LLM应用全流程开发全新技术+多案例实战+私有化部署

从构建到私有化部署全流程实战，覆盖提示词×MoE×RAG×Agent×MCP调用×私有化部署×工具链集成×轻量微调的原理

未完结每周更新难度初级时长 30小时学习人数 115 综合评分 10.00

立即购买加购物车

第1章【扬帆启程】深度求索：课程导学与AI基础试看 3 节 | 20分钟

从零开始，全面掌握AI时代的基础知识与入门技能，明确学习路线与环境搭建攻略，快速理解DeepSeek为何受企业青睐，助你少走弯路，直达AI实战

收起列表
- 视频： 1-1 课程导学与安排【全面了解课程】 (19:49) 试看
- 图文： 1-2 大模型学习避坑指南：AI术语、多模态等
- 图文： 1-3 学习路线：没有Python项目经验怎么学习？
第2章【行业概览】 LLM时代背景与应用价值，搜索+生成的时代 7 节 | 96分钟

带你透彻理解大语言模型(LLM)的定义、应用价值与真实落地场景，深入对比传统NLP与GPT系列发展历程，掌握最新行业案例与发展局限，明确AI应用方向

收起列表
- 视频： 2-1 什么是大语言模型？ (11:04)
- 视频： 2-2 大模型的应用？如何用好？找准方向 (12:53)
- 视频： 2-3 GPT系列与模型演进 (16:59)
- 视频： 2-4 LLM与传统NLP对比 (14:10)
- 视频： 2-5 大规模语料与训练挑战 (12:35)
- 视频： 2-6 [更新]大模型行业应用案例（MCP、Manus、Sora、v0） (17:43) 试看
- 视频： 2-7 大模型现存局限 (10:07)
第3章【初识DeepSeek】多模态与MoE核心特性 5 节 | 60分钟

深入认识DeepSeek模型的多模态能力与MoE架构核心优势，解读训练数据、开源协议、生态工具与应用扩展，帮你快速判断模型适用场景与落地方案

收起列表
- 视频： 3-1 DeepSeek发展历程&模型核心特点 (16:10)
- 视频： 3-2 模型架构：MoE等核心要点 (11:52)
- 视频： 3-3 [资源推荐]大模型训练数据集与训练策略- (11:24)
- 视频： 3-4 与其他开源模型的比较（重视开源协议&商用授权） (11:07)
- 视频： 3-5 [资源推荐]Deepseek版本+扩展应用+生态介绍 (09:01)
第4章【通用提示词能力】大模型“基石”，从聊天到精准AI交互 7 节 | 97分钟

详细掌握如何设计高效提示词，从基础场景如翻译、摘要，到进阶应用如代码生成、逻辑推理，一步步提升AI输出精准度，告别AI交互中的反复试错

收起列表
- 视频： 4-1 为什么要设计提示词：AI输出准确性 (19:01)
- 视频： 4-2 常见场景示例：翻译、摘要、润色 - (19:31)
- 视频： 4-3 创意场景示例：文案营销、角色扮演 - (15:06)
- 视频： 4-4 进阶场景示例：代码生成、逻辑推理 (12:21)
- 视频： 4-5 问题调试：如何改进不理想的输出 (11:06)
- 视频： 4-6 组合提示词：从简短到复杂的演练 (14:33)
- 视频： 4-7 [资源]提示词万词聚合网站 (04:34)
第5章【进阶应用】界面化工作流整合：让DeepSeek融入业务 5 节 | 63分钟

