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创作背景：
AI引领的第四次工业革命正席卷而来，如何精准把握这一历史性机遇，将会成为我们这一代人不容忽视且需深入思考与积极行动的重要课题。
AI（人工智能）正在以惊人的速度席卷着各行各业，其影响深远且广泛。十九大开幕式把人工智能列入了报告内容， 普京表示过人工智能是整个人类的未来，马斯克说人工智能有可能是人类科技的终极战场。雷总说过一句话： “只要站在风口上，猪都能飞上天。”
未来几年AI将会像计算机一样快速普及，面对这一历史性的第一波红利，你是否已准备好把握机遇，引领未来呢！
教程介绍：
我们坚信，在AGI（通用人工智能）时代，那些既精通AI技术、又具备编程能力和业务洞察力的复合型人才将成为最宝贵的资源。为此，我们提出了‘AI全栈工程师’这一概念，旨在更精准地描述这一复合型人才群体，而非过分夸大其词。
这门课的目标，就是培养「AI 全栈」人才。通过这门课程的学习，我们能够全面掌握Prompt Engineering(Prompt提示词工程)、AI编程、AI大模型应用开发、AI大模型后端开发、AI大模型微调、AI大模型数据训练、AI大模型知识库管理、AI大模型数据管理、AI大模型评估、搭建自己的AI私有大模型等AI技术栈，同时培养编程能力和业务洞察力，以成为AGI（通用人工智能）时代所需的 全能型AI工程师。
Prompt提示词工程：Prompt提示词工程师的薪资在15-35k之间，教程涉及Prompt生成文技巧、Prompt生成图技巧、Prompt优化、Prompt模版、Prompt评估、Prompt微调、AI编程等。本章节覆盖了Prompt提示词在多个领域的应用，从热点追踪、活动策划、文章撰写及实体抽取，到内容解释与优化、评论与说说创作，再到结合AI助手生成短视频；同时，Prompt提示词还可以快速辅助完成周报、简历、邮件及情书等文档撰写，并有效整理文档资料。针对运营编辑岗位，课程提供了文案支持、内容审核与舆情分析、数据分析及商业计划书撰写的Prompt技巧。此外，还深入讲解了利用Prompt生成PPT、思维导图，以及借助Mermaid.js生成图表、流程图、序列图、时间线图的方法。在编程领域，课程涵盖了AI编写前端、Flutter、嵌入式及Python、Go、Node.js等多种语言代码的Prompt应用，并扩展到Nodejs、Golang、Python结合MYSQL的Prompt爬虫系统开发。最后，课程还传授了AI编程Prompt技巧，包括接口文档生成、代码解释、代码与注释生成、语法检查、服务器命令解析、错误排查咨询，以及简历、报告、周报等文档撰写的Prompt高效方法，助力学员在任何场景中能游刃有余的使用Prompt Engineering。
基于大模型API的应用开发模式：详细讲解了如何通过HTTPS请求及OpenAI调用官方SDK，还讲了Langchain调用ChatGLM、讯飞星火、阿里通义千问、百度千帆等大模型。在此过程中，深入探讨了接口调用的注意事项、参数微调技巧以及Prompt提示词的使用策略。随后，课程讲解了实现单轮、多轮及流式对话的方法，并深入剖析了Function Call的原理与应用场景，通过nodejs、Python、Go等后端语言实践了Function Call的具体实现。此外，利用AI编程技术（特别是Prompt提示词的设计），引导学员分别使用nodejs、Python、Go这些后端语言，从零构建了‘康言智解医药问答AI项目’实战。该项目类似于ChatGPT和文心一言，不仅能够解答医学方面的专业知识，还具备AI问答助手的功能。最后，课程以实战形式展示了AI合同审查项目，教授了如何使用Nodejs、Python、Go语言读取Word合同内容，结合AI大模型与Prompt技术，成功实现了合同审查功能。还讲了向量Embeddings、向量数据库Milvus 、搜索引擎实战、图搜图实战、LangChain以及LangChaint+Milvus 实现RAG企业知识库系统，最后还讲了语音识别、语音合成、文生图、虚拟模特 鞋靴模特 AI试衣 创意海报生成等。
