第 10 期在前几期基础上进行了系统升级，核心目标是：培养真正具备“能落地、能上线、能商用”的大模型全栈工程人才，而不仅仅是会调用 API 的“Prompt 工程师”。

一、课程定位与适合人群

本课程定位非常明确：工程导向 + 大模型实战 + 全栈能力闭环。

适合人群主要包括：

• 有一定 Python / 后端 / 算法基础 的开发者
• 想从传统开发转型 AI / 大模型方向 的工程师
• 希望系统掌握 LLM 应用开发、部署与优化 的技术人员
• 具备一定技术背景、想进入 AI 应用层或创业方向 的从业者

不太适合完全零基础的小白，更偏向 中高级进阶路线。

二、课程核心亮点

1️⃣ 大模型“全栈”能力体系

课程不是单点教学，而是覆盖 从模型 → 应用 → 系统 → 产品化 的完整链路：

• 大模型基础原理（Transformer、LLM 架构）
• 主流模型生态：GPT / Claude / 通义 / LLaMA 等
• Prompt Engineering 系统方法论
• RAG（检索增强生成）完整实现
• Agent 架构与多智能体协作
• 大模型应用工程化与部署

真正做到：从 0 到 1 做出一个可用的 AI 产品。

2️⃣ 紧贴企业级实战场景

第 10 期强调“真实业务场景”，案例并非玩具 Demo，而是贴近企业需求：

• 企业知识库智能问答系统
• AI 客服 / 智能助理
• 文档分析与自动总结系统
• 多轮对话与上下文管理
• 私有化大模型部署方案

学完不仅“会”，而且知道企业是怎么用的。

3️⃣ 技术栈覆盖全面

课程涉及的关键技术包括：

• 后端：Python、FastAPI、异步编程
• 大模型框架：LangChain / LlamaIndex
• 向量数据库：Milvus、FAISS、Chroma
• 模型调用与微调：API 调用、LoRA 思路
• 系统部署：Docker、服务化、性能优化
• 工程实践：日志、监控、异常处理

强调：工程规范 + 可维护性 + 可扩展性。

三、课程结构（典型模块）

整体采用 循序渐进 + 项目驱动 的方式：

1. 大模型基础与原理入门
2. Prompt 工程与对话设计
3. RAG 架构与知识库构建
4. Agent 设计与复杂任务拆解
5. 大模型应用后端开发
6. 系统部署、优化与安全
7. 综合实战项目（完整 AI 产品）

每个阶段都有对应的实战任务，避免“只听不练”。

四、教学方式与服务支持

• 视频课程 + 项目实战
• 作业驱动式学习
• 助教答疑与社群支持
• 阶段性复盘与进阶指导

知乎课程的一大优势在于：内容体系成熟、节奏相对克制，不追热点但重落地。

五、学习收获与职业价值

完成第 10 期后，学员通常可以：

• 独立开发 大模型应用系统
• 理解并落地 RAG / Agent 架构
• 具备 AI 项目工程化与上线能力
• 在简历中具备清晰的 大模型项目经历
• 对 AI 应用层岗位（AI 工程师 / LLM 应用开发）更有竞争力

