GPT-4与ChatGPT大模型应用开发实战专栏课程目录
基于《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》精心打造，40+小节系统化实战课程，从零到一掌握大模型应用开发全栈技能。
第一章 大模型认知基础：从零理解LLM与GPT
| 序号 | 文件名 | 小节标题 |
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| 1.1 | 1.1 大语言模型LLM核心原理与能力边界详解 | 大语言模型LLM核心原理与能力边界详解 |
| 1.2 | 1.2 GPT模型演进史：从GPT-1到GPT-4的技术突破解析 | GPT模型演进史：从GPT-1到GPT-4的技术突破解析 |
| 1.3 | 1.3 GPT-4多模态能力与函数调用功能深度剖析 | GPT-4多模态能力与函数调用功能深度剖析 |
| 1.4 | 1.4 大模型应用场景全景：ChatGPT与Copilot等产品拆解 | 大模型应用场景全景：ChatGPT与Copilot等产品拆解 |
| 1.5 | 1.5 AI幻觉问题成因分析与规避策略实战指南 | AI幻觉问题成因分析与规避策略实战指南 |
| 1.6 | 1.6 提示工程、微调与插件：三种优化路径选型指南 | 提示工程、微调与插件：三种优化路径选型指南 |
第二章 OpenAI API开发实战：从入门到精通
| 序号 | 文件名 | 小节标题 |
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| 2.1 | 2.1 OpenAI API核心概念：模型、Token、温度参数完全解读 | OpenAI API核心概念：模型、Token、温度参数完全解读 |
| 2.2 | 2.2 GPT模型选型指南：gpt-4与gpt-3.5-turbo对比与场景选择 | GPT模型选型指南：gpt-4与gpt-3.5-turbo对比与场景选择 |
| 2.3 | 2.3 OpenAI Playground可视化调试与提示测试实战 | OpenAI Playground可视化调试与提示测试实战 |
| 2.4 | 2.4 Python环境搭建与第一个OpenAI API调用程序 | Python环境搭建与第一个OpenAI API调用程序 |
| 2.5 | 2.5 ChatCompletion API多轮对话实现与消息结构详解 | ChatCompletion API多轮对话实现与消息结构详解 |
| 2.6 | 2.6 Completion API与ChatCompletion API差异对比与选型 | Completion API与ChatCompletion API差异对比与选型 |
| 2.7 | 2.7 API成本控制与性能优化：Token计费与重试机制 | API成本控制与性能优化：Token计费与重试机制 |
| 2.8 | 2.8 Embeddings API与Moderation API实战应用详解 | Embeddings API与Moderation API实战应用详解 |
| 2.9 | 2.9 OpenAI Function Calling函数调用完整实现教程 | OpenAI Function Calling函数调用完整实现教程 |
第三章 LLM应用架构设计与安全实践
| 序号 | 文件名 | 小节标题 |
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| 3.1 | 3.1 API密钥安全管理与环境变量配置最佳实践 | API密钥安全管理与环境变量配置最佳实践 |
| 3.2 | 3.2 LLM应用分层架构设计：接入层到监控层完整方案 | LLM应用分层架构设计：接入层到监控层完整方案 |
| 3.3 | 3.3 对话能力集成：多轮对话管理与上下文持久化实现 | 对话能力集成：多轮对话管理与上下文持久化实现 |
| 3.4 | 3.4 文本生成与多模态能力集成：GPT-4V图像理解实战 | 文本生成与多模态能力集成：GPT-4V图像理解实战 |
| 3.5 | 3.5 提示词注入攻击原理与防御性提示设计策略 | 提示词注入攻击原理与防御性提示设计策略 |
| 3.6 | 3.6 两小时搭建四个AI应用：新闻稿生成器与智能问答系统 | 两小时搭建四个AI应用：新闻稿生成器与智能问答系统 |
