Python零基础到大模型开发实战，掌握主流大模型API调用、LangChain开发、RAG检索增强、向量数据库等核心技能，成为企业急需的AI应用开发人才
本课程以 "实用为先、场景驱动" 为核心理念，紧扣企业 AI 应用落地需求。从Python零基础入门，到主流大模型API调用，再到RAG检索增强与向量数据库应用，全面培养AI大模型应用开发能力。
采用 "实用为先、场景驱动" 教学理念，聚焦企业AI应用落地真实需求。弱化复杂算法理论，强化工程化实现能力，通过梯度递进式教学，让零基础学员也能快速掌握大模型应用开发核心技能。
20周岁及以上、大专及以上学历，包括应届毕业生、传统开发从业者、想转入AI领域的技术爱好者等。无需AI基础，只要对人工智能感兴趣，渴望掌握大模型应用开发技能、拓宽职业赛道，均可报名学习。
名师面授+企业环境+实训教学+企业级项目实战。小班制教学，确保每位学员都能得到充分关注和个性化指导。课程融入真实商业项目，学员毕业即具备1-2年实战经验，快速上手工作。
国内主流大模型优先教学、梯度递进式课程设计、RAG检索增强专项训练、向量数据库实战应用、企业级知识库问答系统开发、开源大模型本地部署、就业冲刺全程指导。
系统化教学，从Python基础到大模型应用开发，循序渐进掌握AI大模型应用开发全栈技能
1. 开发环境搭建（保姆式教学）：VS Code安装配置、Anaconda虚拟环境创建、Python多版本管理
2. 计算机基础简化：仅讲命令行常用操作（文件创建/删除/路径切换），避免复杂理论
3. Python核心语法（梯度入门）：变量、数据类型（字符串/列表/字典重点）、循环/条件判断、简单正则表达式
4. 函数与模块（实用优先）：简单函数定义与调用、函数封装、简化面向对象（仅保留"类"基础用法）
5.
核心库实战（聚焦刚需）：requests（API调用）、pandas（基础数据清洗/筛选）、json（数据格式转换）、dotenv（环境变量安全管理）
6. 基础工程化：简单异常处理（try-except）、调试技巧（断点调试）、企业命名规范
小实训：简单文本清洗、用requests调用天气API、封装简单的API调用函数
阶段项目：《Python AI数据预处理小工具》- 输入文本可完成清洗、关键词提取，能调用API获取数据并格式化输出
能独立搭建开发环境，熟练使用Python核心语法，会调用AI开发必备库，能独立完成简单文本处理与API调用，项目可独立运行并讲解开发思路
1. Linux基础（实操为主）：远程连接工具（Xshell）使用教程、Linux常用命令（文件/目录管理）、Python环境快速部署
2. 网络与HTTP（通俗讲解）：用"寄快递"类比HTTP请求/响应，重点讲GET/POST请求、接口文档阅读方法、Postman接口测试
3.
MySQL数据库（入门简化）：数据库/表创建（图形化工具辅助）、基础增删改查SQL（提供常用模板）、Python操作MySQL（封装好基础函数，学员只需调用）
小实训：远程连接Linux服务器部署Python项目、用Postman测试大模型API、创建"对话记录表"并实现数据插入与查询
阶段项目：《简易对话记录管理系统》- 能存储用户与AI的对话内容，支持按时间查询历史对话，部署到Linux服务器
能独立远程操作Linux服务器，会用Postman调试API，能完成基础数据库操作与数据存储，项目可成功部署并运行，解决简单的后端问题
1. 大模型基础认知（通俗讲解）：什么是大模型、主流大模型（文心一言/智谱清言/GPT）简介、企业应用场景（智能客服/文案生成）
2. 大模型API实操（国内优先，简化流程）：文心一言/智谱清言API申请步骤、密钥配置、简单调用（提供完整代码模板）
3. 多轮对话开发（循序渐进）：先学单轮对话调用，再学上下文管理（用列表/数据库存储历史对话），解决Token超限基础问题
4.
Prompt工程（核心强化，易上手）：基础原则（清晰/精准）、结构化Prompt模板（指令+输入+输出要求）、JSON格式输出控制、简单幻觉解决技巧
5. 异常处理进阶：API调用失败重试、网络超时处理、额度不足预警
小实训：调用文心一言API实现单轮对话、编写结构化Prompt输出标准JSON格式数据、开发多轮对话功能实现上下文记忆
阶段项目：《多轮智能对话助理》- 支持多轮聊天，能记住上下文，可切换不同大模型（文心/智谱），对话记录自动存储，支持查询历史
理解大模型基础应用逻辑，能独立申请并调用国内主流大模型API，精通基础Prompt编写（能控制输出格式），能独立开发多轮对话应用，项目功能完整且稳定
1. LangChain基础（简化认知）：什么是LangChain、核心优势（简化开发流程）、环境搭建（pip安装+版本适配）
2.
