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【大模型全栈保姆级教程】从入门到项目全程精讲！Langchain|Agent|模型部署|大模型API|Promt|RAG知识库|简历包装

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2026-10-28 16:39:44

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1.1、大模型课程章节介绍

04:58

大模型学习路线图

11:44

1.2 AI大模型开发工程师的职责、选择原因与主要工作

26:53

1.3 大模型应用开发主要落地场景

34:06

1.4 课程学习路径

12:21

2.1大模型的发展历程(1)

27:31

2.1大模型的发展历程

27:31

2.2大模型擅长做什么、不擅长做什么(1)

23:59

2.2大模型擅长做什么、不擅长做什么

23:59

3.1 Python&VScode&Git&Nodejs安装流程

38:37

3.2 虚拟环境和pip包管理

35:04

3.3 API Key配置与环境变量的读取

18:58

3.4 第一个AI项目_调用deepseek模型

14:23

4.1 Python基础1-变量的定义与申明

17:55

4.2 Python基础1-数值型变量

09:56

4.3 Python基础1-字符串的定义

07:16

4.3 Python基础1-字符串的切片和合并

15:32

4.4 Python基础1-输入输出

16:41

4.5 Python基础1-条件判断

11:54

4.6 Python基础1-for循环

07:30

4.7 Python基础1-while循环

13:59

4.8 Python基础1-综合练习_积分兑换系统

08:12

5.1 列表和元组2

04:23

5.1 列表与元组1

33:53

5.2 字典和集合2

06:05

5.2 字典与集合1

16:34

5.3 不同数据类型之间的互转

08:33

5.4 函数的使用

26:22

5.5 文件的读写

23:50

6.1 类和对象的定义

25:26

6.2 类的封装

09:49

6.2 类的封装2

20:21

6.3 类的继承

17:43

6.4 Try-except的使用

13:15

6.5 Python工程文件目录

18:53

7.1 URL基础与构建规范

27:29

7.2 请求方式-GET和POST

09:43

7.3 API与数据传输格式JSON

20:39

7.4 requests发送请求与响应解析

21:29

8.1 FastAPI基础

15:24

8.2.1 FastAPI两类接口的定义方式

18:47

8.2.2 构建第一个后端服务1-GET接口的实现

23:33

8.2.3 构建第一个后端服务2-POST接口的实现

13:58

8.3 Swagger文档

07:57

8.4 后端开发基本规范1

04:09

8.4 后端开发基本规范2

10:21

9.1.1 前端基础认知-前端3大件

08:29

9.1.2 前端基础认知-HTML

10:58

9.1.3 前端基础认知-CSS样式

09:09

9.1.4 前端基础认知-JavaScript

15:37

9.2 AI 应用常见界面

07:55

9.3 前后端分离对话系统(上)-后端部分讲解

38:01

9.3 前后端分离对话系统(下)-前端部分讲解

23:42

10.1 数据库在对话系统中的作用与基础概念

18:58

10.2 SQLite入门

10:53

10.3.1 SQLite基于命令行的操作

13:44

10.3.2 SQLite基于Python sqlalchemy SDK的操作

44:27

11.1 云厂商选择与模型选择

25:22

11.2 调用参数介绍

25:49

11.3 核心参数1-message_list

11:50

11.3 核心参数2-temperature

35:07

11.3 核心参数3-采样策略与流式输出

13:57

11.4 .实战_连续对话系统

51:15

12.1 大模型提示词的作用1

11:44

12.3 prompt优化调试方法

08:22

12.4 Prompt实战-旅游景点推理与人岗匹配逻辑推理

39:30

13.1 为什么要结构化输出

12:36

13.2 JSON结构化输出1-LLM JSON Mode

18:17

13.2 JSON结构化输出2-JSON Schema

01:02:37

13.2 JSON结构化输出3-容错处理

08:48

13.3 项目实战-简历助手

18:49

14.1 大模型流式推送协议

10:09

14.2 聊天体验优化

08:44

14.3 实战_打造类ChatGPT对话界面

21:51

15.1 大模型成本与安全-token统计

19:59

15.2 大模型成本与安全-LLM成本控制

18:16

15.3 大模型成本与安全-大模型安全策略

13:41

16.1 为什么做RAG

12:35

16.2 RAG标准流程

10:27

16.3 RAG常见场景

05:45

17.1 embedding是什么

11:02

17.2 向量检索原理

12:14

17.3 实战_相关新闻检索(上)

15:06

17.3 实战_相关新闻检索(下)

32:45

18.1 向量数据库作用(上)

17:06

18.1 向量数据库作用(下)

15:29

18.2 向量数据库的选取

06:07

18.3 向量数据库Chroma实战(上)_数据集处理与向量化函数定义

19:50

18.3 向量数据库Chroma实战(下)_向量索引构建与检索

34:08

19.1 文档解析与切分策略-文档类型

11:10

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