基于大模型的微调应用开发模式：讲了大模型的微调、数据投喂训练大模型、Agent+知识库（智能体应用）、工作流应用、智能体编排应用。工作流结合智能体实现了AI旅游攻略实战。通过智能体编排应用结合后端API以及数据库实现了 仿京东《京言》AI实战。课程还涉及多个大模型应用开发的示例，旨在适应不同垂直领域应用的开发 、低代码快速构建RAG应用、知识库检索系统、导购系统、商品推荐系统。
本地部署 微调大模型：分别在Win Macos Liunx通过Ollama部署DeepSeek以及Qwen等大模型、调用本地大模型API开发应用、一站式解决DeepSeek与200多个大模型调用的难题、 Chatbox+DeepSeep+Qwen2.5打造超级AI助手、分别在Win Macos Liunx上面部署AnythingLLM、AnythingLLM+DeepSeek知识库 、以及Api远程调用AnythingLLM、本地大模型的数据投喂、本地大模型调优、开源的 LLM 应用开发平台Dify的部署（linux win macos）、借助Dify微调大模型、借助Dify搭建公司内部知识库、RAG应用、Agent智能体、工作流应用，以及Dify应用的远程调用、微调模型、快速部署AI应用、快速在自己网站集成AI应用、快速创建一个Sql转换助手、借助知识库给大模型投喂数据 、爬取web数据实现RAG知识库、微调私有RAG大模型、Dify调用远程知识库、Dify知识库高级操作、Dify通过API调用远程Milvues数据投喂知识给AI大模型。本地部署微调大模型教程持续更新中...
AI招聘：
每次工业革命都会带来前所未有的变革，不仅重塑了生产方式、产业结构，还催生了大量全新的就业机会。作为第四次工业革命的标志性技术，AI同样催生了一个繁荣的生态系统，孕育了众多与AI紧密相关的工作岗位。
学前须知：
1.教程类型：本视频为赞助类型视频教程,赞助后可以看此套AI大模型应用开发实战全部教程（包括后续更新教程）。2.必备基础：学习本课程需具备Nodejs/Python/Go/java等任何一门后端编程基础，没有后端基础也可以联系客服获取Nodejs+Express教程3.学习说明：每套教程只限一人学习，教程和电脑绑定，下单时，请填写正确的QQ号,赞助后系统自动发货，届时联系客服获取授权码。4.学习环境：本视频支持win xp和win7 win8 win10 win11 以及苹果mac电脑，不支持虚拟机系统。5.学习时长: 每讲20-35分钟左右。6.配套资源：视频+课件+源码+赞助群。7.关于售后：本教程主要包含的内容是 视频+课件 +源码 ，关于教程中问题万一解决不了可以联系我们获取技术支持。教程目录：
01、【AI能力】AI和AI大模型介绍 AI能力 AI生成思维导购图 AI生成PPT AI写代码 生成代码 (39分22秒)
02、【Prompt技巧】prompt提示词设计、prompt提示词工程、AIGC、AGI、NLP、LLM、GPT、CUI、GUI、LUI （21分16秒）
03、【Prompt技巧】AIGC Prompt提示词编写技巧 明确目标、标点符号 分隔符的使用 (26分39秒)
04、【Prompt技巧】AIGC Prompt提示词编写技巧 、指定格式、Prompt思维链、示例示范、限制和约束、角色扮演等（32分56秒）
05、【Prompt应用】自媒体和营销行业的Prompt技巧、找热点、写策划、优化内容、出文章、实体抽取、生成视频（25分14秒）
06、【Prompt应用】写周报、简历、邮件、整理文档、 舆情以及数据分析、写商业计划书、生成PPT 思维导购图 图表（40分15秒）
07、【Prompt绘画】Prompt提示词生成图技巧 绘画创作 生成海报（18分44秒）
08、【AI编程】Prompt提示词在软件开发领域的应用 AI编程 AI写代码 AI写爬虫系统（28分36秒）
09、【AI编程】Prompt提示词在软件开发领域的应用 生成接口文档、解释 注释代码、代码语法检查、排查错误、咨询问题(14分59秒)
10、【AI编程】CodeGeeX 通义灵码 文心快码 GitHub Copilot智能编程助手 (33分10秒)
