LLM 大模型 0 基础入门专栏

通过必修 1「7 天搞定提示工程」，从基础原则到复杂任务拆解，真正理解 LLM 如何“听懂人话”， 写出稳定、可复用、可扩展的 Prompt 模板，让模型按你期望的方式工作。

通过必修 2「使用 ChatGPT API 构建客服助手」，学会模型调用、推理链路设计、外部检索、评估与优化， 最终拿到一个真正跑得起来的客服问答系统 Demo。

必修 3 用 LangChain 串起模型、索引、工具调用与代理；必修 4 则用向量检索 + RAG， 让大模型读你自己的文档，回答与你业务密切相关的问题，真正落地到工作场景。

你可能只会用 ChatGPT 聊天，不知道如何写 Prompt、更不会调参或构建应用。 通过必修 1 + 必修 2，你可以从写好 Prompt 到搭出第一个客服助手 Demo。

想为现有业务加一个“智能对话层”，或者为团队做一个知识问答机器人， 但不知道该从 API 调用、LangChain、RAG 哪一步开始，这套 4 门课给你完整路径。

不追随一时热点，而是希望理解：大模型如何通过 Prompt、工具、知识库组合在一起， 成为一套长期可复用的应用框架，这套课程正是围绕这个目标设计。

LLM 大模型 0 基础入门专栏（必修 1）

7 天搞定提示工程，从基础原则到智能应用构建。

• 从 Prompt 书写原则到总结、推断、转换与扩展的全流程实战。
• 理解 LLM 如何“听懂人话并按你想要的方式工作”。
• 7 天跑通基于 OpenAI API 的智能应用闭环。
• 做到：能写 Prompt、能调 Prompt、能做应用。

适合人群：AI 应用构建初学者
知识要点：Prompt 基础原则、基于 OpenAI API 构建智能应用
为什么要学：让模型更精准理解你的需求，用 Prompt 直接提升工作效率与产出质量。

LLM 大模型 0 基础入门专栏（必修 2）

使用 ChatGPT API 构建客服助手，从调用到评估优化的完整闭环。

• 通过一个可运行的智能客服助手 Demo 学习完整项目结构。
• 掌握模型调用、推理链路、外部检索到评估优化的完整流程。
• 真正跑通「客服问答系统」而不仅是一个聊天页面。

适合人群：大模型入门者
知识要点：能搭、能测、能持续改进的客服问答系统
为什么要学：掌握从模型调用、推理链路、外部检索到评估优化的完整闭环。

LLM 大模型 0 基础入门专栏（必修 3）

搞定 LangChain 大模型应用开发，让模型“连接工具、访问知识、分步骤完成任务”。

• 从模型与提示到索引、链式调用与代理的全流程实践。
• 理解如何用 LangChain 设计清晰的推理和执行链路。
• 7 天跑通一个可用的智能客服 / 问答系统闭环。
• 做到：能用模型、能控流程、能做应用。

适合人群：大模型应用入门者
知识要点：模型与提示、索引检索、链式调用、代理执行、端到端应用构建
为什么要学：让大模型不只会聊天，而是能查询、能推理、能完成任务。

LLM 大模型 0 基础入门专栏（必修 4）

使用 LangChain 的自有知识库向量检索和问答，落地“专属知识 + 大模型能力”。

• 解决 ChatGPT 不知道你的公司文档、业务规则、最新信息的问题。
• 用 LangChain 让大模型读取、理解、检索并回答基于你自有数据的问题。
• 实现面向公司 / 团队 / 项目的专属知识库问答系统。

适合人群：RAG 入门者
知识要点：文档加载与切分、语义搜索、检索式问答、链式调用、端到端对话构建
为什么要学：实现“专属知识 + 大模型能力”的真正落地。