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AI Prompt提示詞入門教程B站免費(fèi)學(xué)，試聽地址：https://www.bilibili.com/video/BV1oT421k

 

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創(chuàng)作背景：

 

AI引領(lǐng)的第四次工業(yè)革命正席卷而來，如何精準(zhǔn)把握這一歷史性機(jī)遇，將會(huì)成為我們這一代人不容忽視且需深入思考與積極行動(dòng)的重要課題。 

AI（人工智能）正在以驚人的速度席卷著各行各業(yè)，其影響深遠(yuǎn)且廣泛。十九大開幕式把人工智能列入了報(bào)告內(nèi)容， 普京表示過人工智能是整個(gè)人類的未來，馬斯克說人工智能有可能是人類科技的終極戰(zhàn)場(chǎng)。雷總說過一句話： “只要站在風(fēng)口上，豬都能飛上天。”

 

未來幾年AI將會(huì)像計(jì)算機(jī)一樣快速普及，面對(duì)這一歷史性的第一波紅利，你是否已準(zhǔn)備好把握機(jī)遇，引領(lǐng)未來呢！

 

 

教程介紹：

 

我們堅(jiān)信，在AGI（通用人工智能）時(shí)代，那些既精通AI技術(shù)、又具備編程能力和業(yè)務(wù)洞察力的復(fù)合型人才將成為最寶貴的資源。為此，我們提出了‘AI全棧工程師’這一概念，旨在更精準(zhǔn)地描述這一復(fù)合型人才群體，而非過分夸大其詞。

這門課的目標(biāo)，就是培養(yǎng)「AI 全棧」人才。通過這門課程的學(xué)習(xí)，我們能夠全面掌握Prompt Engineering(Prompt提示詞工程)、AI編程、AI大模型應(yīng)用開發(fā)、AI大模型后端開發(fā)、AI大模型微調(diào)、AI大模型數(shù)據(jù)訓(xùn)練、AI大模型知識(shí)庫管理、AI大模型數(shù)據(jù)管理、AI大模型評(píng)估、搭建自己的AI私有大模型等AI技術(shù)棧，同時(shí)培養(yǎng)編程能力和業(yè)務(wù)洞察力，以成為AGI（通用人工智能）時(shí)代所需的 全能型AI工程師。

 

Prompt提示詞工程：Prompt提示詞工程師的薪資在15-35k之間，教程涉及Prompt生成文技巧、Prompt生成圖技巧、Prompt優(yōu)化、Prompt模版、Prompt評(píng)估、Prompt微調(diào)、AI編程等。本章節(jié)覆蓋了Prompt提示詞在多個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用，從熱點(diǎn)追蹤、活動(dòng)策劃、文章撰寫及實(shí)體抽取，到內(nèi)容解釋與優(yōu)化、評(píng)論與說說創(chuàng)作，再到結(jié)合AI助手生成短視頻；同時(shí)，Prompt提示詞還可以快速輔助完成周報(bào)、簡(jiǎn)歷、郵件及情書等文檔撰寫，并有效整理文檔資料。針對(duì)運(yùn)營(yíng)編輯崗位，課程提供了文案支持、內(nèi)容審核與輿情分析、數(shù)據(jù)分析及商業(yè)計(jì)劃書撰寫的Prompt技巧。此外，還深入講解了利用Prompt生成PPT、思維導(dǎo)圖，以及借助Mermaid.js生成圖表、流程圖、序列圖、時(shí)間線圖的方法。在編程領(lǐng)域，課程涵蓋了AI編寫前端、Flutter、嵌入式及Python、Go、Node.js等多種語言代碼的Prompt應(yīng)用，并擴(kuò)展到Nodejs、Golang、Python結(jié)合MYSQL的Prompt爬蟲系統(tǒng)開發(fā)。最后，課程還傳授了AI編程Prompt技巧，包括接口文檔生成、代碼解釋、代碼與注釋生成、語法檢查、服務(wù)器命令解析、錯(cuò)誤排查咨詢，以及簡(jiǎn)歷、報(bào)告、周報(bào)等文檔撰寫的Prompt高效方法，助力學(xué)員在任何場(chǎng)景中能游刃有余的使用Prompt Engineering。

