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【2024超细超全,建议收藏】

时间:2024-09-30 07:46:09

在AGI(通用人工智能)时代,那些既精通AI技术、又具备编程能力和业务洞察力的复合型人才将成为最宝贵的资源。为此,我们提出了‘AI全栈工程师’这一概念,旨在更精准地描述这一复合型人才群体,而非过分夸大其词。

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

内容介绍:

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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Prompt提示词工程Prompt提示词工程师的薪资在15-35k之间,教程涉及Prompt生成文技巧、Prompt生成图技巧、Prompt优化Prompt模版Prompt评估Prompt微调AI编程等。本章节覆盖了Prompt提示词在多个领域的应用,从热点追踪、活动策划、文章撰写及实体抽取,到内容解释与优化、评论与说说创作,再到结合AI助手生成短视频;同时,Prompt提示词还可以快速辅助完成周报、简历、邮件及情书等文档撰写,并有效整理文档资料。针对运营编辑岗位,课程提供了文案支持、内容审核与舆情分析、数据分析及商业计划书撰写的Prompt技巧。此外,还深入讲解了利用Prompt生成PPT、思维导图,以及借助Mermaid.js生成图表、流程图、序列图、时间线图的方法。在编程领域,课程涵盖了AI编写前端、Flutter、嵌入式及Python、Go、Node.js等多种语言代码的Prompt应用,并扩展到Nodejs、Golang、Python结合MYSQL的Prompt爬虫系统开发。最后,课程还传授了AI编程Prompt技巧,包括接口文档生成、代码解释、代码与注释生成、语法检查、服务器命令解析、错误排查咨询,以及简历、报告、周报等文档撰写的Prompt高效方法,助力学员在任何场景中能游刃有余的使用Prompt Engineering。

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、LangChaint+Milvus 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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