大模型应用一站式开发

过去两年里，你可能已经亲历了大模型带来的震撼：ChatGPT 能写诗编程，Sora 可以生成逼真的视频，通义千问、Kimi、Claude 等模型在各类任务中展现出惊人的能力。许多团队也跃跃欲试，尝试将大模型融入产品中。

然而，你可能很快就会发现，调用一个 API 并不等于构建一个可用的应用。我们看到太多案例：

• Prompt 写了一百遍，回答依然似是而非。
• 想让模型回答企业内部知识，却发现它凭空编造。
• 构建了一个 RAG 系统，检索结果明明相关，生成的答案却驴唇不对马嘴。
• 设计了一个 Agent 流程，结果模型在循环中无限兜圈，始终无法收敛。
• 上线后成本飙升，延迟高达十几秒，用户体验极差。

问题的根源是缺乏系统方法论——大模型开发早已超越“提示词 +API”的简单组合，成为融合 AI 理论、软件工程与产品设计的综合性学科。

为此我们邀请了袁从德老师开设《大模型应用一站式开发》课程。我们将通过一个情感聊天应用项目的全流程实战，带你深入开发全生命周期，构建一个真正的 AI 原生产品。课程里学到的技术框架、架构与产品思维、智能体实现方法，也能迁移到其他大模型应用开发上。

课程设计

为了实现这一目标，课程精心设计了六大模块。

认知篇：建立大模型应用开发的全景图，提前认识主流开发框架，了解大模型应用开发的实现环节与核心挑战。

基础篇：以直观类比 + 图解思维 + 工程视角的方法，为你解读大模型底层逻辑，剖析 Transformer 架构、文本生成机制、Prompt 工程、Agent 架构与 RAG 背后的原理。

实战篇（一）：从零开始，实现“心语”心理健康陪伴机器人，完成环境搭建、界面设计、记忆注入和核心功能（识别用户情感意图并予以回应）的开发。通过这一章，你将获得一个可复用、可扩展、生产就绪的大模型应用项目模板，为后续的进阶学习打好基础。

实战篇（二）：为“心语”项目实现个性化配置和更精准的情感分析功能，完成多轮对话的优化，并接入本地知识库。考虑到安全与合规要求，我们还将学习如何过滤敏感内容。此外，还会学习性能优化技巧，提升应用的响应速度与稳定性。

进阶篇：探索多模态能力的实现方法，掌握如何集成语音与图像能力、专属模型的微调方法、插件开发与 A/B 测试等等内容。让你的大模型应用开发水平更进一步。

落地篇：学习如何将应用部署到云服务器，使用 Docker 容器化，实现高可用与弹性扩展。同时建立监控系统，实时跟踪性能、错误率、用户反馈，确保系统稳定运行。此外，还会带你畅想大模型应用的商业化路径。

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