《大模型应用开发核心技术与实践：从Prompt工程到智能体构建的全流程实战指南》

大模型应用开发核心技术与实践

从Prompt工程到智能体构建的全流程实战指南

主讲：李福东老师

【课程背景】

在人工智能技术迅猛发展的今天，大模型已成为推动企业数字化转型和创新发展的核心引擎。从ChatGPT引发的生成式AI浪潮，到各行业对智能化解决方案的迫切需求，企业正面临着前所未有的技术变革机遇。然而，许多企业在拥抱大模型技术时面临着诸多挑战：如何选择合适的大模型技术路线？如何将抽象的AI能力转化为具体的业务价值？如何构建稳定可靠的企业级AI应用？

当前市场上，大模型的应用形式日趋多样化，从基础的API调用到复杂的RAG（检索增强生成）系统，从简单的对话机器人到智能化的业务流程自动化，技术选型和实施路径的复杂性让许多企业望而却步。同时，大模型开发工具链的快速演进，Prompt工程的专业化要求，以及企业级部署的安全性、稳定性考量，都需要系统性的知识体系和实践经验支撑。

本课程旨在为企业技术团队提供一套完整的大模型应用开发方法论，通过理论学习与实战演练相结合的方式，帮助学员掌握从概念设计到生产部署的全链路开发能力，真正实现大模型技术在企业场景中的成功落地应用。

【课程收益】

技术体系构建：建立完整的大模型技术认知框架，掌握主流大模型的特点、优势及适用场景，具备技术选型和架构设计能力。

开发技能掌握：熟练运用大模型API接口、SDK开发工具，具备独立开发大模型应用的技术能力，掌握调试和优化方法。

工程实践能力：通过RAG系统构建、Agent应用开发等实战项目，积累企业级应用开发经验，形成可复制的开发模式。

Prompt工程精通：深入理解Prompt设计原理和优化技巧，能够针对不同业务场景设计高效的提示词策略，提升模型输出质量。

项目落地能力：获得从需求分析到方案设计，从原型开发到生产部署的完整项目管理经验，具备独立承担大模型项目的能力。

【课程特色】

实战导向，项目驱动：采用”理论+实操+项目”的教学模式，每个知识点都配备相应的实战练习，确保学以致用，即学即会。

工具链完整，技术前沿：涵盖当前主流的大模型开发工具和平台，紧跟技术发展趋势，传授最新的开发方法和最佳实践。

场景丰富，应用深入：从基础的API调用到复杂的RAG系统，从简单的问答到智能Agent，覆盖企业常见的AI应用场景。

专家授课，经验分享：由具备丰富大模型项目经验的技术专家授课，分享真实项目案例和踩坑经验，避免学员走弯路。

【课程对象】

技术总监、架构师等技术决策者

人工智能、机器学习工程师

后端开发工程师、全栈开发工程师

产品经理、技术产品经理

对大模型应用开发感兴趣的技术从业者

【课程时间】1天（6小时/天）

【课程大纲】

大模型应用开发概论

大模型技术发展趋势

生成式AI核心能力与应用场景

主流大模型对比：ChatGPT、Claude、国产大模型

企业级应用价值与挑战分析

大模型应用开发方法论

开发流程与技术选型策略

常见应用模式：API调用、RAG、Agent

成本控制与性能优化要点

大模型应用开发工具实战

开发环境与工具链

大模型SDK与开发工具介绍

主流框架对比：LangChain、LlamaIndex等

开发环境搭建与配置实践

API集成与应用构建

大模型API接口调用与集成

错误处理与异常管理

实战演练：构建基础对话应用

Prompt工程核心原理与设计技巧

Prompt工程基础

Prompt设计原理与核心要素

提示词结构化设计方法

常用Prompt模板与最佳实践

高级Prompt技术应用

Few-shot学习与示例优化

Chain-of-Thought推理技巧

动态Prompt生成与优化策略

实战演练：业务场景Prompt设计

Prompt工程实际应用实战

复杂任务Prompt设计

多步骤任务的Prompt分解

上下文管理与对话连续性

输出格式控制与结构化生成

Prompt优化与调试

效果评估与迭代优化方法常见问题诊断与解决方案

跨场景Prompt复用策略

实战项目：构建业务问答系统