核心组件入门（逐个突破）：先学PromptTemplate（Prompt模板封装），再学Memory（对话记忆组件），最后学LLM/ChatModel（统一大模型调用接口）
3. 工具开发（实用优先）：简化自定义工具，重点学内置工具集成（Tavily搜索工具，提供配置模板），学写工具描述（让Agent能正确选择工具）
4.
链与Agent开发（梯度进阶）：先学简单Chain（LLMChain，实现单步骤任务），再学SequentialChain（多步骤流水线），最后学Agent（ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION，简单多工具联动）
小实训：用PromptTemplate封装行业Prompt（电商文案生成）、集成Tavily搜索工具实现实时信息查询、用Chain实现"搜索+总结"流水线
阶段项目：《LangChain智能办公助理》-
支持实时搜索（查天气新闻）、文本总结、文案生成，能自动选择工具完成任务，对话记录可存储
理解LangChain核心价值，能独立使用LangChain核心组件，会集成常用工具、构建简单任务链与Agent，能独立开发智能办公类应用，解决简单的自动化任务
1. RAG基础认知（通俗讲解）：什么是RAG、解决大模型什么问题（知识过时/幻觉）、企业应用场景（知识库问答）
2. 向量化基础（简化原理）：什么是Embedding（文本转数字）、国内开源Embedding模型（m3e）调用（提供代码模板）
3. 向量数据库（入门首选）：聚焦Chroma（本地部署简单），讲清安装配置、向量入库/检索核心步骤
4. 文档处理（实用简化）：LangChain文档加载器使用（支持PDF/Word核心格式）、文本分块（提供最优参数模板，避免复杂调优）
5. RAG全流程实战（分步教学）：文档加载→分块→向量化→入库→检索→生成回答，提供完整代码框架
小实训：用m3e模型实现文本向量化与相似度计算、搭建Chroma向量库完成文本入库与检索、加载PDF文档完成自动分块与入库
阶段项目：《企业级知识库问答系统》-
支持PDF/Word文档上传，能自动处理并入库，用户提问后能精准检索文档内容并生成回答，标注引用来源
理解RAG核心原理，能独立搭建Chroma向量数据库，会处理多格式文档，能独立开发基础RAG系统，解决大模型知识过时/幻觉问题，项目可直接作为简历核心亮点
1.
Web前后端整合（简化版）：FastAPI基础（快速开发接口，提供模板）、Bootstrap前端框架（拖拽式搭建页面，降低前端门槛）、前后端简单交互（AJAX基础，提供调用模板）
2. 综合项目实战（聚焦核心）：优化第五阶段RAG项目，添加前端可视化界面
3. 开源大模型部署（基础版）：Ollama工具使用（一键部署Qwen-7B，简化环境配置）
4. 就业指导（全程强化）：简历编写（突出项目经验与技术栈）、面试高频考点梳理（Python基础+大模型+RAG）、项目讲解技巧、笔试真题刷题、模拟面试
小实训：为RAG项目开发简单前端页面（上传文档+提问+结果展示）、用Ollama部署Qwen-7B实现本地离线对话、刷企业笔试真题（Python+SQL+大模型基础）
毕业设计：《前后端整合的企业级知识库问答系统》-
前端可视化操作，后端完整RAG流程，支持本地开源模型切换，部署到云服务器可公网访问
能独立完成AI项目前后端整合与部署，会基础开源大模型本地部署，能清晰讲解项目开发思路与技术难点，简历亮点突出，能顺利通过企业笔试与面试
| 阶段名称 | 模块名称 | 天数 | 课程名 | 教学技术点 |
|---|---|---|---|---|
| 第一阶段：零基础入门・Python全栈核心编程 | 模块一：Python开发环境与计算机基础 | 第1天 | Python开发环境搭建与入门认知 | 1. AI大模型开发就业方向介绍；2. Anaconda安装+虚拟环境创建与管理；3. VS Code完整配置；4. Windows/Mac命令行常用操作；5. Python版本选择与优势 |
| 第2天 | Python基础语法-变量与核心数据类型 | 1. 变量定义、赋值与企业命名规范；2. 核心数据类型（字符串/列表/元组/字典/集合）精讲；3. 字符串常用操作（AI文本预处理刚需）；4. 列表/字典增删改查，遍历取值；5. 基础输入输出 | ||
| 模块二：Python流程控制与编程逻辑 | 第3天 | Python流程控制-条件判断与循环 | 1. if/elif/else多条件判断、嵌套判断；2. for循环/while循环核心用法；3. break/continue循环终止与跳过；4. 循环嵌套实战（批量文本处理案例）；5. 逻辑运算符 | |
| 第4天 | Python循环进阶与基础案例实战 | 1. 循环效率优化；2. 循环结合数据类型实战；3. 简单案例：文本关键词提取、重复内容去重；4. 代码调试基础（打印日志排查错误） | ||
