AI大模型时代已经来临。本课程将带你从零开始，基于 LangChain 和 OpenAI 开发实用的 AI 应用，包括聊天机器人、知识库问答、AI Agent 等。
课程亮点
- 🎯 完整的 AI 大模型应用开发路线
- 🎯 LangChain 框架深入实战
- 🎯 RAG 检索增强生成技术
- 🎯 AI Agent 智能体开发
- 🎯 向量数据库（ChromaDB、Milvus）
- 🎯 完整项目代码和数据集
课程大纲
第一章：AI 大模型基础
- 1.1 大模型发展史（GPT、LLaMA、Claude）
- 1.2 Transformer 架构原理
- 1.3 OpenAI API 入门
- 1.4 Prompt Engineering 技巧
第二章：LangChain 基础
- 2.1 LangChain 核心概念
- 2.2 Models、Prompts、Chains
- 2.3 Memory 记忆管理
- 2.4 Agents 智能体
第三章：RAG 检索增强生成
- 3.1 RAG 原理与优势
- 3.2 Embeddings 向量化
- 3.3 向量数据库（ChromaDB）
- 3.4 完整 RAG 项目实战
第四章：AI Agent 开发
- 4.1 Function Calling 原理
- 4.2 自定义工具（Tools）
- 4.3 ReAct Agent 模式
- 4.4 实战：搭建 AI 助手
第五章：完整项目实战
- 5.1 项目一：企业知识库问答系统
- 5.2 项目二：智能客服机器人
- 5.3 项目三：AI 文档分析工具
- 5.4 项目四：AI 营销文案生成器
第六章：部署与优化
- 6.1 FastAPI 接口开发
- 6.2 Docker 容器化
- 6.3 性能优化
- 6.4 成本控制
技术栈
- Python 3.11+
- LangChain / LlamaIndex
- OpenAI GPT-4 / Claude
- ChromaDB / Milvus
- FastAPI
- Docker
代码示例
使用 LangChain 创建简单的问答系统：
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
# 加载文档
from langchain.document_loaders import TextLoader
loader = TextLoader('knowledge.txt')
documents = loader.load()
# 文档分块
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000)
texts = text_splitter.split_documents(documents)
# 创建向量数据库
embeddings = OpenAIEmbeddings()
vectorstore = Chroma.from_documents(texts, embeddings)
# 创建问答链
llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-4")
qa_chain = RetrievalQA.from_chain_type(
llm=llm,
chain_type="stuff",
retriever=vectorstore.as_retriever()
)
# 提问
question = "智源论坛 是什么？"
answer = qa_chain.run(question)
print(answer)适合人群
- Python 开发者
- 想转行 AI 的传统开发者
- 产品经理 / 创业者（想用 AI 提升产品）
- 学生（AI 时代必学技能）
你将获得
- 📦 完整项目源码（4 个实战项目）
- 📄 详细 PDF 教程
- 🎥 高清视频讲解（20+ 小时）
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- ♾️ 永久更新