11、【AI应用开发】私有 公有大模型介绍 以及 基于AI大模型应用开发的几种方式 (9分55秒)
12、【AI应用开发】AI编程 分别用nodejs python golang OpenAi调用 ChatGLM 智谱AI大模型的Api (29分22秒)
13、【AI应用开发】分别用nodejs python golang OpenAi调用讯飞星火AI大模型Api (17分3秒)
14、【AI应用开发】分别使用https以及千帆SDK调用千帆大模型API (24分42秒)
15、【AI应用开发】Function Calling函数调用 设置角色、多轮对话、流返回 (35分1秒)
16、【AI应用实战 康言智解】Nodejs+AI编程 实现一个类似ChatGpt的康言智解医药问答AI系统（35分5秒）
17、【AI应用实战 康言智解】Golang+AI编程 实现一个类似ChatGpt的康言智解医药问答AI系统 （28分20秒）
18、【AI应用实战 康言智解】Python+AI编程 实现一个类似ChatGpt的康言智解医药问答AI系统 (24分2秒)
19、【AI应用实战 合同审查项目】Node.js、Python、Go携手AI大模型实现多语言AI合同审查实战 (21分47秒)
20、【向量Embeddings】向量Embeddings+向量数据库介绍、向量Embeddings实战 （13分50秒）
21、【向量数据库】向量数据库以及应用场景介绍 分别使用Docker和阿里向量检索服务搭建向量数据库（29分25秒）
22、【向量数据库】可视化工具操作Milvus向量数据 创建库、集合、索引、增加、查询、导出、删除向量数据等 (20分13秒)
23、【向量数据库】Nodejs操作向量数据库 创建集合 索引 增 删 改查 按照向量数据和半径搜索 (43分45秒)
24、【向量数据库】Python操作向量数据库 创建集合 索引 增 删 改查 按照向量数据和半径搜索 （32分56秒）
25、【向量数据库】Go语言操作向量数据库milvus (27分55秒)
26、【文搜文实战】 向量数据库实现相似度全文搜索引擎 电商搜索、推荐系统等 (25分27秒)
27、【图搜图实战】借助阿里DashScope模型实现图片向量化、实现图搜图 (29分14秒)
28、【Langchain+RAG】RAG介绍、Langchain快速入门、Langchain向量Embeddings、分别使用Nodejs Python借助Langchain调用千帆、智谱、tongyi大模型 （36分48秒）
29、【Langchain】Langchain Document loaders text-splitters 加载文档 文档切片 (29分34秒)
30、【Langchain+Python】LangChain VectorStores Milvus向量数据库 、 from_texts 、from_documents 等 （20分32秒）
31、【Langchain+Nodejs】LangChain VectorStores Milvus向量数据库 （28分25秒）
32、【RAG】LangChain+RAG 检索增强生成技术 实现企业知识库系统 (26分44秒)
33、【RAG】RAG 企业知识库系统优化 配置多样性 切割文档 MultiQueryRetriever LongContextReorder （22分46秒）
34、【语音】语音合成、语音识别 (23分51秒)
35、【合成图】阿里百炼 图像合成 文生图 虚拟模特 鞋靴模特 AI试衣 创意海报生成等 （29分51秒）
36、【智能体Agent】大模型微调 低代码快速构建RAG应用、知识库检索系统、导购系统、商品推荐系统 (22分23秒)
37、【智能体Agent】10分钟在自己的网站上增加一个基于私有数据+公有大模型的RAG AI助手 (28分25秒)
38、【工作流应用】 大模型节点（职业规划）知识库节点（垂直领域AI应用）详解 (20分35秒)
39、【工作流应用】意图分类节点 文本节点 API节点 （21分49秒）
40、【工作流应用】文本转换 、脚本转换节点、条件判断节点 （22分12秒）
41、【智能体编排应用】智能体节点 工作流节点 决策分类节点实现智能体编排 (12分8秒)
