AI 大模型开发

课程总览 · 大模型应用开发路线

想自己开发 AI 应用就走这条线：工程基础（Python、数据库与容器）→ 后端接口（FastAPI）→ 大模型与智能体原理 → 框架与协议（LangChain / MCP / LangGraph）→ 综合项目（RAG 项目）。建议按顺序学。

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大模型应用开发路线 LLM App Development Path

想自己开发 AI 应用就走这条线：工程基础（Python、数据库与容器）→ 后端接口（FastAPI）→ 大模型与智能体原理 → 框架与协议（LangChain / MCP / LangGraph）→ 综合项目（RAG 项目、智能体实战案例）。建议按顺序学。

工程实战项目驱动

🐍 Python 基础

已上线编程语言 › Python

变量与类型、流程控制、函数与模块、面向对象、文件与异常——大模型开发的地基，直接复用「编程语言」里的 Python 课程。

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🗄️ MySQL / Linux / Docker

已上线工程基础

SQL 增删改查与索引、Linux 常用命令与权限、Docker 镜像与容器编排，把服务跑起来的第一套工具。

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🚀 FastAPI

已上线后端接口

用 Python 快速写接口：路由与参数校验、Pydantic 模型、依赖注入、异步与流式响应，为大模型应用提供后端。

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🧠 AI Agent 大模型基础

已上线大模型基础

大模型是怎么工作的、Token 与上下文、提示词与结构化输出、工具调用与记忆机制——智能体的原理打底。

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🔗 LangChain / RAG / MCP

已上线主流框架

LangChain 链式编排、RAG 检索增强生成、MCP 工具协议，把大模型接上你自己的数据和工具。

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🕸️ LangGraph

已上线流程编排

用图的方式编排多步骤、多角色智能体：状态管理、分支与循环、人机协同、持久化与中断恢复。

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📦 RAG 项目

已上线综合项目

把前面所学串成完整项目：文档解析入库、向量检索、答案生成与引用、接口封装与部署上线。

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