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📖 课程介绍
你是不是也遇到过这种情况？看到大模型的各种神奇能力，心里痒痒的，但一到真要落地到自己的业务里，就感觉无从下手。想快速搭个智能应用，结果被复杂的代码和部署流程劝退了。这门课就是为这种情况准备的——**《大模型概述、低代码智能体开发与企业级LM部署》**，从最基础的概念讲起，一步步带你走到实际应用，把大模型真正用起来。
#### 课程亮点：系统化、实战化、低门槛
课程是由几个做AI开发的工程师一起琢磨出来的，一共11个模块，从大模型是个啥，到怎么在公司的服务器上跑起来，一层层往上走。一开始，你会搞明白大模型是怎么来的、分哪些类、训练和推理是咋回事，以及一个项目从想法到落地的完整流程。之后的重头戏是**低代码智能体开发**，我们会用Coze、Dify这些平台，手把手带你搭几个好玩的智能体，比如“深夜情感主播”、“大学百事通”。放心，不需要你有多深的编程功底，跟着做就行。最后，还会讲到RAG（检索增强生成）、模型微调和续训这些进阶技术，以及怎么把大模型部署到企业环境里，让它真能帮上忙。
#### 学习目标
– **理解大模型核心概念**：掌握大模型里的那些“计量单位”、训练环节、推理时遇到的瓶颈等等关键知识。
– **掌握低代码开发技巧**：能熟练用Coze、Dify这些平台，快速搭出自己的智能体应用。
– **实现企业级部署**：学会RAG、微调这些工程化方法，把大模型用到实际业务里。
– **提升问题解决能力**：通过“商户运营管家”这类案例，培养从需求分析到最终落地的全流程思维。
#### 适用人群
– **AI初学者**：对AI感兴趣，想系统性地入门大模型和智能体开发。
– **产品经理与创业者**：想利用AI技术快速验证自己的想法，降低开发成本和试错成本。
– **开发者与技术爱好者**：希望拓展自己的技能树，掌握低代码开发和LLM部署的实战经验。
– **企业数字化转型人员**：需要把大模型融入到业务流程中，提升效率和竞争力。
不管你是技术小白还是老手，这门课应该都能给你一些新东西。感兴趣的话，就来看看吧。
课程目录
- ├──01-大模型概述_低代码智能体开发_企业级LM部署
- | ├──day01
- | | ├──01-整体课程介绍.mp4
- 216.97M
- | | ├──02-为什么会出现大模型.mp4
- 241.69M
- | | ├──03-大模型中的计量单位.mp4
- 72.45M
- | | ├──04-大模型的分类.mp4
- 172.23M
- | | ├──05-大模型的4个要素.mp4
- 59.64M
- | | ├──06-大模型的训练环节.mp4
- 146.82M
- | | ├──07-大模型的推理环节_算力和算力的瓶颈.mp4
- 144.90M
- | | ├──08-工程化的几个模块_如何访问大模型.mp4
- 109.67M
- | | ├──09-工程化落地的整体流程.mp4
- 91.01M
- | | ├──10-提示词工程的几个要素.mp4
- 364.02M
- | | └──11-提示词的边界_注意点.mp4
- 105.91M
- | ├──day02
- | | ├──01-关于RAG的说明.mp4
- 85.70M
- | | ├──02-关于模型微调的说明.mp4
- 137.89M
- | | ├──03-关于模型续训的说明.mp4
- 87.32M
- | | ├──04-关于智能体的说明（含mcp、工作流）.mp4
- 247.19M
- | | ├──05-RAG的基本执行流程.mp4
- 77.84M
- | | ├──06-以CherryStudio和ima为例，说明RAG知识库的使用.mp4
- 220.91M
- | | ├──07-以Dify为例演示RAG知识库的使用.mp4
- 97.95M
- | | ├──08-智能体的整体介绍_coze的界面功能介绍.mp4
- 246.67M
- | | ├──09-创建智能体1：深夜情感主播.mp4
- 94.82M
- | | ├──10-创建智能体2：大学百事通.mp4
- 113.34M
- | | └──11-创建智能体3：家庭记账软件_Dify智能体创建的简单演示.mp4
- 95.53M
- | ├──day03
- | | ├──01-商户运营管家涉及到的几个项目的介绍.mp4
- 120.00M
- | | ├──02-coze中如何导入现有的资源.mp4
- 63.95M
- | | ├──03-coze案例：产品营销海报的生成.mp4
- 292.61M
- | | ├──04-大家几个问题的回复.mp4
- 49.19M
- | | ├──05-Dify案例：一键生成行业调研报告.mp4
- 369.98M
- | | ├──06-Dify案例：处理客户投诉助手.mp4
- 81.48M
- | | ├──07-Coze案例：客服对话记录分析.mp4
- 244.75M
- | | ├──08-Dify案例：客服对话记录分析.mp4
- 19.18M
- | | ├──09-Coze与Dify案例：商品评论分析.mp4
- 154.24M
- | | └──10-Coze案例：商品营销卖点提炼.mp4
- 136.11M
- | ├──day04
- | | ├──01-Python代码调用Coze平台的工作流.mp4
- 121.83M
- | | ├──02-Python代码调用Dify平台的工作流.mp4
- 115.64M
- | | ├──03-本地Ollama的部署说明.mp4
- 75.89M
- | | ├──04-为什么要进行企业级大模型部署_部署方案.mp4
- 96.15M
- | | ├──05-服务器配置的选择_Docker的安装.mp4
- 195.51M
- | | ├──06-Dify的安装和部署.mp4
- 126.93M
- | | ├──07-Dify平台部署在线大模型.mp4
- 18.26M
- | | ├──08-AutoDL部署服务器_部署XInference_部署LLM.mp4
- 207.14M
- | | ├──09-部署嵌入模型_部署重排序模型.mp4
- 89.03M
- | | ├──10-Dify平台接入Xinference的三种模型并演示使用.mp4
- 30.64M
- | | ├──11-建议：相关资源的关闭.mp4
- 20.41M
- | | ├──12-coze案例3之set_product_name_and_desc工作流的搭建.mp4
- 139.39M
- | | ├──13-coze案例3之selling_point_generation工作流的搭建.mp4
- 160.06M
- | | ├──14-coze案例3之selling2buying_point工作流的搭建.mp4
- 76.22M
- | | ├──15-coze案例3之red_book_and_video_script工作流的搭建.mp4
- 174.77M
- | | └──16-小结.mp4
- 74.70M
- ├──02-LangChain_LangGraph_MCP
- | ├──day01
- | | ├──01_langchain简介和扯淡闲聊求职学习方法.mp4
- 370.55M
- | | ├──02_langchain架构和未来趋势.mp4
- 77.35M
- | | ├──03_模型调用入门.mp4
- 455.61M
- | | ├──04_model_provider课间答疑.mp4
- 30.28M
- | | └──05_模型调用企业版.mp4
- 140.75M
- | ├──day02
- | | ├──06_Model-IO大模型接口.mp4
- 305.32M
- | | ├──07_Ollama本地大模型部署.mp4
- 139.27M
- | | ├──08_模型调用方法6大方法.mp4
- 195.76M
- | | ├──09_模型参数temperature补充.mp4
- 20.45M
- | | ├──10_Prompt是什么.mp4
- 175.57M
- | | └──11_提示词模板之构造方法.mp4
- 206.27M
- | ├──day03
- | | ├──12_创建提示词PromptTemplate下集.mp4
- 298.27M
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