| 模块三：Python函数与面向对象核心 | 第5天 | Python函数基础与封装思想 | 1. 函数定义、参数传递；2. 返回值、函数调用与嵌套调用；3. 函数封装核心原则（单一职责）；4. 实战：封装文本清洗函数、数据格式转换函数 | |
| 第6天 | Python函数进阶与模块导入 | 1. 函数默认参数、不定长参数；2. 模块与包的导入、自定义模块封装；3. 第三方库安装（pip命令）；4. 实战：封装AI开发通用工具函数 | ||
| 第7天 | Python面向对象基础（精简刚需） | 1. 类与对象的核心概念；2. 类的定义、实例化、属性与方法；3. 类的封装；4. 实战：封装「大模型API调用类」；5. 面向对象在AI开发中的应用场景 | ||
| 模块四：Python核心库与AI开发刚需工具 | 第8天 | requests库与网络请求（API调用核心） | 1. requests库安装与环境配置；2. GET/POST请求两种核心方式；3. 请求头设置、参数传递、超时处理；4. 接口响应解析（json格式转Python数据）；5. 实战：调用公开API获取数据 | |
| 第9天 | pandas数据处理与正则表达式 | 1. pandas库安装与基础使用；2. 数据读取与存储；3. 文本数据清洗（空值处理/去重/筛选，AI语料预处理核心）；4. 正则表达式基础语法；5. 实战：正则提取文本关键词、清洗无效字符 | ||
| 模块五：Python工程化开发规范 | 第10天 | Python异常处理与日志记录 | 1. 常见报错类型；2. try-except/finally异常捕获与处理；3. 异常信息自定义返回；4. logging日志库使用；5. AI开发中异常处理的必要性 | |
| 第11天 | Python文件操作与数据持久化 | 1. 文件读写模式；2. 文本文件/JSON文件读写；3. 大文件分块读取（避免内存溢出）；4. 实战：保存大模型对话记录、存储预处理后的文本数据 | ||
| 模块六：Python阶段综合实训 | 第12天 | Python基础综合小案例精讲 | 1. 批量清洗大模型训练语料；2. 封装通用API调用工具（含异常处理）；3. 文本数据抽取与格式转换；4. 代码优化与复用性调整 | |
| 第13天 | 阶段小项目-《AI数据预处理工具》开发（一） | 1. 项目需求分析与功能拆解；2. 技术选型与代码结构搭建；3. 核心功能开发：文本清洗、关键词提取、数据存储 | ||
| 第14天 | 阶段小项目-《AI数据预处理工具》开发（二） | 1. 功能完善：批量处理多文件、日志记录、异常兜底；2. 代码调试与bug修复；3. 项目运行与测试；4. 代码规范优化 | ||
| 第15天 | 第一阶段知识点复盘+阶段测试+答疑 | 1. 核心知识点梳理；2. 阶段笔试（基础语法+实战选择题）；3. 项目问题答疑与优化建议；4. 学习问题总结与调整 | ||
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完整80天详细教学计划包含：第二阶段（12天）、第三阶段（18天）、第四阶段（15天）、第五阶段（18天）、第六阶段（4天）
具体内容可参考提供的Excel文件《AI大模型应用开发教学计划》 |
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探维世纪AI大模型应用开发课程的独特优势，助力学员快速掌握企业级AI应用开发能力
从Python零基础开始教学，保姆式环境搭建，梯度递进式课程设计，无需AI背景也能轻松入门
4大实战项目贯穿全程，从数据处理工具到企业级知识库系统，真实项目经验积累
覆盖文心一言、智谱清言等国内主流大模型，LangChain、RAG、向量数据库等前沿技术
简历优化、面试指导、笔试真题、模拟面试全程指导，毕业即具备1-2年工作经验
一线大厂AI开发专家授课，实战经验丰富，小班制教学确保个性化指导
结业享终身免费复训权限，技术答疑服务，定期更新课程内容，紧跟技术发展趋势
AI大模型应用开发人才需求旺盛，薪资水平持续走高，探维世纪IT培训助力学员实现高薪就业
负责大模型应用系统的设计、开发和部署，将大模型能力集成到企业业务系统中
负责设计优化Prompt模板，提升大模型输出质量，解决行业特定问题
负责检索增强生成系统的开发，构建企业知识库问答系统，解决大模型幻觉问题
负责AI应用的后端架构设计与开发，保障系统稳定性和性能
负责基于LangChain框架开发智能应用，构建自动化任务处理系统
负责AI产品的技术规划与实现，参与产品需求分析、技术选型和团队管理
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