
- 基础知识:通俗拆解大模型、AI智能体基础概念,规避新手入门高频理解错误;
- 大模型生态:梳理国内外主流大模型优缺点、适用场景,学会按需选型;
- AI治理体系:科普行业合规规则、落地风控细则,后续开发项目避开合规红线;
- 通用人工智能:讲解AGI行业发展趋势,结合行业前景规划求职、副业方向。
- 提示词工程:从基础指令到高阶小样本提示,熟练用Prompt调动大模型性能;
- MCP架构:当下智能体工具调用主流框架,知识库Agent必备底层原理;
- RAG工程:检索增强全流程落地,文档问答、私有知识库项目核心技术;
- 上下文工程:优化对话记忆、超长文本压缩,解决智能体 “健忘” 痛点;
- AI 原生基础设施:环境配置、模型部署、资源调度全流程实操教学;
- vLLM 高性能推理:低成本本地部署大模型,节省硬件算力成本;
- 分项项目实战:分模块小型练手项目,逐个巩固单节所学知识点。
- 智能体底层原理:ReAct、思维链、自主规划等智能体运行核心逻辑;
- 氛围编程:轻量化AI开发模式,快速迭代调试智能体功能;
- SDD规范驱动开发:对标大厂标准化开发流程,养成规范编码习惯;
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