掌握大模型LLM开发与编程的5大核心技能实战指南

 01 为什么大模型开发成为技术新风口？   
大语言模型（LLM）正在重塑人工智能应用开发范式。本课程开篇通过《大语言模型与ChatGPT综述》《LLM应用开发综述》两节系统解析技术演进脉络，从GPT系列突破到ChatGPT多场景落地案例，帮助开发者建立完整的认知框架。课程特别强调工程化思维，不仅讲解原理，更聚焦如何将LLM转化为实际生产力工具。   

 02 深度掌握Prompt Engineering全场景技巧   
从基础分隔符使用到高级思维链（CoT）设计，课程用12节专项训练构建提示词工程体系。Few-Shot Prompting教学通过电商客服、代码生成等案例演示上下文学习能力；对抗攻击章节揭示提示词注入防御方案；角色生成器实验则展现人格化交互设计精髓。每个技巧均配套Python环境实操演示，确保即学即用。   

 03 LangChain框架开发企业级应用   
作为LLM开发的核心工具链，课程用20课时详解LangChain六大模块：   

- Models：OpenAI/ChatGLM等多模型对接   

- Prompts：动态模板与输出解析器开发   

- Memory：对话缓存、实体记忆等状态管理   

- Chains：复杂工作流编排与路由控制   

- Agents：自主决策智能体开发实战   

- LCEL：声明式编程实现高并发处理   

通过订单管理系统、知识图谱问答等综合案例，掌握生产环境部署关键技能。   

 04 OpenAI API与多模态开发实战   
覆盖Completion、Embeddings等全部API接口，重点解析：   

- 音频转录与微调模型部署流程   

- 文件处理与图像生成API集成方案   

- 合规性审查（Moderations）实现机制   

配套企业级代码规范，解决实际开发中的鉴权、限流等工程问题。   

 05 GitHub Copilot智能编程增效秘籍   
从基础代码补全到高级应用场景：   

- 自动化脚本生成与SQL优化技巧   

- 代码重构与单元测试用例自动编写   

- Copilot Labs实验性功能解锁方法   

通过函数生成、正则表达式调试等案例，提升30%以上编码效率。   

本课程以“理论-实验-项目”三维度教学，38小时课时涵盖从提示词优化到全栈开发的完整技能栈，适合希望快速切入AI赛道的开发者系统学习。课件包含所有案例代码与LangChain配置模板，大幅降低学习成本。

资源目录列表：

├─基于大模型LLM的开发与编程教程
│  ├─01-大语言模型及应用开发综述
│  │  ├─01-大语言模型与ChatGPT综述.mp4
│  │  ├─02-大语言模型LLM应用开发综述.mp4
│  ├─02-ChatGPTPromptEngineering提示词工程
│  │  ├─03-提示词引入（通过示例）.mp4
│  ├─02-ChatGPTPromptEngineering提示词工程
│  │  ├─04-运行与编程实验环境准备.mp4
│  │  ├─05-提示词工程1：原则、分割符与输出格式.mp4
│  │  ├─06-提示词工程2：判断与Few-ShotPrompting.mp4
│  │  ├─07-提示词工程3：思维链CoT.mp4
│  │  ├─08-提示词工程4：推理提示与更多推理.mp4
│  │  ├─09-提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4
│  │  ├─10-提示词工程6：角色生成器.mp4
│  │  ├─11-提示词工程7：迭代.mp4
│  │  ├─12-提示词工程8：聊天机器人--一般示例.mp4
│  │  ├─13-提示词工程9：聊天机器人--商店订单服务.mp4
│  │  ├─14-提供词工程10：代码生成.mp4
│  │  ├─15-提示词工程11：对抗攻击-注入、泄露与越狱.mp4
│  │  ├─16-提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4
│  ├─03-LangChain与LLM应用开发
│  │  ├─17-LangChain引入与概述.mp4
│  │  ├─18-几个相关概念与LangChain简单示例.mp4
│  │  ├─19-Models.LangChain对接OpenAI.mp4
│  │  ├─20-Models.LangChain对接ChatGLM.mp4
│  │  ├─21-Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTemplate.mp4
│  │  ├─22-Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotPromptTemplate.mp4
│  │  ├─23-Prompts：聊天模型的提示词模板.mp4
│  │  ├─24-Prompts：输出解析器OutputParser.mp4
│  │  ├─25-ConversationalMemory：引入与简单示例.mp4
│  │  ├─26-ConversationalMemory：ConversationBufferMemory.mp4
│  │  ├─27-ConversationalMemory：ConversationSummaryMemory.mp4
│  │  ├─28-ConversationalMemory：BufferWindow与TokenBuffer.mp4
│  │  ├─30-ConversationalMemory：EntityMemory与KGMemory.mp4
│  │  ├─31-Chains：引入与LLMChain.mp4
│  │  ├─32-Chains：SimpleSequentialChain与SequentialChain.mp4
│  │  ├─33-Chains：LLMRouterChain.mp4
│  │  ├─34-Chains：EmbeddingRouterChain与Memory.mp4
│  │  ├─35-Agent：引入与示例.mp4
│  │  ├─36-Agent：Zero-ShotReAct与会话（Conversational）.mp4
│  │  ├─37-Agent：更多的Build-InAgent与PythonAgent.mp4
│  │  ├─38-Agent：自定义代理.mp4
│  │  ├─39-Indexes索引.mp4
│  │  ├─40-LangChainExpressionLanguage(LCEL)：概念、功能与特性.mp4
│  │  ├─41-LangChainExpressionLanguage(LCEL)：Prompt+LLM.mp4
│  │  ├─42-LangChainExpressionLanguage(LCEL)：bind.mp4
│  │  ├─43-LangChainExpressionLanguage(LCEL)：fallbacks.mp4
│  │  ├─44-LangChainExpressionLanguage(LCEL)：并发RunnableMap.mp4
│  │  ├─45-LangChainExpressionLanguage(LCEL)：多Runnables之间路由.mp4
│  │  ├─46-LangChainExpressionLanguage(LCEL)：接口Interface.mp4
│  ├─04-OpenAIAPI
│  │  ├─47-起步GettingStarted.mp4
│  │  ├─48-Completion与AudioAPI.mp4
│  │  ├─49-Embeddings与FineTuning(微调).mp4
│  │  ├─50-Files与Images.mp4
│  │  ├─51-Models（模型）与Moderations（合规报告）.mp4
│  ├─05-用GithubCopilot辅助编程
│  │  ├─52-引入：介绍、安装、配置与示例.mp4
│  │  ├─53-文件处理与脚本.mp4
│  │  ├─54-函数、SQL、Cronjob与正则.mp4
│  │  ├─55-解释代码、生成代码与文章.mp4
│  │  ├─56-重构与测试.mp4
│  │  ├─57-CopilotLabs：能力工具箱.mp4
│  ├─06-其它大模型与AI辅助开发技术
│  │  ├─58-大模型开发模型.mp4
│  │  ├─59-更大AI辅助编码与其它领域.mp4
│  ├─课件.rar