掌握AI工作流核心理念，快速上手Dify+Ollama本地部署，通过真实场景案例，学会如何将DeepSeek模型快速接入企业业务，实现流程自动化与效率提升

收起列表
- 视频： 5-1 AI工作流概念：自动化与协同 (11:05)
- 视频： 5-2 国内外常见工作流工具概览(Coze&Dify&Zapier) (11:48)
- 视频： 5-3 Dify+Ollama本地部署实战（Docker部署） (13:42)
- 视频： 5-4 工作流示例（一）：Dify+Deepseek实现网文摘要工作流 (11:49)
- 视频： 5-5 工作流示例（二）：智能客服-调用知识库 (13:42)
第6章【企业级开发准备】 AI编程环境与常用开发工具LLM应用案例 11 节 | 120分钟

全面梳理AI开发必备的编程环境和插件工具（Cursor、WindSurf等），通过自动编程、长文写作、RAG应用等多个企业级案例，手把手教你快速实现本地AI部署

收起列表
- 视频： 6-1 AI必备编辑器：Cursor&windsurf&trae (13:12)
- 视频： 6-2 AI必备编程插件推荐Roo&Cline&WindSurf (13:53)
- 视频： 6-3 在Cursor&AI插件中集成Deepseek大模型 (07:28)
- 视频： 6-4 桌面端工具：LMStudio&GPT4all&Cherry&ChatWise (13:01)
- 视频： 6-5 [重要]离线环境下，是否可以使用AI编程？Ollama配置揭秘 (14:08)
- 视频： 6-6 案例1：如何自动编程？巧用Agents功能（工具案例） (13:29)
- 视频： 6-7 Cursor账号白嫖方式&重置机器码脚本 (04:42)
- 视频： 6-8 案例2：长文写作技巧（角色植入、背景植入、写作手法植入） (09:10)
- 视频： 6-9 案例3：RAG初体验-长文档会话工具（智能助手） (05:57)
- 视频： 6-10 案例4：使用CherryStudio+ollama配置本地知识库 (06:21)
- 视频： 6-11 案例5：搭建智能助手：本地Dify知识库+Ollama本地模型 (18:38)
第7章【RAG根基】深度学习与Transformer剖析 5 节 | 34分钟

拆解 Transformer 核心机制，从 Token 概率、Embedding 向量到自注意力原理，结合可视化和微调实操，理解大模型如何真正“读懂语言”。

收起列表
- 视频： 7-1 Transformer 架构概览：原理演变与必备学习资源 (05:48)
- 视频： 7-2 从 Token 看概率：大模型如何理解语言与传统 NLP 区别 (06:05)
- 视频： 7-3 什么是 Embedding：文本到向量的转换原理 (05:03)
- 视频： 7-4 Transformer 自注意力机制解析 (07:17)
- 视频： 7-5 自注意力可视化、Embedding检索与微调生成 (09:20)
第8章【本地私有化】 DeepSeek部署与数据安全 9 节 | 98分钟

深入实践大模型私有化部署，从服务器租用选型到Ollama本地安装，全面讲解vLLM、LMDeploy等高性能推理框架与数据安全策略，保障企业模型安全稳定运行

收起列表
- 视频： 8-1 [重要]模型硬件推荐与系统环境要求1111 (13:27)
- 视频： 8-2 [生产级]流行的模型推理框架vLLM&LMDeploy&ktransformers (10:28)
- 视频： 8-3 [扩展]大模型国产化：硬件GPU服务商选择 (07:01)
- 视频： 8-4 GPU算力服务器租用方案（AutoDL&智星云&恒源云） (16:13)
- 视频： 8-5 [AI脚本]Linux环境离线安装Ollama (14:27)
- 视频： 8-6 [扩展]AutoDL外部数据上传方案（七牛云对接） (06:16)
- 视频： 8-7 AutoDL+Ollama：大模型私有化部署实战(配合客户端演示) (07:19)
- 视频： 8-8 Ollama 高阶实战：环境变量、模型路径与并发解析 (08:59)
- 视频： 8-9 别让模型裸奔！教你给 Ollama 加上 Token 安全锁 (13:02)
第9章【API实践】DeepSeek推理与多场景接入 9 节 | 105分钟