第四章 提示工程进阶：从基础到高级技巧
| 序号 | 文件名 | 小节标题 |
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| 4.1 | 4.1 提示工程基础：角色设定与结构化提示模板设计 | 提示工程基础：角色设定与结构化提示模板设计 |
| 4.2 | 4.2 零样本与少样本学习：上下文学习提升推理能力 | 零样本与少样本学习：上下文学习提升推理能力 |
| 4.3 | 4.3 思维链CoT推理与自洽性：复杂问题分步求解实战 | 思维链CoT推理与自洽性：复杂问题分步求解实战 |
| 4.4 | 4.4 高级提示策略：JSON格式强制与约束条件设计 | 高级提示策略：JSON格式强制与约束条件设计 |
| 4.5 | 4.5 防御性提示：幻觉抑制与事实校验实战技巧 | 防御性提示：幻觉抑制与事实校验实战技巧 |
| 4.6 | 4.6 微调流程详解：数据准备、训练监控与模型评估 | 微调流程详解：数据准备、训练监控与模型评估 |
| 4.7 | 4.7 微调实战案例：法律文本分析与代码审查应用 | 微调实战案例：法律文本分析与代码审查应用 |
第五章 LangChain与RAG系统构建
| 序号 | 文件名 | 小节标题 |
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| 5.1 | 5.1 LangChain核心架构：提示模板、链与Agent模块解析 | LangChain核心架构：提示模板、链与Agent模块解析 |
| 5.2 | 5.2 LangChain基础组件：LLMChain与SequentialChain实战 | LangChain基础组件：LLMChain与SequentialChain实战 |
| 5.3 | 5.3 记忆与工具：ConversationBufferMemory与外部API集成 | 记忆与工具：ConversationBufferMemory与外部API集成 |
| 5.4 | 5.4 RAG检索增强生成原理与企业知识库问答系统搭建 | RAG检索增强生成原理与企业知识库问答系统搭建 |
| 5.5 | 5.5 LlamaIndex实战：文档加载、分块、嵌入与索引构建 | LlamaIndex实战：文档加载、分块、嵌入与索引构建 |
| 5.6 | 5.6 AI Agent智能体架构：ReAct框架与工具调用实现 | AI Agent智能体架构：ReAct框架与工具调用实现 |
| 5.7 | 5.7 自动化办公Agent与数据分析Agent开发实战 | 自动化办公Agent与数据分析Agent开发实战 |
第六章 生产级部署与综合实战
| 序号 | 文件名 | 小节标题 |
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| 6.1 | 6.1 提示工程与RAG与Agent多技术融合方案设计 | 提示工程与RAG与Agent多技术融合方案设计 |
| 6.2 | 6.2 生产级LLM应用部署：API网关、负载均衡与监控 | 生产级LLM应用部署：API网关、负载均衡与监控 |
| 6.3 | 6.3 智能客服系统端到端开发：对话管理加RAG加人工转接 | 智能客服系统端到端开发：对话管理加RAG加人工转接 |
| 6.4 | 6.4 企业数据分析师Agent：数据查询与报告生成实战 | 企业数据分析师Agent：数据查询与报告生成实战 |
| 6.5 | 6.5 DeepSeek模型API调用与国内大模型适配指南 | DeepSeek模型API调用与国内大模型适配指南 |
| 6.6 | 6.6 Dify低代码平台搭建LLM应用完整实战教程 | Dify低代码平台搭建LLM应用完整实战教程 |
课程统计
- 总章节数：6章
- 总小节数：42节
- 预计总字数：21万字以上（每节≥5000字）
- 配套：完整可运行代码、Mermaid流程图、Markdown图表
学习路径建议
flowchart LR
A[第一章 认知基础] --> B[第二章 API开发]
B --> C[第三章 架构设计]
C --> D[第四章 提示工程]
D --> E[第五章 LangChain+RAG]
E --> F[第六章 生产部署]
本课程目录基于《大模型应用开发极简入门：基于GPT-4和ChatGPT（第2版）》设计，标题符合CSDN社区内容规范，注重实用性与可操作性。
