大模型应用一站式开发--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得：
- 掌握智能应用开发的核心原理与技术范式；
- 熟悉企业级 AI 应用开发的完整工程链路；
- 从 0 到 1 实现情感聊天 Agent 项目（含配套代码）；
- AI 原生类产品的思维跃迁。
课程介绍
过去两年里，你可能已经亲历了大模型带来的震撼：ChatGPT 能写诗编程，Sora 可以生成逼真的视频，通义千问、Kimi、Claude 等模型在各类任务中展现出惊人的能力。许多团队也跃跃欲试，尝试将大模型融入产品中。
然而，你可能很快就会发现，调用一个 API 并不等于构建一个可用的应用。我们看到太多案例：
- Prompt 写了一百遍，回答依然似是而非。
- 想让模型回答企业内部知识，却发现它凭空编造。
- 构建了一个 RAG 系统，检索结果明明相关，生成的答案却驴唇不对马嘴。
- 设计了一个 Agent 流程，结果模型在循环中无限兜圈，始终无法收敛。
- 上线后成本飙升，延迟高达十几秒，用户体验极差。
问题的根源是缺乏系统方法论——大模型开发早已超越“提示词+API”的简单组合，成为融合AI理论、软件工程与产品设计的综合性学科。
为此我们邀请了袁从德老师开设《大模型应用一站式开发》课程。我们将通过一个情感聊天应用项目的全流程实战，带你深入开发全生命周期，构建一个真正的AI原生产品。课程里学到的技术框架、架构与产品思维、智能体实现方法，也能迁移到其他大模型应用开发上。
课程设计
为了实现这一目标，课程精心设计了六大模块。
认知篇：建立大模型应用开发的全景图，提前认识主流开发框架，了解大模型应用开发的实现环节与核心挑战。
基础篇：以直观类比 + 图解思维 + 工程视角的方法，为你解读大模型底层逻辑，剖析Transformer 架构、文本生成机制、Prompt工程、Agent架构与RAG背后的原理。
实战篇（一）：从零开始，实现“心语”心理健康陪伴机器人，完成环境搭建、界面设计、记忆注入和核心功能（识别用户情感意图并予以回应）的开发。通过这一章，你将获得一个可复用、可扩展、生产就绪的大模型应用项目模板，为后续的进阶学习打好基础。
实战篇（二）：为“心语”项目实现个性化配置和更精准的情感分析功能，完成多轮对话的优化，并接入本地知识库。考虑到安全与合规要求，我们还将学习如何过滤敏感内容。此外，还会学习性能优化技巧，提升应用的响应速度与稳定性。
进阶篇：探索多模态能力的实现方法，掌握如何集成语音与图像能力、专属模型的微调方法、插件开发与A/B测试等等内容。让你的大模型应用开发水平更进一步。
落地篇：学习如何将应用部署到云服务器，使用Docker容器化，实现高可用与弹性扩展。同时建立监控系统，实时跟踪性能、错误率、用户反馈，确保系统稳定运行。此外，还会带你畅想大模型应用的商业化路径。
课程目录
开篇词
- 开篇词｜从对话到陪伴：大模型应用开发的全景实战课
- 直播回放｜1 小时带你入门大模型应用开发
认知篇：走进大模型应用开发
- 01｜蓝图构建：大模型应用开发全景图
- 02｜场景选择：为什么选择情感聊天切入？
- 03｜架构与选型：如何从0到1构建AI情感伙伴？
基础篇：大语言模型核心原理与交互逻辑
- 04｜“黑箱”揭秘：Transformer架构与文本生成机制
- 05｜Prompt工程入门：如何让大模型精准理解你的情感聊天需求
- 06｜上下文管理技巧：打造连贯自然的情感聊天对话体验
- 07｜从“对话机器”到“陪伴伙伴”：用Agent架构重塑情感聊天机器人的智能边界
- 08｜检索增强生成：让大模型“言之有据
实战篇（一）情感聊天应用基础搭建
- 09｜开发环境搭建：大模型应用项目初始化
- 10 | 向量数据库入门：为情感聊天机器人注入长期记忆
- 11｜核心功能开发 1：用户输入处理与情感意图识别
- 12｜核心功能开发 2：大模型响应生成与情感匹配优化
- 13｜界面设计入门：Python+React搭建情感聊天可视化界面
实战篇（二）情感聊天应用功能升级
- 14｜情感分析集成：让大模型读懂用户情绪并给出适配回复
- 15｜个性化配置：支持用户自定义聊天风格、语气与角色设定
- 16｜多轮对话优化：基于记忆机制实现上下文连贯交互
- 17｜敏感内容过滤：保障情感聊天应用的合规性与安全性
- 18｜本地知识库接入：让情感聊天具备专属领域知识应答能力
- 19｜性能优化技巧：提升情感聊天应用的响应速度与稳定性
进阶篇：大模型应用拓展与深化
- 20｜多模态情感交互：集成图片、语音的沉浸式聊天体验开发
- 21｜微调实战：基于私有数据优化情感聊天模型效果
- 22｜插件开发：为情感聊天应用添加天气、新闻等扩展功能
- 23｜A/B 测试实践：对比不同模型与Prompt方案的聊天效果
落地篇：部署、运维与商业化思考
- 24｜多平台部署指南：从本地运行到云服务器、Docker容器上线
- 25｜应用监控与运维：日志分析、性能监控及故障快速恢复
- 26｜大模型应用商业化路径：从情感聊天到垂直领域解决方案的拓展
结束语 & 结课测试
- 结束语｜ 让AI更有温度，让陪伴更懂你
- 结课测试｜来检验一下你的学习结果吧！
作者介绍
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