AI大模型应用开发培训大纲

培训对象

• 希望掌握大模型应用开发的软件工程师

• 需要将AI能力集成到业务系统的企业IT人员

• 高校计算机、人工智能等专业的教师和学生

培训目标

通过本课程的系统学习，使学员全面掌握大模型应用开发的核心技术，具备使用LangChain等框架构建RAG应用、开发AI智能体的能力，能够独立完成企业级AI应用从设计到部署的全流程。

培训内容

1. 大模型技术概述与发展趋势：介绍大模型的技术演进（GPT系列、Llama、文心一言等），分析大模型在垂直行业中的应用价值。根据Coursera 2026职业技能报告，GenAI已成为最热门技能-9。

2.  

3. 提示工程（Prompt Engineering）：系统学习提示词设计原则，掌握零样本、少样本提示、链式思维（CoT）等高级技巧。

4.  

5. 检索增强生成（RAG）技术原理：讲解RAG的核心架构：文档加载、文本分割、向量化、向量检索、重排序。

6.  

7. LangChain框架入门：学习LangChain的核心组件：模型IO、检索、链（Chains）、代理（Agents）、回调。

8.  

9. 向量数据库选型与应用：介绍主流向量数据库（Pinecone、Milvus、Chroma、Qdrant）的特点与适用场景。

10.  

11. 大模型微调技术：讲解全量微调与高效参数微调（LoRA、P-Tuning）的原理与实现。

12.  

13. 智能体（AI Agent）开发：系统学习ReAct模式、Plan-and-Execute模式的智能体构建方法。

14.  

15. 多模态大模型应用：介绍图像生成（Stable Diffusion）、视觉问答（VQA）等应用开发。

16.  

17. 大模型应用部署与优化：学习模型量化、推理加速、成本控制等生产环境部署技巧。

18.  

19. AI应用评估与测试：掌握RAGAS评估框架、响应质量评测方法。

20.  

21. 安全与伦理考量：学习内容安全过滤、隐私保护、偏见缓解等最佳实践。

22.  

23. 综合项目实战：企业知识库问答系统：给定典型场景（如企业内部文档问答），学员完成从数据准备、RAG系统构建、前端展示到部署上线的完整开发流程。

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