【1个月转行】2026大模型应用开发零基础全套教程，B站最细！拒绝纸上谈兵！从环境搭建到上线实战，非科班也能写出自己的AI应用！赶紧存下吧！

Parts

1. P1 · 【课前篇】大模型应用开发从0到1精细化学习路线
2. P2 · 【认知篇】1、什么是AI大模型开发
3. P3 · 【认知篇】2、RAG的基本原理
4. P4 · 【认知篇】3、微调的基本原理
5. P5 · 【部署篇】4、本地安装部署DeepSeek大模型
6. P6 · 【部署篇】5、通过API访问本地部署的大模型
7. P7 · 【Dify篇】6、通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
8. P8 · 【Dify篇】7、通过Dify的API和已有系统集成
9. P9 · 【Dify篇】8、基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
10. P10 · 【原生RAG篇】9、基于原生RAG应用开发了解RAG原理
11. P11 · 【提示词工程篇】10、什么是提示工程(PromptEngineering)
12. P12 · 【提示词工程篇】11、Prompt的典型构成
13. P13 · 【提示词工程篇】12、进阶技巧
14. P14 · 【提示词工程篇】13、防止 Prompt 攻击
15. P15 · 【提示词工程篇】14、内容审核：Moderation APl
16. P16 · 【提示词工程篇】15、OpenAIAPI的几个重要参数
17. P17 · 【提示词工程篇】16、用 GPTs 帮我们写 prompt
18. P18 · 【RAG深度篇】17、RAG初识
19. P19 · 【RAG深度篇】18、RAG索引的构建
20. P20 · 【RAG深度篇】19、RAG检索重排
21. P21 · 【RAG深度篇】20、RAG文档分块
22. P22 · 【RAG深度篇】21、RAG文本向量化
23. P23 · 【RAG实战篇】22、基于RAG实现智能问答系统
24. P24 · 【Langchain框架篇】23、Langchain环境搭建_通义模型应用
25. P25 · 【Langchain框架篇】24、Langchain环境搭建_其它模型应用
26. P26 · 【Langchain框架篇】25、.Langchain环境搭建_ollama模型加载
27. P27 · 【Langchain框架篇】26、Langchain环境搭建_本地模型应用
28. P28 · 【Langchain框架篇】27、Langchain关键对象_提示词模板
29. P29 · 【Langchain框架篇】28、Langchain关键对象_输出格式化
30. P30 · 【Langchain框架篇】29、Langchain关键对象_链式调用
31. P31 · 【Langchain框架篇】30、Langchain响应_流式响应
32. P32 · 【Langchain框架篇】31、Langchain记忆系统_ConversationBufferMemory
33. P33 · 【Langchain框架篇】32、Langchain记忆系统_ConversationBufferWindowMemory
34. P34 · 【Langchain框架篇】33、Langchain记忆系统_ConversationTokenBufferMemory
35. P35 · 【Langchain框架篇】34、Langchain记忆系统_ConversationSummaryBufferMemory
36. P36 · 【Langchain框架篇】35、Langchain文本嵌入模型_介绍与网络模型
37. P37 · 【【Langchain框架篇】36、Langchain文本嵌入模型_本地模型使用
38. P38 · 【Langchain框架篇】37、Langchain文本嵌入模型_持久化与数据匹配
39. P39 · 【Langchain框架篇】38、Langchain工具_工具封装
40. P40 · 【Langchain框架篇】39、Langchain工具_实战_封装天气API接口
41. P41 · 【Langchain框架篇】40、Langchain工具_实战_开发获取城市编码功能
42. P42 · 【Langchain框架篇】41、Langchain工具_实战_优化天气API接口
43. P43 · 【Langchain框架篇】42、Langchain工具_实战_Agent调用工具流程
44. P44 · 【Langchain框架篇】43、Langchain工具_实战_Agent调用多个工具
45. P45 · 【LangGraph框架篇】44、快速了解LangGraph
46. P46 · 【LangGraph框架篇】45、langgraph2-使用LangGraph构建Agent智能体_上
47. P47 · 【LangGraph框架篇】46、langgraph3-使用LangGraph构建Agent智能体_下
48. P48 · 【LangGraph框架篇】47、 langgraph4-LangGraph接入MCP
49. P49 · 【LangGraph框架篇】48、langgraph5-深度理解Graph_上
50. P50 · 【LangGraph框架篇】49、langgraph6-深度理解Graph_下
51. P51 · 【LangGraph框架篇】50、langgraph7-使用LangGraph构建多智能体工作流
52. P52 · 【LangGraph框架篇】51、langgraph8-零帧起手，实现多智能体工作流
53. P53 · 【Agent智能体篇】52、Agent基本概念
54. P54 · 【Agent智能体篇】53、Agent使用案例：多Agent协作系统
55. P55 · 【Agent智能体篇】54、Agent使用案例：计划执行
56. P56 · 【Agent智能体篇】55、Agent智能体篇Agent的分类
57. P57 · 【Agent智能体篇】56、Agent组成和策略、应用场景
58. P58 · 【Agent智能体篇】57、常见Agent开发框架及OpenAIAgentSDK特点
59. P59 · 【Agent应用案例】58、官方基础应用案例
60. P60 · 【Agent应用案例】59、技术研究员智能体案例
61. P61 · 【Agent应用案例】60、健康档案助手智能体案例
62. P62 · 【Agent应用案例】61、软件编码助手智能体案例
63. P63 · 【Agent应用案例】62、营销战略协助智能体-1
64. P64 · 【Agent应用案例】63、营销战略协助智能体-2
65. P65 · 【Agent应用案例】64、快速搭建AI Agent工作流
66. P66 · 【Agent应用案例】65、快速搭建AI Agent复杂工作流
67. P67 · 【模型微调篇】66、模型微调介绍
68. P68 · 【模型微调篇】67、什么是训练预训练微调轻量化微调
69. P69 · 【模型微调篇】68、轻量化微调
70. P70 · 【面试篇】69、智能招聘面试模拟系统（上）
71. P71 · 【面试篇】70、智能招聘面试模拟系统（下）
72. P72 · 【技巧篇】71、Agent Skills 到底是个啥
73. P73 · 【技巧篇】72、Agent Skills 环境搭建
74. P74 · 【技巧篇】73、Agent Skills 编写简单的Skill
75. P75 · 【技巧篇】74、Agent Skills 生成创意图片的Skill
76. P76 · 【技巧篇】75、Agent Skills 创建Skill的Skill
77. P77 · 【技巧篇】76、Agent Skills 推荐好用必用的Skill