 

基于大模型API的應(yīng)用開發(fā)模式：詳細(xì)講解了如何通過HTTPS請(qǐng)求及OpenAI調(diào)用官方SDK，還講了Langchain調(diào)用ChatGLM、訊飛星火、阿里通義千問、百度千帆等大模型。在此過程中，深入探討了接口調(diào)用的注意事項(xiàng)、參數(shù)微調(diào)技巧以及Prompt提示詞的使用策略。隨后，課程講解了實(shí)現(xiàn)單輪、多輪及流式對(duì)話的方法，并深入剖析了Function Call的原理與應(yīng)用場(chǎng)景，通過nodejs、Python、Go等后端語言實(shí)踐了Function Call的具體實(shí)現(xiàn)。此外，利用AI編程技術(shù)（特別是Prompt提示詞的設(shè)計(jì)），引導(dǎo)學(xué)員分別使用nodejs、Python、Go這些后端語言，從零構(gòu)建了‘康言智解醫(yī)藥問答AI項(xiàng)目’實(shí)戰(zhàn)。該項(xiàng)目類似于ChatGPT和文心一言，不僅能夠解答醫(yī)學(xué)方面的專業(yè)知識(shí)，還具備AI問答助手的功能。最后，課程以實(shí)戰(zhàn)形式展示了AI合同審查項(xiàng)目，教授了如何使用Nodejs、Python、Go語言讀取Word合同內(nèi)容，結(jié)合AI大模型與Prompt技術(shù)，成功實(shí)現(xiàn)了合同審查功能。還講了向量Embeddings、向量數(shù)據(jù)庫Milvus 、搜索引擎實(shí)戰(zhàn)、圖搜圖實(shí)戰(zhàn)、LangChain以及LangChaint+Milvus 實(shí)現(xiàn)RAG企業(yè)知識(shí)庫系統(tǒng)，最后還講了語音識(shí)別、語音合成、文生圖、虛擬模特 鞋靴模特 AI試衣 創(chuàng)意海報(bào)生成等。

 

基于大模型的微調(diào)應(yīng)用開發(fā)模式：講了大模型的微調(diào)、數(shù)據(jù)投喂訓(xùn)練大模型、Agent+知識(shí)庫（智能體應(yīng)用）、工作流應(yīng)用、智能體編排應(yīng)用。工作流結(jié)合智能體實(shí)現(xiàn)了AI旅游攻略實(shí)戰(zhàn)。通過智能體編排應(yīng)用結(jié)合后端API以及數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)了 仿京東《京言》AI實(shí)戰(zhàn)。課程還涉及多個(gè)大模型應(yīng)用開發(fā)的示例，旨在適應(yīng)不同垂直領(lǐng)域應(yīng)用的開發(fā) 、低代碼快速構(gòu)建RAG應(yīng)用、知識(shí)庫檢索系統(tǒng)、導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)、商品推薦系統(tǒng)。

 

本地部署 微調(diào)大模型：分別在Win Macos Liunx通過Ollama部署DeepSeek以及Qwen等大模型、調(diào)用本地大模型API開發(fā)應(yīng)用、一站式解決DeepSeek與200多個(gè)大模型調(diào)用的難題、 Chatbox+DeepSeep+Qwen2.5打造超級(jí)AI助手、分別在Win Macos Liunx上面部署AnythingLLM、AnythingLLM+DeepSeek知識(shí)庫 、以及Api遠(yuǎn)程調(diào)用AnythingLLM、本地大模型的數(shù)據(jù)投喂、本地大模型調(diào)優(yōu)、開源的 LLM 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)Dify的部署（linux win macos）、借助Dify微調(diào)大模型、借助Dify搭建公司內(nèi)部知識(shí)庫、RAG應(yīng)用、Agent智能體、工作流應(yīng)用，以及Dify應(yīng)用的遠(yuǎn)程調(diào)用、微調(diào)模型、快速部署AI應(yīng)用、快速在自己網(wǎng)站集成AI應(yīng)用、快速創(chuàng)建一個(gè)Sql轉(zhuǎn)換助手、借助知識(shí)庫給大模型投喂數(shù)據(jù) 、爬取web數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)RAG知識(shí)庫、微調(diào)私有RAG大模型、Dify調(diào)用遠(yuǎn)程知識(shí)庫、Dify知識(shí)庫高級(jí)操作、Dify通過API調(diào)用遠(yuǎn)程Milvues數(shù)據(jù)投喂知識(shí)給AI大模型。本地部署微調(diào)大模型教程持續(xù)更新中...

