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第二阶段 · 第六关
大模型应用开发
不训练模型，专注把大模型用好：从 API 调用、提示词工程到 RAG 知识库、Agent 和 MCP，做出能真正上线使用的 AI 应用。
LLM Application Development · 中文或法语授课
持续时间
小班
96 - 108 小时
建议先学完人工智能，或者有扎实的 Python 基础；内容会随着大模型发展持续更新
一对一
72 小时
不需要再报班，不会讲到会为止，任意时段 1 对 1 解决编程问题
课程大纲
- 01大模型基础：Token、上下文窗口、模型怎么选
- 02调用大模型 APIOpenAI / Claude API
- 03提示词工程Prompt Engineering
- 04结构化输出与函数调用Function Calling
- 05向量与 EmbeddingEmbedding
- 06向量数据库Chroma / FAISS
- 07检索增强生成RAG
- 08LangChain 与 LlamaIndex 框架
- 09智能体开发与多 Agent 协作Agent
- 10MCP：让模型连接外部工具Model Context Protocol
- 11本地部署开源模型Ollama
- 12效果评估、成本控制与上线部署
课程项目
- 小项目命令行 AI 助手
- 小项目PDF 文档问答
- 小项目自动整理信息的小 Agent
- 结班项目个人知识库问答系统（RAG 全流程：上传资料、检索、带出处回答）
- 结班项目多 Agent 协作助手
- 拓展项目自己的 MCP 工具服务
目标收获
- 理解大模型能做什么、不能做什么，会根据任务选模型
- 能在 Python 里调用各家大模型 API
- 写出稳定、可控的提示词，让模型按格式输出
- 独立搭建 RAG 知识库问答系统
- 开发能调用工具、分步完成任务的 Agent
- 会评估效果、控制成本，把 AI 应用部署上线
- 跟上大模型领域的新工具，知道怎么快速上手
项目展示
RAG 知识库问答：柠檬课程助手 
RAG 检索过程：先找资料再回答 
会调用工具的 Agent
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