全面了解MCP下一代模型调用平台优势，实操构建自己的MCP服务并集成IDE环境，快速实现提示词到函数调用的完整开发链路，轻松扩展模型新能力

收起列表
- 视频： 9-1 AI开发环境准备：vscode插件+conda+pip国内加速源 (10:04)
- 视频： 9-2 模型调用入门：接口、参数、费用全解锁 (12:46)
- 视频： 9-3 多轮对话实战：用 Python 模拟 ChatGPT 式会话流程 (08:26)
- 视频： 9-4 模型响应提速关键：搞懂流式输出与实时解析 (08:01)
- 视频： 9-5 模型参数全掌握：温度、Top P、Token 配置与场景实战 (13:24)
- 视频： 9-6 聊天机器人实战：多轮会话、上下文管理与流式输出实战 (22:38)
- 视频： 9-7 [代码生成]RooCode实战：提示词驱动开发与调试实战 (10:06)
- 视频： 9-8 模型函数调用原理（对比MCP） (11:10)
- 视频： 9-9 复杂函数调用实战：AI 生成 + VS Code 调试全流程解析 (07:48)
第10章【爆火AI工具】MCP 能力开发与接入实战全流程（纯扩展的） 9 节 | 81分钟

全面了解MCP下一代模型调用平台优势，实操构建自己的MCP服务并集成IDE环境，快速实现提示词到函数调用的完整开发链路，轻松扩展模型新能力

收起列表
- 视频： 10-1 理解 MCP：下一代模型能力调用平台与 Function Call 的对比实战 (11:02)
- 视频： 10-2 MCP 安装与服务选择指南+环境配置- (12:41)
- 视频： 10-3 常见问题：MCP加载失败如何解决？ (09:49)
- 视频： 10-4 常见问题：使用uv&pip来安装MCP服务 (04:56)
- 视频： 10-5 高质量 MCP 服务推荐：去哪里找、怎么选、哪些值得用 (08:39)
- 视频： 10-6 开发你的第一个 MCP 服务：协议理解、需求分析与入门实践 (07:46)
- 视频： 10-7 MCP开发环境搭建：mcp-starter初始化与调试实操 (08:39)
- 视频： 10-8 [AI协作开发]从提示词到可用 IP 查询接口的全流程实践 (11:38)
- 视频： 10-9 集成与发布：让你的 MCP 服务在 IDE 和 AI 插件中可用 (04:56)
第11章【搜索整合】 RAG原理与本地搜索方案 6 节 | 73分钟

深入理解搜索增强(RAG)技术如何赋能大模型，通过实操谷歌、百度等搜索接口，快速打造具备实时信息检索的智能聊天机器人，助你全面提升AI对话体验

收起列表
- 视频： 11-1 搜索增强入门：为什么大模型必须借助搜索？完整流程与原理解析 (10:36)
- 视频： 11-2 搜索服务推荐：Google、Bing、SerpAPI、百度全解析 (07:49)
- 视频： 11-3 实战 Google Custom Search：账号申请、API Key 管理与搜索接口开发 (14:05)
- 视频： 11-4 实战百度千帆搜索：接口开发、价格对比与搜索模式解析 (13:00)
- 视频： 11-5 搜索×工具×会话融合案例预览：构建智能聊天机器人的完整流程 (04:58)
- 视频： 11-6 实战打造智能聊天机器人：融合搜索、工具调用与多轮对话 (21:44)
第12章【本地化搜索方案】开源库与数据整合 7 节 | 76分钟