 

 

AI招聘：

 

每次工業(yè)革命都會(huì)帶來前所未有的變革，不僅重塑了生產(chǎn)方式、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，還催生了大量全新的就業(yè)機(jī)會(huì)。作為第四次工業(yè)革命的標(biāo)志性技術(shù)，AI同樣催生了一個(gè)繁榮的生態(tài)系統(tǒng)，孕育了眾多與AI緊密相關(guān)的工作崗位。

 

 

 

 

 

 

學(xué)前須知：

 

 

1.教程類型：本視頻為贊助類型視頻教程,贊助后可以看此套AI大模型應(yīng)用開發(fā)實(shí)戰(zhàn)全部教程（包括后續(xù)更新教程）。

  

2.必備基礎(chǔ)：學(xué)習(xí)本課程需具備Nodejs/Python/Go/java等任何一門后端編程基礎(chǔ)，沒有后端基礎(chǔ)也可以聯(lián)系客服獲取Nodejs+Express教程

  

3.學(xué)習(xí)說明：每套教程只限一人學(xué)習(xí)，教程和電腦綁定，下單時(shí)，請(qǐng)?zhí)顚懻_的QQ號(hào),贊助后系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)貨，屆時(shí)聯(lián)系客服獲取授權(quán)碼。 

          

4.學(xué)習(xí)環(huán)境：本視頻支持win xp和win7 win8 win10 win11 以及蘋果mac電腦，不支持虛擬機(jī)系統(tǒng)。

 

5.學(xué)習(xí)時(shí)長(zhǎng): 每講20-35分鐘左右。

 

6.配套資源：視頻+課件+源碼+贊助群。

 

 

7.關(guān)于售后：本教程主要包含的內(nèi)容是 視頻+課件 +源碼 ，關(guān)于教程中問題萬一解決不了可以聯(lián)系我們獲取技術(shù)支持。

 

 

教程目錄：

  

01、【AI能力】AI和AI大模型介紹 AI能力 AI生成思維導(dǎo)購(gòu)圖 AI生成PPT AI寫代碼 生成代碼 (39分22秒)

 

02、【Prompt技巧】prompt提示詞設(shè)計(jì)、prompt提示詞工程、AIGC、AGI、NLP、LLM、GPT、CUI、GUI、LUI （21分16秒）

 

03、【Prompt技巧】AIGC Prompt提示詞編寫技巧 明確目標(biāo)、標(biāo)點(diǎn)符號(hào) 分隔符的使用 (26分39秒)

 

04、【Prompt技巧】AIGC Prompt提示詞編寫技巧 、指定格式、Prompt思維鏈、示例示范、限制和約束、角色扮演等（32分56秒）

 

05、【Prompt應(yīng)用】自媒體和營(yíng)銷行業(yè)的Prompt技巧、找熱點(diǎn)、寫策劃、優(yōu)化內(nèi)容、出文章、實(shí)體抽取、生成視頻（25分14秒）

 

06、【Prompt應(yīng)用】寫周報(bào)、簡(jiǎn)歷、郵件、整理文檔、 輿情以及數(shù)據(jù)分析、寫商業(yè)計(jì)劃書、生成PPT 思維導(dǎo)購(gòu)圖 圖表（40分15秒）

 

07、【Prompt繪畫】Prompt提示詞生成圖技巧 繪畫創(chuàng)作 生成海報(bào)（18分44秒）

 