六、整体评价

一句话总结👇

知乎 AI 大模型全栈工程师第 10 期，是一门偏工程、重实战、适合认真转型或进阶的大模型应用课程。

课程截图：

课程目录：

└──第一课AI大模型基本原理
| ├──01-principle.zip 5.87M
| └──第一课AI大模型基本原理.mp4 239.98M
├──第二课python编程基础
| ├──02-python.zip 94.96kb
| └──第二课Python编程基础.mp4 249.38M
├──第三课prompt工程设计与优化
| ├──03-prompt.zip 3.52M
| └──第三课prompt工程设计与优化.mp4 277.08M
├──第四课GPU与CPU计算硬件与大模型
| ├──04-hardware.zip 1.76M
| └──第四课GPU与CPU计算硬件与大模型训练 .mp4 233.97M
├──第五课API基础与通过API调用大模型
| ├──05-introduce-of-API.zip 21.77kb
| └──第五课API基础与能过API调用大模型.mp4 359.00M
├──第六课Cursor编程从入门到精通
| ├──06-cursor.zip 7.08M
| ├──6、Cursor编程-从入门到精通-评论区.pdf 467.96kb
| └──第六课cursor编程从入门到精通.mp4 303.03M
├──第七课Embedding和向量数据库
| ├──1-Embedding与向量数据库 (1).pdf 1.32M
| ├──2-向量数据库使用 (1).pdf 924.58kb
| ├──7、Embeddings和向量数据库-评论区.pdf 139.73kb
| ├──第七课Embeddings和向量数据库.mp4 270.96M
| ├──课件代码-1.zip 18.64M
| └──课件代码-2.zip 39.86M
├──第八课RAG技术
| ├──08-代码.zip 323.82kb
| ├──1-RAG技术与应用.pdf 2.04M
| ├──8、RAG技术与应用-评论区.pdf 393.00kb
| └──RAG技术与应用.mp4 287.78M
├──第九课RAG高级技术及实践
| ├──1-RAG高级技术与实践.pdf 1.52M
| ├──2-GraphRAG.pdf 2.90M
| ├──3-Qwen-Agent技术.pdf 1.63M
| ├──9、RAG高级技术与最佳实践-评论区.pdf 461.89kb
| ├──RAG高级技术及实践.mp4 298.21M
| └──代码.zip 2.43M
├──第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用
| ├──10-llamaindex-01.zip 27.79M
| ├──10-llamaindex-02.zip 28.41M
| ├──10、lamaIndex：知识管理与信息检索应用-评论区.pdf 391.17kb
| └──第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用.mp4 202.80M
├──第十一课LangChain：多任务应用开发
| ├──11-langchain.zip 630.28kb
| └──第十一课LangChain：多任务应用开发.mp4 166.03M
├──第十二课Function Calling与跨模型协作
| ├──12-function-calling.zip 340.54kb
| └──第十二课Function Calling与跨模型协作.mp4 291.25M
├──第十三课Agent智能体系统的设计与应用
| ├──(解密)第十三课Agent智能体系统的设计与应用.mp4 1.83G
| ├──13-agent.zip 1.65M
| └──第十三课Agent智能体系统的设计与应用_enc.dolit2 331.99M
├──第十四课AutoGPT原理和实现
| ├──(解密)第十四课AutoGpt原理和实现.mp4 1.35G
| ├──14-autogpt.zip 1.20M
| └──第十四课AutoGPT原理和实现_enc.dolit2 254.52M
├──第十五课Fine-tuning技术与大模型优化
| ├──(解密)第十五课Fine-tuning技术与大模型.mp4 1.40G
| ├──15-Fine-课后版.zip 2.79M
| ├──15-代码.zip 163.82kb
| └──第十五课Fine-tuning技术与大模型优化_enc.dolit2 312.39M
├──第十六课Coze工作原理及应用开发
| ├──(解密)第十六课Coze工作原理及应用开发.mp4 1.11G
| ├──16-Coze工作原理及应用开发.zip 9.97M
| └──第十六课Coze工作原理及应用开发_enc.dolit2 270.57M
├──第十七课Coze应用、插件与 SDK 开发
| ├──(解密)第十七课Coze应用,插件,与SDK开发.mp4 973.07M
| ├──Coze应用、插件与 SDK开发.zip 10.53M
| └──第十七课Coze应用、插件与 SDK 开发_enc.dolit2 258.62M
├──第十八课dify本地部署及应用开发
| ├──(解密)第十八课,Dify本地化部署和应用.mp4 1.06G
| ├──18-dify本地部署及应用开发-v1.zip 7.60M
| └──第十八课Dify本地化部署和应用_enc.dolit2 283.21M
├──DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用
| ├──DeepSeek分享-知乎段小草.pptx 25.93M
| └──DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用.mp4 249.00M
└──解析 Manus：多智能体技术的架构与未来
| └──解析 Manus：多智能体技术的架构与未来.mp4 236.83M