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》**是一套围绕大型语言模型（Large Language Model，LLM）应用开发打造的实战课程，课程以当前主流的大模型技术为核心，系统讲解如何利用 LLM 构建智能问答、AI 助手、知识库、内容生成、代码辅助以及企业智能应用。课程采用理论结合项目实践的教学方式，从基础概念到高级应用层层递进，帮助学习者快速掌握大模型开发流程和企业级 AI 应用开发能力，适合具备 Python 或其他编程语言基础，希望进入 AI 应用开发领域的开发者、算法工程师和技术爱好者学习。

课程首先介绍大语言模型的发展历程、Transformer 架构、注意力机制、Token、Embedding、上下文窗口、提示工程（Prompt Engineering）等基础知识，使学员理解 LLM 的工作原理及应用场景。随后讲解 Python 开发环境配置、API 调用方式、模型参数设置、对话管理、流式输出、函数调用（Function Calling）以及多轮上下文管理等内容，帮助学习者快速搭建第一个 AI 应用。

在项目实战部分，课程通常会结合主流开发框架，如 LangChain、LlamaIndex、FastAPI、Gradio、Streamlit 等，讲解如何开发智能聊天机器人、企业知识库问答系统、文档分析平台、AI 内容创作工具、代码生成助手以及自动化办公应用。课程还会介绍向量数据库、Embedding 检索、RAG（检索增强生成）、文档切分、知识库构建以及语义搜索等关键技术，使模型能够结合企业私有数据提供更加准确的回答。

为了满足企业级开发需求，课程还深入讲解 Agent（智能代理）、工具调用、多模型协同、工作流编排、模型缓存、权限控制、日志监控、性能优化以及模型部署等高级内容，并介绍如何使用 Docker、Linux、Nginx、云服务器等环境完成 AI 应用部署，实现从开发到上线的完整流程。

此外，课程还会结合实际案例讲解 AI 在教育、办公、电商、客服、金融、医疗等行业中的应用，并介绍提示词优化、安全防护、内容审核、成本控制以及模型选型等开发经验，帮助学习者理解企业落地 AI 项目时需要关注的关键问题。

总体而言，《基于大模型LLM的开发与编程教程》是一套兼顾理论深度与项目实践的 AI 开发课程。完成学习后，学员不仅能够掌握大语言模型应用开发的核心技术，还能够独立构建基于 LLM 的智能应用和企业知识库系统，具备开发 AI 助手、智能客服、自动化办公平台等项目的能力，为从事 AI 应用开发、智能软件研发及大模型工程实践奠定坚实基础。

