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文章介绍吴恩达与OpenAI联合推出的LLM入门课程中文版，适合零基础和有Python基础的开发者。课程包含四个核心章节：提示词工程、ChatGPT问答系统搭建、LangChain应用开发及个人数据访问。提供完整代码复现和中文Prompt优化，GitHub获18.9k星，读者可通过回复关键词获取中文版PDF，是学习大模型应用开发的优质资源。
大语言模型（LLM）正以惊人的速度改变开发者的工作方式。
如果你也想用 LLM 快速开发应用，却又不知道从哪开始，不用担心！
吴恩达老师联合 OpenAI，推出了一套超经典的 LLM 入门课程。通过系统讲解 + 实操演练，带你轻松踏上 AI 应用开发之路。
这门课程适合两类人：
完全零基础，希望入门提示词工程的同学。
有一定 Python 基础，想用大模型 API 开发应用的开发者。
后台回复20250421或LLM大模型通关课程手册，可直接获得中文版PDF原件。
章节1：面向开发者的提示词工程
主要内容
学习如何撰写高质量的 Prompt，掌握提示词设计的两个核心原则（清晰具体、留给模型足够推理空间）。
涵盖模块
文本总结；文本推断；文本转化；文本拓展；构建聊天机器人。
特色亮点
通过大量实操案例，讲解如何迭代优化 Prompt，逐步提升 LLM 的输出质量。
第一部分概述
章节2：搭建基于 ChatGPT 的问答系统
主要内容
系统学习如何通过 OpenAI API 构建一个完整的对话式问答系统。
涵盖模块
模型调用、聊天格式与 Token 管理；输入审核（分类、监督）；思维链推理；多轮提示链；输出检查与系统评估。
特色亮点
注重实战，帮助开发者掌握从单轮问答到复杂多轮交互系统的搭建方法。
第二部分概述
章节3：使用 LangChain 开发应用程序
主要内容
掌握 LangChain 框架的基本用法，快速开发基于大模型的复杂应用。
涵盖模块
模型调用、提示词管理、输出解析；记忆管理；模型链构建；基于文档的问答；应用系统评估与代理。
特色亮点
理解 LangChain 胶水式编排理念，让开发者高效组合多个组件、构建功能完整的应用。
章节4：使用 LangChain 访问个人数据
主要内容
结合 LangChain，让大模型接入、理解、利用你的私有数据，实现个性化问答。
涵盖模块
加载本地文档；文档切割；建立向量数据库与词向量；检索系统；私有数据问答与聊天。
特色亮点
解决大模型无法实时获取个人数据的问题，真正打造“懂你”的智能应用。
目前该项目已经正式推出了中文版本，还加上了完整代码复现和中文 Prompt 优化！
Github上已经18.9k星。感兴趣的小伙伴可以学习学习。
可能大家都想学习AI大模型技术，也_想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习_，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。为了帮助大家打破壁垒，快速了解大模型核心技术原理，学习相关大模型技术。从原理出发真正入局大模型。在这里我和MoPaaS魔泊云联合梳理打造了系统大模型学习脉络，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 扫描下方二维码免费领取🆓**⬇️⬇️⬇️
教程从当下的市场现状和趋势出发，分析各个岗位人才需求，带你充分了解自身情况，get 到适合自己的 AI 大模型入门学习路线。
从基础的 prompt 工程入手，逐步深入到 Agents，其中更是详细介绍了 LLM 最重要的编程框架 LangChain。最后把微调与预训练进行了对比介绍与分析。
同时课程详细介绍了AI大模型技能图谱知识树，规划属于你自己的大模型学习路线，并且专门提前收集了大家对大模型常见的疑问，集中解答所有疑惑！
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【AI 大模型面试题 】
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科技行业正处于深刻变革之中。英特尔等巨头近期进行结构性调整，缩减部分传统岗位，同时AI相关技术岗位（尤其是大模型方向）需求激增，已成为不争的事实。具备相关技能的人才在就业市场上正变得炙手可热。
行业趋势洞察：
与其观望，不如行动！
面对变革，主动学习、提升技能才是应对之道。掌握AI大模型核心原理、主流应用技术与项目实战经验，是抓住时代机遇、实现职业跃迁的关键一步。
当前，我国在AI大模型领域的高质量人才供给仍显不足，行业亟需更多有志于此的专业力量加入。
*02 这份资料的价值在哪里？*
专业背书，系统构建：
本资料由我与MoPaaS魔泊云的鲁为民博士共同整理。鲁博士拥有清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在人工智能领域造诣深厚：
内容实用，循序渐进：
资料体系化覆盖了从基础概念入门到核心技术进阶的知识点。
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