手把手教你构建本地搜索方案，详细实操网页爬取与搜索引擎搭建过程，快速实现无需联网、稳定可靠的本地数据检索能力，为企业私有化部署提供强大工具

收起列表
- 视频： 12-1 [章导学]本地搜索介绍：本地检索、爬虫采集、元搜索 (05:51)
- 视频： 12-2 爬虫搜索演示：抓取百度&谷歌内容+解析搜索结果 (04:47)
- 视频： 12-3 本地搜索实现：轻量级爬虫开发+核心代码逻辑讲解 (20:36)
- 视频： 12-4 本地搜索调试：理解爬虫流程与搜索原理（扩展介绍crawl4ai） (09:25)
- 视频： 12-5 [技术视野]元搜索与文档搜索引擎的对比 (06:08)
- 视频： 12-6 [进阶]元搜索方案SearxNG：容器化部署与接口调试 (14:56)
- 视频： 12-7 Elasticsearch本地化运行全流程实战 (14:15)
第13章【向量检索】解锁海量数据的高效检索之道 6 节 | 41分钟

带你彻底理解向量检索的核心概念与实践路径，从嵌入模型选择到Chroma数据库实操部署，轻松应对企业大规模数据场景，实现精准高效的知识检索与查询

收起列表
- 视频： 13-1 [章导学]RAG 核心技术概览 (06:27)
- 视频： 13-2 [基础]向量&向量空间概念解析 (05:19)
- 视频： 13-3 嵌入模型选型指南：基于 MTEB 榜单与场景需求筛选 (05:34)
- 视频： 13-4 从训练到检索：嵌入模型向量生成与相似度匹配原理 (09:51)
- 视频： 13-5 向量数据库选型指南：功能对比与场景落地 (02:54)
- 视频： 13-6 Chroma 实战：本地部署、数据写入与向量查询 (10:38)
第14章【编排实战】运用LangChain串联搜索与生成，打造智能工作流 6 节 | 54分钟

详细介绍LangChain如何高效串联搜索、记忆与工具调用功能，实操Prompt设计、Agent构建与决策链路，快速打造智能、高效、灵活的自动化AI工作流

收起列表
- 视频： 14-1 LangChain入门全览：核心模块解析与环境准备 (12:58)
- 视频： 14-2 大模型模块：基础对话与流式响应输出 (05:07)
- 视频： 14-3 Prompt实践：构建结构化提示词并动态注入变量 (07:24)
- 视频： 14-4 Memory实战：构建有上下文记忆的对话系统 (13:54)
- 视频： 14-5 Tools：让模型拥有可调用的扩展能力 (05:54)
- 视频： 14-6 Agent实践：结合Prompt与Tools实现复杂决策调用 (07:49)
第15章【RAG进阶】搜索与向量数据库的深度结合 6 节 | 64分钟

深入RAG技术实操流程，从文档处理到精准向量检索，全面打通知识库构建与问答交互闭环，帮助你快速掌握企业级RAG应用开发全流程，增强模型准确性

收起列表
- 视频： 15-1 LangChain搜索工具实战：集成DuckDuckGo实现实时信息查询 (07:16)
- 视频： 15-2 [AI赋能]Langchain本地搜索：SearxNG+Agent实战 (11:16)
- 视频： 15-3 RAG数据工程起点：文档加载与结构化准备 (08:36)
- 视频： 15-4 RAG 数据工程核心：文本切分 (07:16)
- 视频： 15-5 RAG向量数据库实战：初始化+写入与查询全流程 (14:11)
- 视频： 15-6 RAG全流程实战：从文档到问答的闭环实现 (15:04)
第16章【多Agent协同】企业级搜索分析的强化，更灵活的知识与决策 14 节 | 156分钟

