大语言模型编程培训课程
培训对象：
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具备 Python 基础的后端/全栈开发工程师
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希望利用 LLM 提升开发效率的软件工程师
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计划转型 AI 应用开发的程序员
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需要构建智能应用的架构师与技术负责人
培训目标：
使学员系统掌握基于大语言模型的应用开发全流程技术栈，从提示工程基础到 RAG 系统构建，从 Agent 智能体开发到模型微调与部署；能够熟练使用 LangChain、LangGraph 等主流框架，独立开发具备上下文记忆、知识库检索、工具调用能力的智能应用；具备将 LLM 融入软件开发全流程的能力，显著提升编程效率与创新能力。
培训内容介绍：
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大语言模型基础与开发环境搭建
LLM 发展历程与技术演进（从 Transformer 到 GPT/LLaMA/DeepSeek）；LLM 核心工作原理：Tokenizer、Embedding、Attention 机制、自回归生成；开发环境搭建：Ollama 本地模型部署、主流模型（Llama 3/Gemma/DeepSeek）的本地运行与 API 接入配置。
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提示工程（Prompt Engineering）进阶
提示工程的核心原则与最佳实践；高级提示技巧：Few-shot Prompting、Chain-of-Thought（思维链）、ReAct 框架；提示词模板设计与版本管理；使用结构化输出（JSON Mode/PydanticOutputParser）强制模型返回格式化的数据。
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LangChain 框架核心组件
LangChain 架构全景：Models、Prompts、Parsers、Chains、Memory；LangChain 表达式语言（LCEL）基础；对话记忆管理：不同记忆类型（Buffer/Summary/VectorStore）的选择与应用；链式调用与复杂工作流编排。
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检索增强生成（RAG）系统实战
RAG 架构原理与解决 LLM 幻觉问题的机制；Embedding 模型选择与向量化技术；向量数据库选型（FAISS/Chroma/PGVector）与索引构建；相似度检索（similarity_search）与重排序（re-ranking）；构建企业级知识库问答系统（文档上传-切片-嵌入-检索-生成全流程）。
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工具调用（Tool Calling）与函数调用
Tool Calling 原理与实现机制；自定义工具开发：让 LLM 能够调用外部 API、执行代码、查询数据库；多工具协同调度策略；基于 MCP（Model Context Protocol）的标准化工具接入。
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智能体（Agent）开发
Agent 核心架构：LLM 推理引擎 + Tools；ReAct 框架在 Agent 中的深度应用；LangGraph 基础：状态图与节点设计；构建能够自主规划、迭代执行的智能体系统；多智能体协作模式与通信机制。
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代码库理解与 AI 辅助开发
使用 AI 工具快速理解大型代码库架构；基于 Cursor/Claude Code 的智能编程实践；AI 辅助代码重构与优化；自动生成单元测试与文档；代码审查与质量提升的 AI 协同模式。
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模型微调（Fine-tuning）与领域适配
微调 vs 提示工程 vs RAG 的技术选型对比；全量微调与参数高效微调（PEFT）原理（LoRA/QLoRA）；使用 HuggingFace Transformers 进行监督微调（SFT）；准备领域数据集与微调实践。
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AI 赋能软件开发全流程
需求分析阶段的 AI 辅助：从自然语言生成用户故事与需求文档；设计阶段的 AI 辅助：生成架构图与接口定义；编码阶段的 AI 辅助：代码生成、补全与解释；测试阶段的 AI 辅助：测试用例生成与自动化测试；部署与运维阶段的 AI 辅助。
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LLM 应用性能优化与评估
LLM 推理性能优化策略：缓存、批处理、流式输出；生成质量评估指标与方法；RAG 系统评估（RAGAS 框架）；应用监控与日志追踪；成本控制与 Token 使用优化。
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生产级 LLM 应用部署
使用 FastAPI 封装 LLM 应用为 RESTful 服务；容器化部署（Docker）基础；模型推理服务化（vLLM/TGI）介绍；LLM 应用的安全考虑：提示注入防护、输出过滤、隐私保护；MLOps 基础：模型版本管理与持续集成。
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综合实战：智能编程助手系统开发
从零构建一个企业级智能编程助手系统：
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基础功能：基于本地部署模型的代码问答与解释
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RAG 增强：接入公司内部代码库与技术文档，实现基于知识库的精准回答
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工具调用：实现代码执行、Git 操作、单元测试自动生成
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Agent 能力：构建能够理解需求、生成代码、运行测试、修复 Bug 的自主编程智能体
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前端集成：开发简单的聊天界面或 IDE 插件原型
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部署上线：完成服务封装与容器化部署，形成可演示的完整项目成果
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