08、【AI編程】Prompt提示詞在軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用 AI編程 AI寫代碼 AI寫爬蟲系統(tǒng)（28分36秒）

 

09、【AI編程】Prompt提示詞在軟件開發(fā)領(lǐng)域的應(yīng)用 生成接口文檔、解釋 注釋代碼、代碼語法檢查、排查錯(cuò)誤、咨詢問題(14分59秒)

 

10、【AI編程】CodeGeeX  通義靈碼 文心快碼 GitHub Copilot智能編程助手 (33分10秒)

 

11、【AI應(yīng)用開發(fā)】私有 公有大模型介紹 以及 基于AI大模型應(yīng)用開發(fā)的幾種方式 (9分55秒)

 

12、【AI應(yīng)用開發(fā)】AI編程 分別用nodejs python golang OpenAi調(diào)用 ChatGLM 智譜AI大模型的Api (29分22秒)

 

13、【AI應(yīng)用開發(fā)】分別用nodejs python golang  OpenAi調(diào)用訊飛星火AI大模型Api  (17分3秒)

 

14、【AI應(yīng)用開發(fā)】分別使用https以及千帆SDK調(diào)用千帆大模型API (24分42秒)

 

15、【AI應(yīng)用開發(fā)】Function Calling函數(shù)調(diào)用 設(shè)置角色、多輪對(duì)話、流返回 (35分1秒)

  

16、【AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 康言智解】Nodejs+AI編程 實(shí)現(xiàn)一個(gè)類似ChatGpt的康言智解醫(yī)藥問答AI系統(tǒng)（35分5秒）

  

17、【AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 康言智解】Golang+AI編程 實(shí)現(xiàn)一個(gè)類似ChatGpt的康言智解醫(yī)藥問答AI系統(tǒng) （28分20秒）

  

18、【AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn) 康言智解】Python+AI編程 實(shí)現(xiàn)一個(gè)類似ChatGpt的康言智解醫(yī)藥問答AI系統(tǒng) (24分2秒)

   

19、【AI應(yīng)用實(shí)戰(zhàn)  合同審查項(xiàng)目】Node.js、Python、Go攜手AI大模型實(shí)現(xiàn)多語言AI合同審查實(shí)戰(zhàn) (21分47秒)

    

20、【向量Embeddings】向量Embeddings+向量數(shù)據(jù)庫介紹、向量Embeddings實(shí)戰(zhàn) （13分50秒）

     

21、【向量數(shù)據(jù)庫】向量數(shù)據(jù)庫以及應(yīng)用場(chǎng)景介紹 分別使用Docker和阿里向量檢索服務(wù)搭建向量數(shù)據(jù)庫（29分25秒）

 

22、【向量數(shù)據(jù)庫】可視化工具操作Milvus向量數(shù)據(jù) 創(chuàng)建庫、集合、索引、增加、查詢、導(dǎo)出、刪除向量數(shù)據(jù)等 (20分13秒)

 

23、【向量數(shù)據(jù)庫】Nodejs操作向量數(shù)據(jù)庫 創(chuàng)建集合 索引 增 刪 改查 按照向量數(shù)據(jù)和半徑搜索 (43分45秒)

 

24、【向量數(shù)據(jù)庫】Python操作向量數(shù)據(jù)庫 創(chuàng)建集合 索引 增 刪 改查 按照向量數(shù)據(jù)和半徑搜索 （32分56秒）

  

25、【向量數(shù)據(jù)庫】Go語言操作向量數(shù)據(jù)庫milvus (27分55秒)

   

26、【文搜文實(shí)戰(zhàn)】 向量數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)相似度全文搜索引擎 電商搜索、推薦系統(tǒng)等 (25分27秒)

   

27、【圖搜圖實(shí)戰(zhàn)】借助阿里DashScope模型實(shí)現(xiàn)圖片向量化、實(shí)現(xiàn)圖搜圖  (29分14秒)

 

28、【Langchain+RAG】RAG介紹、Langchain快速入門、Langchain向量Embeddings、分別使用Nodejs Python借助Langchain調(diào)用千帆、智譜、tongyi大模型 （36分48秒）