课程截图：

课程目录：

基于大模型LLM的开发与编程教程/
│ ├── 05-用Github Copilot辅助编程/
│ │ ├── 05-用Github Copilot辅助编程资料.png (0.48 MB)
│ │ ├── 54- 函数、SQL、Cronjob与正则【手动整理‖：】.mp4 (21.54 MB)
│ │ ├── 55-解释代码、生成代码与文章.mp4 (51.23 MB)
│ │ ├── 56- 重构与测试.mp4 (24.44 MB)
│ │ ├── 52- 引入：介绍、安装、配置与示例.mp4 (28.52 MB)
│ │ ├── 57-Copilot Labs：能力工具箱.mp4 (32.51 MB)
│ │ └── 53-文件处理与脚本.mp4 (33.84 MB)
│ ├── 01-大语言模型及应用开发综述/
│ │ ├── 01-大语言模型及应用开发综述资料.png (0.48 MB)
│ │ ├── 02-大语言模型LLM应用开发综述.mp4 (19.34 MB)
│ │ └── 01-大语言模型与ChatGPT综述.mp4 (31.38 MB)
│ ├── 06-其它大模型与AI辅助开发技术/
│ │ ├── 06-其它大模型与AI辅助开发技术文档.png (0.48 MB)
│ │ ├── 58-大模型开发模型【手动整理‖：】.mp4 (27.20 MB)
│ │ └── 59- 更大AI辅助编码与其它领域.mp4 (16.99 MB)
│ ├── 04-OpenAI API/
│ │ ├── 50- Files与Images【耗时整理‖免费分享：】.mp4 (33.39 MB)
│ │ ├── 51-Models（模型）与Moderations（合规报告）【耗时整理‖ 】.mp4 (19.95 MB)
│ │ ├── 49-Embeddings与Fine Tuning(微调).mp4 (26.27 MB)
│ │ ├── 47-起步Getting Started.mp4 (26.74 MB)
│ │ └── 48-Completion与Audio API.mp4 (19.87 MB)
│ ├── 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程/
│ │ ├── 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程文档.png (0.48 MB)
│ │ ├── 06-提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting【良心整理‖免费获取：】.mp4 (24.88 MB)
│ │ ├── 11-提示词工程7：迭代【持续更新‖免费提供：】.mp4 (30.20 MB)
│ │ ├── 04-运行与编程实验环境准备【手动整理‖：】.mp4 (24.30 MB)
│ │ ├── 08- 提示词工程4：推理提示与更多推理【不易整理‖请关注：】.mp4 (29.67 MB)
│ │ ├── 14-提供词工程10：代码生成.mp4 (16.91 MB)
│ │ ├── 05-提示词工程1：原则、分割符与输出格式.mp4 (16.44 MB)
│ │ ├── 15-提示词工程11：对抗攻击-注入、泄露与越狱.mp4 (41.85 MB)
│ │ ├── 09- 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4 (53.85 MB)
│ │ ├── 16-提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4 (17.36 MB)
│ │ ├── 12-提示词工程8：聊天机器人–一般示例.mp4 (27.32 MB)
│ │ ├── 13- 提示词工程9：聊天机器人–商店订单服务.mp4 (24.84 MB)
│ │ ├── 10-提示词工程6：角色生成器.mp4 (32.33 MB)
│ │ └── 07- 提示词工程3：思维链CoT.mp4 (40.43 MB)
│ ├── 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程/
│ │ ├── 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程资料.zip (1.83 MB)
│ │ └── 03- 提示词引入（通过示例）【更多精选‖ 】.mp4 (30.17 MB)
│ ├── 03-LangChain与LLM应用开发/
│ │ ├── 24- Prompts：输出解析器Output Parser【优质合集‖免费获取：】.mp4 (17.98 MB)
│ │ ├── 31-Chains：引入与LLMChain【不易整理‖请关注：】.mp4 (39.12 MB)
│ │ ├── 32- Chains：SimpleSequentialChain与SequentialChain【免费分享‖：】.mp4 (16.91 MB)
│ │ ├── 18-几个相关概念与LangChain简单示例【不易整理‖请关注：】.mp4 (19.45 MB)
│ │ ├── 45-LangChain Expression Language(LCEL)：多Runnables之间路由【手动整理‖：】.mp4 (39.08 MB)
│ │ ├── 23-Prompts：聊天模型的提示词模板【耗时整理‖ 】.mp4 (22.29 MB)
│ │ ├── 36-Agent：Zero-Shot ReAct与会话（Conversational）【不易整理‖请关注：】.mp4 (46.28 MB)
│ │ ├── 28-Conversational Memory：BufferWindow与TokenBuffer【整理不易‖记得关注：】.mp4 (28.45 MB)
│ │ ├── 42- LangChain Expression Language(LCEL)：bind【耗时整理‖ 】.mp4 (31.33 MB)
│ │ ├── 33-Chains：LLMRouterChain.mp4 (28.43 MB)
│ │ ├── 38- Agent：自定义代理.mp4 (19.01 MB)
│ │ ├── 46-LangChain Expression Language(LCEL)：接口Interface.mp4 (11.54 MB)
│ │ ├── 26-Conversational Memory：ConversationBufferMemory.mp4 (30.65 MB)
│ │ ├── 39-Indexes索引.mp4 (34.47 MB)
│ │ ├── 44-LangChain Expression Language(LCEL)：并发RunnableMap.mp4 (19.00 MB)
│ │ ├── 34-Chains：EmbeddingRouterChain与Memory.mp4 (18.27 MB)
│ │ ├── 30-Conversational Memory：EntityMemory与KGMemory.mp4 (25.58 MB)
│ │ ├── 21-Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTemplate.mp4 (22.24 MB)
│ │ ├── 22- Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotPromptTemplate.mp4 (44.71 MB)
│ │ ├── 27-Conversational Memory：ConversationSummaryMemory.mp4 (43.09 MB)
│ │ ├── 35-Agent：引入与示例.mp4 (20.29 MB)
│ │ ├── 41-LangChain Expression Language(LCEL)：Prompt+LLM.mp4 (22.68 MB)
│ │ ├── 40-LangChain Expression Language(LCEL)：概念、功能与特性.mp4 (23.54 MB)
│ │ ├── 20-Models. LangChain对接ChatGLM.mp4 (37.56 MB)
│ │ ├── 43- LangChain Expression Language(LCEL)：fallbacks.mp4 (45.43 MB)
│ │ ├── 25-Conversational Memory：引入与简单示例.mp4 (20.24 MB)
│ │ ├── 37- Agent：更多的Build-In Agent与Python Agent.mp4 (20.18 MB)
│ │ ├── 17-LangChain引入与概述.mp4 (15.05 MB)
│ │ └── 19-Models. LangChain对接OpenAI.mp4 (39.67 MB)
│ └── 课件【不易整理‖请关注：】.exe (1.81 MB)