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Python大模型应用开发入门

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
大模型基础
什么是大模型 · 主流模型（ · LLaMA
大模型基础什么是大模型
03
开发环境搭建
Python环境 · 虚拟环境 · 依赖管理
开发环境搭建Python
04
Python基础回顾
面向对象 · 装饰器 · 生成器
Python基础回顾
05
API入门
API · Hugging Face API · 国内大模型API（如通义
API
06
提示词工程基础
提示词结构 · 角色设定 · 上下文管理
提示词工程基础提示词结构
07
提示词工程进阶
复杂任务分解 · 提示词模板化 · 自动优化提示词的方法
提示词工程进阶复杂任务分解
08
使用LangChain入门
LangChain核心组件（Mode… · Prompts · Chains
LangChain使用
09
LangChain实战
构建第一个问答链 · 串联多个模型调用 · 处理流式输出
LangChain构建第一个问答链
10
记忆与对话管理
对话历史存储 · 短期记忆与长期记忆 · Memory模块的使用
记忆对话管理
11
向量数据库与嵌入
文本嵌入概念 · 常用向量库（FAISS · Chroma
向量数据库嵌入
12
检索增强生成（RAG）
RAG原理 · 文档加载与切分 · 构建知识库问答系统
RAG检索增强生成
13
RAG实战案例
基于本地文档的智能问答 · 处理PDF/Word/网页等格式
RAG实战案例
14
Agent智能体开发
Agent概念 · ReAct模式 · 工具调用
Agent智能体开发
15
多工具协同
搜索 · 计算器 · 数据库查询
多工具协同搜索
16
微调基础
什么是微调 · 全参微调与LoRA/QLoRA · 微调数据准备
微调基础什么是微调
17
微调实战
使用Hugging Face Tra…
微调实战Hugging
18
模型部署与推理
本地部署开源模型 · 使用Ollama/llama.cpp · API服务封装
模型部署推理
19
流式输出与交互界面
使用Gradio/Streamlit… · 流式响应处理
流式输出交互界面
20
多模态应用入门
图像理解 · 语音转文字 · 多模态模型（如
多模态应用入门图像理解
21
项目实战一
智能客服机器人——从需求分析到部署
项目实战一智能客服机器人
22
项目实战二
知识库问答系统——结合RAG与向量数…
项目实战二RAG
23
项目实战三
自动化报告生成——使用Agent与工…
项目实战三Agent
24
性能优化
缓存 · 并发 · 异步调用
性能优化缓存
25
安全与伦理
提示注入 · 数据隐私 · 内容过滤
安全伦理
26
测试与调试
单元测试 · 日志记录 · 错误处理
测试调试
27
常见问题与解决方案
API限流 · 模型幻觉 · 上下文长度限制
常见问题解决方案
28
部署与运维
云服务部署（AWS/Azure/阿里… · Docker容器化 · 监控与日志
部署运维
29
综合提升
从入门到进阶的学习路径 · 开源社区资源 · 持续学习建议
综合提升从入门到进阶的学…
30
课程总结与结业项目
综合运用所学知识完成一个完整的大模型… · 并展示与答辩
课程总结结业项目