    

29、【Langchain】Langchain  Document loaders text-splitters 加載文檔 文檔切片 (29分34秒)

 

30、【Langchain+Python】LangChain VectorStores Milvus向量數(shù)據(jù)庫 、 from_texts 、from_documents 等 （20分32秒）

 

31、【Langchain+Nodejs】LangChain VectorStores Milvus向量數(shù)據(jù)庫 （28分25秒）

 

32、【RAG】LangChain+RAG 檢索增強(qiáng)生成技術(shù) 實(shí)現(xiàn)企業(yè)知識(shí)庫系統(tǒng) (26分44秒)

 

33、【RAG】RAG 企業(yè)知識(shí)庫系統(tǒng)優(yōu)化 配置多樣性 切割文檔 MultiQueryRetriever LongContextReorder （22分46秒）

   

34、【語音】語音合成、語音識(shí)別 (23分51秒)

   

35、【合成圖】阿里百煉 圖像合成 文生圖 虛擬模特 鞋靴模特 AI試衣 創(chuàng)意海報(bào)生成等 （29分51秒）

 

36、【智能體Agent】大模型微調(diào) 低代碼快速構(gòu)建RAG應(yīng)用、知識(shí)庫檢索系統(tǒng)、導(dǎo)購(gòu)系統(tǒng)、商品推薦系統(tǒng) (22分23秒)

 

37、【智能體Agent】10分鐘在自己的網(wǎng)站上增加一個(gè)基于私有數(shù)據(jù)+公有大模型的RAG AI助手 (28分25秒)

 

38、【工作流應(yīng)用】 大模型節(jié)點(diǎn)（職業(yè)規(guī)劃）知識(shí)庫節(jié)點(diǎn)（垂直領(lǐng)域AI應(yīng)用）詳解 (20分35秒)

 

39、【工作流應(yīng)用】意圖分類節(jié)點(diǎn) 文本節(jié)點(diǎn) API節(jié)點(diǎn) （21分49秒）

 

40、【工作流應(yīng)用】文本轉(zhuǎn)換 、腳本轉(zhuǎn)換節(jié)點(diǎn)、條件判斷節(jié)點(diǎn) （22分12秒）

 

41、【智能體編排應(yīng)用】智能體節(jié)點(diǎn) 工作流節(jié)點(diǎn)  決策分類節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)智能體編排 (12分8秒)

 

42、【實(shí)戰(zhàn)】 工作流實(shí)現(xiàn)AI旅游攻略實(shí)戰(zhàn)(28分57秒) 

 

43、【仿京東AI實(shí)戰(zhàn)】仿京東《問京言》AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-項(xiàng)目演示、項(xiàng)目分析(18分44秒)

 

44、【AI實(shí)戰(zhàn)】仿京東《問京言》AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 配置意圖 微調(diào)Prompt和提取商品信息大模型 獲取商品標(biāo)題和商品屬性（31分39秒）

 

45、【仿京東AI實(shí)戰(zhàn)】仿京東《問京言》AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 腳本轉(zhuǎn)換 在大模型中調(diào)用遠(yuǎn)程API 獲取數(shù)據(jù)庫商品數(shù)據(jù)（21分51秒）

  

46、【仿京東AI實(shí)戰(zhàn)】仿京東《問京言》AI項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn) 配置智能導(dǎo)購(gòu)大模型(21分10秒)

  

47、【仿京東AI實(shí)戰(zhàn)】仿京東《問京言》優(yōu)化意圖匹配 Python Curl Nodejs接口調(diào)用大模型(15分38秒)

  

48、【仿京東AI實(shí)戰(zhàn)】仿京東《問京言》前端顯示AI返回的商品數(shù)據(jù) 配置對(duì)話 保存歷史記錄(32分47秒)

   

49、【模型調(diào)優(yōu)】借助基座大模型+大量私有數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)模型調(diào)優(yōu)(28分2秒)

 

50、【模型部署】DeepSeek介紹、分別在Windows、 Macos、Linux上面部署DeepSeek AI大模型（19分52秒）

 

