《大模型应用开发 100 天Python LLM 从入门到精通》课程大纲作者定位CSDN 专业作者目标读者Python 开发者、AI 爱好者、后端工程师、转行 AI 的程序员课程规模课程简介 课程导入 100 期正文 共 102 篇每期结构知识讲解 代码示例 架构图Mermaid 实战演练 课后思考 课程简介第 0 篇课程定位、适合人群、学习路线图、收获清单 课程导入第 1 篇环境搭建、工具链配置、第一个 LLM 调用体验 第一阶段Python 基础与 AI 预备Day 1 - Day 10期数标题核心内容Day 1Python 环境搭建与 AI 开发工具链全景pyenv、uv、VS Code、Jupyter、虚拟环境管理Day 2Python 核心语法速通变量、数据类型与控制流基础语法回顾面向有编程经验的开发者快速上手Day 3函数、类与模块化编程函数式编程、OOP、模块导入、包管理Day 4Python 高级特性装饰器、生成器与上下文管理器进阶语法为理解 LangChain 源码打基础Day 5异步编程 asyncio大模型调用的性能基石同步 vs 异步、async/await、并发请求优化Day 6数据处理三剑客NumPy、Pandas 与 JSON 处理数据加载、清洗、转换为 RAG 数据处理做准备Day 7HTTP 协议与 API 调用实战requests、httpx、RESTful API、认证机制Day 8文本处理与正则表达式NLP 的瑞士军刀分词、清洗、模式匹配、文本预处理Day 9Jupyter Notebook 高效使用指南与 AI 实验方法论交互式开发、实验记录、可复现研究Day 10【阶段实战】搭建你的第一个 AI 开发工作台综合前 9 天知识搭建完整开发环境并运行示例项目 第二阶段LLM 基础与 API 调用Day 11 - Day 20期数标题核心内容Day 11大语言模型原理速览从 Transformer 到 GPTAttention 机制、自回归生成、模型架构概览Day 12主流大模型全景图GPT、Claude、Llama、Qwen、DeepSeek各模型特点、能力对比、适用场景Day 13第一个 API 调用用 Python 对话大模型OpenAI/国产模型 API 接入、请求与响应解析Day 14对话管理System、User、Assistant 角色与多轮对话消息列表管理、上下文维护、对话历史策略Day 15流式输出Streaming让 AI 回答打字机般呈现SSE 协议、流式解析、实时渲染实现Day 16Token 经济学计费、截断与上下文窗口管理Token 计算、成本优化、长文本处理策略Day 17模型参数调优Temperature、Top-P 与采样策略创造性 vs 确定性、参数实验与最佳实践Day 18结构化输出让 LLM 返回 JSON、表格与可解析数据JSON Mode、Function Calling 基础、输出解析Day 19错误处理与重试机制构建健壮的 LLM 调用层超时、限流、指数退避、降级策略Day 20【阶段实战】构建一个多模型对比评测工具同时调用多个模型 API对比输出质量、速度、成本 第三阶段Prompt Engineering 深度实战Day 21 - Day 30期数标题核心内容Day 21Prompt Engineering 总论与大模型对话的艺术提示词设计原则、Few-shot、Zero-shot、思维链Day 22角色设定与系统提示词打造专家级 AI 助手System Prompt 设计模式、角色注入、行为约束Day 23Few-shot 与 Chain-of-Thought让模型学会思考示例选择策略、思维链引导、推理能力激发Day 24提示词模板化Jinja2 与动态 Prompt 生成模板引擎、变量注入、条件渲染、批量生成Day 25高级 Prompt 模式ReAct、Self-Consistency、Tree of Thoughts前沿提示策略原理与代码实现Day 26Prompt 评估与迭代A/B 测试与自动化评测评估指标、批量测试框架、迭代优化流程Day 27长文本处理策略分段、摘要与滑动窗口长文档理解、Map-Reduce、Refine 模式Day 28多语言与跨语言 Prompt 设计中英混合场景、翻译增强、跨语言检索Day 29Prompt 安全注入攻击防御与内容审核Prompt Injection、越狱防护、安全最佳实践Day 30【阶段实战】构建智能客服 Prompt 工程系统综合运用 Prompt 技术打造多场景客服系统 第四阶段LangChain 核心框架Day 31 - Day 45期数标题核心内容Day 31LangChain 架构全景核心概念与设计哲学LCEL、Chain、组件化设计、生态图谱Day 32ChatModel 与 