42、【实战】 工作流实现AI旅游攻略实战(28分57秒)
43、【仿京东AI实战】仿京东《问京言》AI项目实战-项目演示、项目分析(18分44秒)
44、【AI实战】仿京东《问京言》AI项目实战 配置意图 微调Prompt和提取商品信息大模型 获取商品标题和商品属性（31分39秒）
45、【仿京东AI实战】仿京东《问京言》AI项目实战 脚本转换 在大模型中调用远程API 获取数据库商品数据（21分51秒）
46、【仿京东AI实战】仿京东《问京言》AI项目实战 配置智能导购大模型(21分10秒)
47、【仿京东AI实战】仿京东《问京言》优化意图匹配 Python Curl Nodejs接口调用大模型(15分38秒)
48、【仿京东AI实战】仿京东《问京言》前端显示AI返回的商品数据 配置对话 保存历史记录(32分47秒)
49、【模型调优】借助基座大模型+大量私有数据实现模型调优(28分2秒)
50、【模型部署】DeepSeek介绍、分别在Windows、 Macos、Linux上面部署DeepSeek AI大模型（19分52秒）
51、【DeepSeek】后端语言调用本地部署的deepseek大模型开发应用 （32分15秒）
52、【Qwen】Qwen大语言模型本地部署以及后端API接口调用 （12分48秒）
53、【DeepSeek】 一站式解决DeepSeek与200多个大模型调用的难题 （29分59秒）
54、【Chatbox】 Chatbox+DeepSeek+Qwen2.5+阿里百炼平台打造超级AI助手 （29分3秒）
55、【DeepSeek】后端APi调用本地DeepSeek或者Qwen实现一个类似康言智解医药问答AI系统 以及 打字输出效果（42分6秒）
56、【投喂数据】 Win搭建DeepSeek+AnythingLLM知识库 汉化 Api远程调用 （18分30秒）
57、【投喂数据】 Macos 搭建AnythingLLM+DeepSeek知识库 汉化 Api远程调用 （7分58秒）
58、【投喂数据】 Linux服务器搭建AnythingLLM+DeepSeek 汉化Api远程调用 （15分43秒）
59、【AnythingLLM】 Docker安装部署AnythingLLM Web管理AnythingLLM （7分21秒）
60、【投喂数据】 AnythingLLM DeepSeek Qwen2.5 数据投喂 文档切片 向量化 微调 实现RAG知识库系统 （19分6秒）
61、 【Vue_Ai_Chat】DeepSeek Qwen多轮对话 手把手打造 Vue_Ai_Chat 超级助手 （35分9秒）
62、【多轮对话】 Vue_Ai_Chat调用 AnythingLLM以及实现RAG知识库系统多轮对 （20分55秒）
63、【Dify】 开源的 LLM 应用开发平台Dify介绍、Windows MacOs上面搭建Dify环境（13分23秒）
64、【Dify】 Linux上面搭建Dify、配置环境变量以及更新应用信息（20分49秒）
65、【模型微调】 Dify使用 配置大模型供应商（Deepseek Qwen Ollama等）微调模型、发布AI应用、网站快速集成AI应用、几分钟快速创建一个AI助手、快速实现Sql转换助手（30分44秒）
66、【Dify+RAG】 借助本地Dify平台实现私有AI助手 创建知识库实现文档切片 文档清洗 文档向量化 文档召回 训练 微调RAG模型（24分39秒）
67、【Dify+RAG】 借助本地Dify 配置爬虫 爬取Web数据创建知识库 实现数据切片 向量化 清洗训练 微调RAG模型 (17分9秒)
68、【Dify+RAG】Dify外部知识库 Dify借助（Nodejs Python Go）Api接口调用向量数据库实现 数据库知识库系统(22分32秒)
69、【Dify知识库高级操作】Dify外部知识库 Dify通过Api接口调用远程的Milvues向量数据库实现外部知识库(30分5秒)
课程目录截图展示：
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