通过对DeepSeek AI大模型 Prompt工程 Langchain AI原生应用开发的学习，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 。
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。
基于大模型API的应用开发模式： 详细讲解了如何通过HTTPS请求及OpenAI调用官方SDK，还讲了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以及 LangChain +Milvus 实现RAG企业知识库系统，最后还讲了语音识别、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。
基于大模型的微调应用开发模式： 讲了大模型的微调、数据投喂训练大模型、Agent+ 知识库 （智能体应用）、工作流应用、智能体编排应用、 工作流应用结合数据库、 工作流结合智能体实现了AI旅游攻略实战。通过 智能体编排应用 结合后端API以及数据库实现了 ****仿京东《京言》AI实战。 课程还涉及多个大模型应用开发的示例，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。
本地部署 微调大模型：分别在Win Macos Liunx通过Ollama部署DeepSeek以及Qwen等大模型、 调用本地大模型API开发应用、 一站式解决DeepSeek与200多个大模型调用的难题、 Chatbox+DeepSeep+Qwen2.5打造超级AI助手、 分别在Win Macos Liunx上面部署 AnythingLLM 、 AnythingLLM+DeepSeek知识库 、以及Api远程调用 AnythingLLM 、本地大模型的****数据投喂 、 本地大模型调优、 开源的 LLM 应用开发平台Dify的部署（linux win macos）、 借助Dify微调大模型、借助Dify搭建公司内部知识库、RAG应用、Agent智能体、工作流应用，以及Dify应用的远程调用、微调模型、快速部署AI应用、快速在自己网站集成AI应用、快速创建一个Sql转换助手、借助知识库给大模型投喂数据 、爬取web数据实现RAG知识库、微调私有RAG大模型、 Dify调用远程知识库、Dify知识库高级操作、 Dify通过API调用远程Milvues数据投喂知识给AI大模型、本地Agent（智能体应用）+插件、本地Agent+自定义插件、 本地Agent调用本地后端接口、 LLM Agent+数据库 实现数据统计 挖掘 、后端程序通过接口调用Dify 应用 、接口调用Dify多轮对话、Vue_Ai_Chat结合Dify 、 Dify 工作流应用 、开始 结束 大模型 知识库 问题分类器节点、上传解析文档 上传分析图片、参数提取器 Http请求 以及工作流配置Agent、迭代节点实现长篇书籍创作AI助手 、日志分析、数据标注 本地部署微调大模型 教程持续更新中...
Dify介绍： Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。
课件源码下载地址：bbs.itying.com/topic/67a2d…
AI招聘：
每次工业革命都会带来前所未有的变革，不仅重塑了生产方式、产业结构，还催生了大量全新的就业机会。作为第四次工业革命的标志性技术，AI同样催生了一个繁荣的生态系统，孕育了众多与AI紧密相关的工作岗位。
