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学习目标
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。
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AI大模型教程 Prompt提示词工程 AI原生应用开发零基础入门到实战之基于大模型API的应用开发模式此部分教程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、LangChaintMilvus 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。
AI大模型教程 Prompt提示词工程 AI原生应用开发零基础入门到实战之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知识库智能体应用、工作流应用、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。
AI大模型教程 Prompt提示词工程 AI原生应用开发零基础入门到实战之基于大模型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。
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