多Agent协同通过分工协作强化企业搜索分析，结合RAG融合多源信息与推理链，并行检索提升效率，实战演练搜索+分析场景，并解决死循环等常见问题，实现灵活决策。

收起列表
- 视频： 16-1 智能体Agents：开发案例&执行流程揭秘 (14:17)
- 视频： 16-2 定制化agents：通过Prompt引导执行流程 (09:07)
- 视频： 16-3 多Agent协作实战：打造智能待办机器人 (18:15)
- 视频： 16-4 【进阶】案例演示：高仿ChatGPT深度研究 (07:33)
- 视频： 16-5 【进阶】深入研究agent实现（搜索+分析+报告） (10:50)
- 视频： 16-6 n8n工作流技术方案介绍+资源推荐 (08:39)
- 视频： 16-7 n8n本地化docker部署+配置实战(镜像加速+激活许可) (10:24)
- 视频： 16-8 技术学习方法论：AI辅助思考与实践反思 (10:52)
- 视频： 16-9 n8n自动化实战：HackerNews收集、AI 处理与日报邮件发送 (16:46)
- 视频： 16-10 智能日报流程优化(日期+邮件主题定制) (07:47)
- 视频： 16-11 n8n子流程封装与测试：打造高复用自动化模块 (12:15)
- 视频： 16-12 [进阶]LLM 自主工具路由：多 Agent 子流程智能调度实战 (13:43)
- 视频： 16-13 [扩展]网页爬取方案：crawl4ai与社区节点解析 (09:43)
- 视频： 16-14 [更新]MCP Stdio模式：配置 HackerNews MCP服务 (05:22)
第17章【可视化UI进阶】开源UI界面Open WebUI打造本地 AI 聊天系统 7 节 | 64分钟

一步步教你利用Open WebUI搭配本地模型Ollama，轻松实现多Agent协同、知识库调用与联网搜索功能，快速构建交互友好、企业可用的本地AI聊天系统

收起列表
- 视频： 17-1 Open WebUI 安装与初体验：配合 Ollama 本地跑通模型 (10:21)
- 视频： 17-2 OpenWebUI实现多Agent对话功能 (04:28)
- 视频： 17-3 本地知识库实战：构建智能客服助手 (03:41)
- 视频： 17-4 联网搜索配置：接入SearxNG&DuckDuckGo (05:29)
- 视频： 17-5 OpenWebUI三类函数功能解析 (11:17)
- 视频： 17-6 OpenWebUI容器化Docker部署+ Pipeline实战 (11:06)
- 视频： 17-7 开源聊天前端概览：NextChatWeb 与 LobeChat 快速对比入门 (17:33)
第18章【生产部署】高性能推理与容器化思路 3 节 | 40分钟

明确为什么普通工具无法满足生产环境需求，实操高性能推理框架vLLM与LMDeploy，深入理解量化技术与分布式部署策略，打造真正高效稳定的生产级AI服务

收起列表
- 视频： 18-1 为什么Ollama、LM Studio不适合生产场景 (18:03)
- 视频： 18-2 高性能推理框架对比：vLLM、LMDeploy (11:09)
- 视频： 18-3 分布式与量化：大模型高效推理的关键 (10:41)
第19章【定制简易界面】开发测试用：Gradio/Streamlit打造交互体验持续更新

快速入门Gradio与Streamlit两大UI构建工具，通过实操案例学会快速生成交互页面，实现本地模型部署与流式交互，助你轻松完成AI界面开发与原型展示
第20章【接口并发】 API安全、限流与监控管理，如何效率+性能兼顾持续更新

从实际企业需求出发，全面讲解接口并发处理、安全限流与网关负载均衡技术，详细实操One API解决方案与全链路监控日志管理，轻松实现企业级高并发接口
第21章【微调与扩展】让模型更贴近业务需求持续更新

深入解析微调的必要性及主流方法（LoRA、P-Tuning、Adapter）之间的区别，结合 Unsloth 在 Colab 上的轻量实战，再到 LlamaFactory 的可视化微调流程，手把手带你完成从理论到实操的闭环，让大模型更贴合具体业务需求，快速实现私有定制与性能优化。...
第22章【课程回响】AI生成式课程笔记 × 教学内容RAG化实践持续更新

本章通过课程视频转写与自动化笔记生成，构建出基于教学内容的本地RAG系统，实现课程知识的结构化总结与智能复用，探索AI在教学内容整理与问答系统中的实战应用。