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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接口、官方SDK、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、LangChaint+Milvus 实现RAG企业知识库系统、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：从AI大模型的微调、数据训练、Agent（智能体）、知识库与数据管理到模型评估等多个维度展开。课程详细讲解了如何获取并预处理目标任务相关数据，构建包含Prompt-Completion等字段的微调数据集，随后加载预训练大模型，并依据目标灵活调整模型结构或参数（如通过PEFT方法）。通过针对性训练，更新模型参数，实现高效微调。进而，课程教授了如何封装微调后的模型以确保其稳定运行，并部署至实际应用中进行在线推理与预测。最后，课程还涉及了后端调用微调后大模型的示例，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。
基于大模型API或大模型微调+插件开发模式：就是使用大模型API+插件开发模式或者大模型微调+插件开发模式来开发大模型应用，让我们快速实现智能体应用、工作流应用、智能体编排应用
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。课程目录截图展示：
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更新中，每周更新2-5讲 ...
AI大模型应用开发入门实战教程目录介绍：
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
02、【Prompt技巧】prompt提示词设计、prompt提示词工程、AIGC、AGI、NLP、LLM、GPT、CUI、GUI、LUI
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（1）
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（2）
05、【Prompt应用】自媒体和营销行业的Prompt设计技巧、找热点、写策划、解释、优化内容、出文章、实体抽取、生成视频
06、【Prompt应用】写周报、简历、邮件、生成 整理文档、内容 舆情分析、数据分析、写商业计划书、生成PPT 思维导购图 图表
07、【Prompt绘画】Prompt提示词生成图技巧 绘画创作 生成海报
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
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
10、【AI编程】CodeGeeX 通义灵码 文心快码 GitHub Copilot智能编程助手
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
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
13、【AI应用开发】分别用nodejs python golang OpenAi调用讯飞星火AI大模型Api
14、【AI应用开发】分别使用https以及千帆SDK调用千帆大模型API
15、【AI应用开发】Function Calling函数调用 设置角色、多轮对话、流返回
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
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
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
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
20、【向量Embeddings】向量Embeddings+向量数据库介绍、向量Embeddings实战
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
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
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（32分56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
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
持续更新中...（注：购买过此教程的学员可在下载地址里直接获取更新内容）
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