AI大模型全栈工程师第10期

《AI大模型全栈工程师第10期》是一套面向人工智能开发者打造的系统化实战课程，围绕当前主流的大语言模型（LLM）开发技术展开，帮助学员从基础理论到项目实践全面掌握AI应用开发流程，培养具备模型调用、应用开发、智能体构建、RAG知识库、模型部署及全栈开发能力的AI工程师。课程采用“理论+实践+项目”的教学模式，通过多个真实案例帮助学员快速建立完整的大模型技术体系。

课程首先介绍人工智能、大语言模型的发展历程及核心原理，包括Transformer架构、Token机制、Attention注意力机制、Prompt Engineering（提示词工程）、上下文管理以及模型推理流程等内容，让学员理解ChatGPT等大模型的工作原理。随后，课程重点讲解Python开发基础、API调用、函数调用（Function Calling）、流式输出、多轮对话、上下文记忆等关键开发技术，为后续项目实践奠定扎实基础。

在核心实战部分，课程深入讲解RAG（检索增强生成）技术，包括文档解析、文本切分、Embedding向量化、向量数据库、语义检索、Rerank重排序以及企业知识库搭建，帮助学员开发高精准的智能问答系统。同时，还会介绍Agent智能体开发、多工具调用、工作流编排、自动化任务执行以及MCP等新兴技术，提升AI系统的自主决策与协作能力。此外，课程还涵盖FastAPI后端开发、Vue前端开发、数据库设计、接口开发、用户权限管理以及项目部署等全栈开发内容，使学员能够独立完成AI应用的设计与上线。

课程配备多个综合项目实战，例如企业知识库、AI办公助手、智能客服、文档分析平台、内容创作系统以及多模型聚合平台等，帮助学员掌握真实项目开发流程，并学习性能优化、缓存策略、日志监控、模型成本控制和安全防护等企业级开发经验。

通过学习本课程，学员不仅能够熟练掌握大模型应用开发的完整技术栈，还能够具备独立开发AI产品、部署企业级智能应用和解决实际业务问题的能力。课程适合具备一定编程基础的Python开发者、后端工程师、全栈开发人员、算法工程师以及希望转型AI领域的技术人员学习，也适合作为进入生成式人工智能、大模型应用开发和智能体开发方向的系统培训课程，为未来从事AI研发、企业数字化和智能化应用建设打下坚实的技术基础。

课程截图：

课程目录：

AI大模型全栈工程师第10期/
│ ├── 讲座课/
│ │ ├── 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必看.png (0.48 MB)
│ │ │ └── 解析 Manus：多智能体技术的架构与未来.mp4 (694.05 MB)
│ │ └── DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用/
│ │ │ ├── DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用资料.png (0.48 MB)
│ │ │ ├── DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用.mp4 (878.10 MB)
│ │ │ └── DeepSeek分享-知乎段小草.pptx (25.93 MB)
│ └── 主课视频/
│ │ ├── 第二课python编程基础/
│ │ │ ├── 第二课python编程基础文档.zip (1.83 MB)
│ │ │ ├── 第二课Python编程基础.mp4 (372.96 MB)
│ │ │ └── 02-python.zip (0.09 MB)
│ │ ├── 第一课AI大模型基本原理/
│ │ │ ├── 第一课AI大模型基本原理必看.zip (1.83 MB)
│ │ │ ├── 第一课AI大模型基本原理.mp4 (349.99 MB)
│ │ │ └── 01-principle.zip (5.87 MB)
│ │ ├── 第十一课LangChain：多任务应用开发/
│ │ │ ├── 11-langchain.zip (0.62 MB)
│ │ │ └── 第十一课LangChain：多任务应用开发.mp4 (257.07 MB)
│ │ ├── 第六课Cursor编程从入门到精通/
│ │ │ ├── 06-cursor.zip (7.08 MB)
│ │ │ ├── 第六课cursor编程从入门到精通.mp4 (472.50 MB)
│ │ │ └── 6、Cursor编程-从入门到精通-评论区.pdf (0.46 MB)
│ │ ├── 第九课RAG高级技术及实践/
│ │ │ ├── 3-Qwen-Agent技术.pdf (1.63 MB)
│ │ │ ├── RAG高级技术及实践.mp4 (398.76 MB)
│ │ │ ├── 9、RAG高级技术与最佳实践-评论区.pdf (0.45 MB)
│ │ │ ├── 代码.zip (2.43 MB)
│ │ │ ├── 2-GraphRAG.pdf (2.90 MB)
│ │ │ └── 1-RAG高级技术与实践.pdf (1.52 MB)
│ │ ├── 第五课API基础与通过API调用大模型/
│ │ │ ├── 第五课API基础与能过API调用大模型.mp4 (511.31 MB)
│ │ │ └── 05-introduce-of-API.zip (0.02 MB)
│ │ ├── 第三课prompt工程设计与优化/
│ │ │ ├── 第三课prompt工程设计与优化.mp4 (430.30 MB)
│ │ │ └── 03-prompt.zip (3.52 MB)
│ │ ├── 第十二课Function Calling与跨模型协作/
│ │ │ ├── 第十二课Function Calling与跨模型协作.mp4 (428.53 MB)
│ │ │ └── 12-function-calling.zip (0.33 MB)
│ │ ├── 第七课Embedding和向量数据库/
│ │ │ ├── 第七课Embeddings和向量数据库.mp4 (358.75 MB)
│ │ │ ├── 2-向量数据库使用 (1).pdf (0.90 MB)
│ │ │ ├── 7、Embeddings和向量数据库-评论区.pdf (0.14 MB)
│ │ │ ├── 课件代码-1.zip (18.64 MB)
│ │ │ ├── 1-Embedding与向量数据库 (1).pdf (1.32 MB)
│ │ │ └── 课件代码-2.zip (39.86 MB)
│ │ ├── 第四课GPU与CPU计算硬件与大模型/
│ │ │ ├── 第四课GPU与CPU计算硬件与大模型训练.mp4 (344.85 MB)
│ │ │ └── 04-hardware.zip (1.76 MB)
│ │ ├── 第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用/
│ │ │ ├── 10、lamaIndex：知识管理与信息检索应用-评论区.pdf (0.38 MB)
│ │ │ ├── 第十课LlamaIndex：知识管理与信息检索应用.mp4 (311.48 MB)
│ │ │ ├── 10-llamaindex-01.zip (27.79 MB)
│ │ │ └── 10-llamaindex-02.zip (28.41 MB)
│ │ ├── 第八课RAG技术/
│ │ │ ├── RAG技术与应用.mp4 (383.21 MB)
│ │ │ ├── 1-RAG技术与应用.pdf (2.04 MB)
│ │ │ ├── 08-代码.zip (0.32 MB)
│ │ │ └── 8、RAG技术与应用-评论区.pdf (0.38 MB)
│ │ └── 主课视频说明.zip (1.83 MB)