Message统一的大模型调用接口模型抽象、消息类型、模型切换策略Day 33Output Parser让 LLM 输出结构化数据Pydantic Parser、JSON Parser、自定义解析器Day 34Prompt Template 进阶动态模板与组合模式ChatPromptTemplate、消息占位符、模板组合Day 35LCEL 链式编程用管道符构建优雅的处理流Runnable 协议、管道操作符、链式调用Day 36Memory 机制让 AI 拥有记忆ConversationBufferMemory、窗口记忆、摘要记忆Day 37Document Loader 全家桶从 PDF 到网页的内容采集多格式文档加载、元数据提取、批量处理Day 38Text Splitter 深度解析文档分块的艺术分块策略、重叠控制、语义分块Day 39Embedding 模型文本向量化的核心引擎向量表示原理、模型选型、批量 EmbeddingDay 40向量数据库实战Chroma、FAISS 与 Milvus 对比向量存储、索引构建、相似度检索Day 41Retriever 检索器智能文档检索策略检索方式、MMR、过滤条件、检索优化Day 42Tool 与 Function Calling赋予 LLM 工具使用能力工具定义、Schema 生成、调用流程Day 43Callback 系统监控、日志与链路追踪回调机制、LangSmith 集成、性能分析Day 44LlamaIndex 对比与选型何时用 LangChain何时用 LlamaIndex框架对比、适用场景、混合使用Day 45【阶段实战】基于 LangChain 构建企业知识问答系统整合 Document Loader → Splitter → Embedding → Retriever → Chain 第五阶段RAG 检索增强生成Day 46 - Day 55期数标题核心内容Day 46RAG 架构全景原理、流程与核心组件RAG 工作流程、Naive RAG → Advanced RAG → Modular RAGDay 47文档解析深度实战PDF、Word、PPT 的精准提取表格识别、图片 OCR、版面分析、解析质量评估Day 48高级分块策略语义分块、递归分块与父子分块分块算法对比、参数调优、效果评估Day 49Embedding 模型选型与微调策略开源 vs 商业模型、领域微调、效果对比Day 50检索优化HyDE、Multi-Query 与上下文压缩高级检索技术原理与实现Day 51Reranker 重排序让检索结果更精准Cross-Encoder、BGE Reranker、排序融合Day 52多模态 RAG图文混合检索与生成图片 Embedding、多模态索引、图文联合检索Day 53Graph RAG知识图谱增强的高级 RAG图谱构建、实体关系提取、图检索策略Day 54RAG 评估体系RAGAS 框架与自动化评测评估指标Faithfulness、Relevancy、评测流水线Day 55【阶段实战】构建生产级 RAG 系统从数据入库到智能问答端到端 RAG 系统设计与实现 第六阶段函数调用与工具集成Day 56 - Day 65期数标题核心内容Day 56Function Calling 深度解析原理、协议与实现函数调用协议、参数 Schema、调用流程Day 57工具设计模式如何设计 LLM 能理解的工具命名规范、描述优化、参数设计最佳实践Day 58搜索引擎集成Google、Bing 与 SerpAPI实时信息获取、搜索结果解析、摘要生成Day 59数据库工具让 LLM 直接查询 SQLText-to-SQL、安全沙箱、结果格式化Day 60代码执行器安全沙箱中的 Python 运行时代码生成 → 执行 → 反馈循环、安全隔离Day 61文件系统与 API 集成读写文件、调用外部服务文件操作工具、REST API 调用封装Day 62多工具编排顺序、并行与条件调用工具选择策略、并行执行、错误处理Day 63MCP 协议入门Model Context Protocol 实战MCP 架构、Server/Client 开发、工具注册Day 64自定义 MCP Server打造可复用的工具生态MCP Server 开发、资源管理、Prompt 模板Day 65【阶段实战】构建全能 AI 助手集成搜索、计算、文件、数据库多工具整合项目 第七阶段多模态大模型应用Day 66 - Day 72期数标题核心内容Day 66多模态大模型全景GPT-4o、Gemini、Qwen-VL 能力解析视觉理解、音频处理、视频分析能力对比Day 67图片理解实战OCR、图表分析与视觉问答图片输入、多模态 Prompt、结果解析Day 68语音交互ASR 语音识别与 TTS 语音合成Whisper、语音 API、实时语音对话Day 