51、【DeepSeek】后端語言調(diào)用本地部署的deepseek大模型開發(fā)應(yīng)用 （32分15秒）

 

52、【Qwen】Qwen大語言模型本地部署以及后端API接口調(diào)用 （12分48秒）

 

53、【DeepSeek】 一站式解決DeepSeek與200多個(gè)大模型調(diào)用的難題 （29分59秒）

 

54、【Chatbox】 Chatbox+DeepSeek+Qwen2.5+阿里百煉平臺(tái)打造超級(jí)AI助手 （29分3秒）

 

55、【DeepSeek】后端APi調(diào)用本地DeepSeek或者Qwen實(shí)現(xiàn)一個(gè)類似康言智解醫(yī)藥問答AI系統(tǒng) 以及 打字輸出效果（42分6秒）

 

56、【投喂數(shù)據(jù)】 Win搭建DeepSeek+AnythingLLM知識(shí)庫 漢化 Api遠(yuǎn)程調(diào)用 （18分30秒）

 

57、【投喂數(shù)據(jù)】 Macos 搭建AnythingLLM+DeepSeek知識(shí)庫 漢化 Api遠(yuǎn)程調(diào)用 （7分58秒）

 

58、【投喂數(shù)據(jù)】 Linux服務(wù)器搭建AnythingLLM+DeepSeek 漢化Api遠(yuǎn)程調(diào)用 （15分43秒）

 

59、【AnythingLLM】 Docker安裝部署AnythingLLM  Web管理AnythingLLM （7分21秒）

 

60、【投喂數(shù)據(jù)】 AnythingLLM DeepSeek Qwen2.5 數(shù)據(jù)投喂 文檔切片 向量化  微調(diào) 實(shí)現(xiàn)RAG知識(shí)庫系統(tǒng) （19分6秒）

  

61、 【Vue_Ai_Chat】DeepSeek Qwen多輪對(duì)話 手把手打造 Vue_Ai_Chat 超級(jí)助手  （35分9秒）

 

62、【多輪對(duì)話】 Vue_Ai_Chat調(diào)用 AnythingLLM以及實(shí)現(xiàn)RAG知識(shí)庫系統(tǒng)多輪對(duì) （20分55秒）

 

63、【Dify】 開源的 LLM 應(yīng)用開發(fā)平臺(tái)Dify介紹、Windows MacOs上面搭建Dify環(huán)境（13分23秒）

 

64、【Dify】 Linux上面搭建Dify、配置環(huán)境變量以及更新應(yīng)用信息（20分49秒）

  

65、【模型微調(diào)】 Dify使用 配置大模型供應(yīng)商（Deepseek Qwen Ollama等）微調(diào)模型、發(fā)布AI應(yīng)用、網(wǎng)站快速集成AI應(yīng)用、幾分鐘快速創(chuàng)建一個(gè)AI助手、快速實(shí)現(xiàn)Sql轉(zhuǎn)換助手（30分44秒）

 

66、【Dify】 借助本地Dify平臺(tái)實(shí)現(xiàn)私有AI助手 創(chuàng)建知識(shí)庫 文檔切片 文檔清洗 文檔向量化 文檔召回 訓(xùn)練 微調(diào)RAG模型（24分39秒）

 

67、【Dify】本地LLM 配置爬蟲 爬取Web數(shù)據(jù)創(chuàng)建知識(shí)庫 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)切片 向量化 清洗訓(xùn)練 微調(diào)RAG模型 (17分9秒)

  

68、【Dify】本地LLM調(diào)用外部知識(shí)庫 Dify結(jié)合（Nodejs Python Go）Api接口調(diào)用向量數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn) 數(shù)據(jù)庫知識(shí)庫系統(tǒng)(22分32秒) 

 

69、【Dify知識(shí)庫高級(jí)操作】本地LLM調(diào)用外部知識(shí)庫 Dify通過Api接口調(diào)用遠(yuǎn)程的Milvues向量數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)外部知識(shí)庫(30分5秒)

 

 

課程目錄截圖展示：

  

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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