动手学大模型应用开发，开启开发者的新旅程（附教程）

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原创最新推荐文章于 2026-09-09 15:27:46 发布 902 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

上海交大2026版《动手学大模型》：零基础掌握LLM、Agent与RAG实战 大语言模型（LLM）作为人工智能领域的核心技术，基于Transformer架构实现了突破性的自然语言理解能力。其核心原理通过自注意力机制捕捉长距离依赖关系，在预训练-微调范式下展现出强大的泛化性能。这一技术价值在于降低了AI应用门槛，使开发者能够快速构建智能对话、内容生成等应用。在实际工程实践中，智能体（Agent）技术让模型具备了工具调用和任务规划能力，而RAG（检索增强生成）系统则通过结合外部知识库显著提升了回答的准确性和时效性。上海交大2026版教程正是围绕LLM基础、Agent开发和RAG系统构建这阅读详情

动手学大模型应用开发

项目logo

项目简介

项目“动手学大模型应用开发”是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程，利用阿里云服务器及个人知识库助手项目，引导用户通过系统的课程，掌握大模型开发的基本技能。整个教程将大模型开发过程中重要的步骤、方法进行深入浅出的讲解，主要包含以下内容：

大模型简介：介绍大模型的基本概念、特点以及LangChain的应用，帮助初学者理解大模型开发的框架。
调用大模型 API：该部分讲述如何调用国内外知名大模型产品的 API，包括封装为LangChain LLM和FastAPI等多种方式，同时展示了百度文心、讯飞星火、智谱AI等大模型 API 的调用示例。
知识库搭建：涵盖不同类型知识库文档的加载与处理，以及如何搭建向量数据库。
构建 RAG 应用：指导学员如何通过LangChain构建检索问答链，并使用Streamlit进行应用部署。
验证迭代：探讨大模型开发的验证与迭代方法，以及评估模型性能的相关技术。

项目意义

LLM（大语言模型）正在引领信息科技的一场革命，其强大的自然语言处理和生成能力为开发者提供了全新的应用开发思路。目前，国内外的LLM API服务不断活跃，如何快速、便捷地利用这些API进行应用开发已成为开发者的一项重要技能。

现今网上关于LLM的教程繁多，但普遍质量参差不齐，学习者需要花费大量时间寻找信息，导致学习效率低。因此，本项目结合了个人知识库助手的实际应用，从实际出发，系统地解析了大模型开发的一般流程，力求帮助初学者快速入门。为了拉近与读者的距离，本项目还将提供进阶技巧和成功案例，帮助学习者进一步提高水平。

项目受众

该项目特别适合拥有基本Python能力的开发者，面向所有希望掌握LLM应用开发技能的人。对于参与者的入门要求，该项目只需具备基础Python语法，无需深厚的算法功底。此外，课程提供阿里云服务器的免费领取方案，以便在环境搭建上提供便利。

如果你对大模型部署有兴趣，欢迎同时学习【Self LLM | 开源大模型食用指南】项目，该项目将深入讲解如何进行开源LLM的部署和微调。

项目亮点

动手实践：着重于实践的教程设计，帮助学习者通过实际操作搭建个人项目来学习大模型开发技能。
简明精炼：针对个人知识库助手项目进行了清晰的教程重构，包含核心技能而剔除不必要的复杂底层原理，确保教程时长适中，但内容充实。
统一与扩展：统一封装了多家主要LLM API，提升了开发者的学习效率。项目还将上线奇想星球社区平台，支持学习者自定义内容扩展。

内容大纲

第一部分 LLM 开发入门

LLM 介绍

LLM 的理论介绍
RAG 的核心优势
LangChain 的概念
LLM 应用开发的整体流程
阿里云服务器的基本使用
GitHub Codespaces 的基本使用（选修）
环境配置

使用 LLM API 开发应用

基本概念
使用 LLM API
Prompt Engineering（提示开发）

搭建知识库

词向量及向量知识库介绍
使用 Embedding API
数据处理：读取、清洗与切片
搭建并使用向量数据库

构建 RAG 应用

将 LLM 接入 LangChain
基于 LangChain 搭建检索问答链
基于 Streamlit 部署知识库助手

系统评估与优化

如何评估 LLM 应用
评估并优化生成部分
评估并优化检索部分

第二部分进阶 RAG 技巧（正在创作中）

此部分将深入探讨RAG应用中存在的问题、数据处理、检索阶段与生成阶段等内容。

第三部分开源 LLM 应用解读

解析成功的LLM应用，如个人知识库助手的案例等，从中提取开发经验。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望