69视频理解关键帧提取与视频内容分析视频处理流水线、时序理解、摘要生成Day 70图像生成DALL-E、Stable Diffusion 与 Midjourney API文生图 API 调用、参数调优、批量生成Day 71多模态应用架构设计统一处理文本、图片、音频多模态 Pipeline 设计、数据流管理Day 72【阶段实战】构建多模态内容分析平台综合多模态能力的完整应用⚫ 第八阶段Agent 智能体开发Day 73 - Day 82期数标题核心内容Day 73AI Agent 架构全景ReAct、Plan-and-Execute 与 Multi-AgentAgent 设计模式、决策循环、架构选型Day 74LangGraph 核心概念状态图驱动的 Agent 开发State、Node、Edge、条件路由Day 75LangGraph 实战构建带记忆的对话 Agent状态管理、记忆持久化、对话流程控制Day 76工具调用 Agent自主决策与任务执行工具选择、参数生成、结果处理Day 77规划型 Agent任务分解与执行计划Plan-and-Execute 模式、动态规划、重规划Day 78Multi-Agent 系统多智能体协作与通信Agent 间通信、角色分工、协作模式Day 79Agent 评估与调试追踪、回放与性能分析LangSmith 追踪、执行回放、瓶颈定位Day 80Agent 安全与权限控制沙箱、审批与回滚操作审批、权限分级、安全回滚机制Day 81人机协作Human-in-the-Loop关键节点的人工介入中断点设计、人工审批、反馈注入Day 82【阶段实战】构建 Multi-Agent 协作的自动化工作流平台多 Agent 协作的完整项目 第九阶段微调与训练入门Day 83 - Day 90期数标题核心内容Day 83微调总论何时该微调全量 vs LoRA vs QLoRA微调决策树、方法对比、资源需求Day 84数据集构建从采集、清洗到格式化数据质量、格式规范、数据增强策略Day 85LoRA 微调实战用 Hugging Face 微调你的专属模型环境配置、训练脚本、超参调优Day 86QLoRA 与量化训练消费级 GPU 上的微调方案4-bit 量化、内存优化、效果对比Day 87训练监控与评估Loss 曲线、指标追踪与模型选择WandB 集成、评估指标、过拟合诊断Day 88RLHF 与 DPO 入门让模型对齐人类偏好偏好数据、奖励模型、DPO 简化训练Day 89模型部署vLLM、Ollama 与本地推理优化推理加速、量化部署、API 服务化Day 90【阶段实战】微调一个代码助手模型并部署为 API 服务端到端微调 部署项目 第十阶段生产部署与商业落地Day 91 - Day 100期数标题核心内容Day 91LLM 应用架构设计高可用、可扩展的服务端架构架构模式、负载均衡、缓存策略Day 92FastAPI LLM构建高性能 AI 后端服务API 设计、流式响应、并发处理Day 93前端集成Streamlit、Gradio 与 ChatGPT 风格 UI快速原型、交互设计、部署方案Day 94可观测性日志、监控与链路追踪体系OpenTelemetry、LangSmith、告警配置Day 95成本控制与优化缓存、降级与智能路由语义缓存、模型路由、成本分析Day 96安全合规内容审核、数据脱敏与隐私保护安全架构、合规要求、攻防实践Day 97CI/CD 与自动化测试LLM 应用的持续交付测试策略、回归测试、自动化部署Day 98商业落地案例深度拆解客服、写作、数据分析真实案例分析、ROI 评估、落地经验Day 99AI 创业实战从 idea 到 MVP 到商业化产品思维、技术选型、商业模式Day 100【毕业项目】构建完整的 AI SaaS 产品并上线综合 100 天所学完成一个可上线的 AI 产品 课程技术栈全景编程语言Python 3.11 核心框架LangChain、LangGraph、LlamaIndex 大模型GPT-4o、Claude、DeepSeek、Qwen、Llama 向量数据库Chroma、FAISS、Milvus 开发工具VS Code、Jupyter、uv、Git 部署工具FastAPI、Docker、Streamlit 监控工具LangSmith、OpenTelemetry 微调框架Hugging Face Transformers、PEFT、TRL 学习建议每日 1-2 小时每篇文章阅读 代码实践约 1-2 小时动手优先每个代码示例都要亲手运行阶段实战必做每 10 天的实战项目是知识巩固的关键建立作品集将每期的代码整理到 GitHub形成个人 AI 项目集作者高炉炼铁智能化技术研究者专注钢铁冶金与人工智能 交叉领域。 如果觉得有帮助请点赞、收藏、转发 关注专栏不错过后续精彩内容