大模型应用开发学习笔记
2026/1/26大约 5 分钟
提示
所有内容为AI Agent编写，仅供个人学习和研究，请勿用于商业用途
目前文档用到的Agent举例：Kimi、千问、Minimax、GLM等
第一部分: 现在的AI是什么
第二部分: langchain 开发基础
第三部分: 深度学习
第四部分: LLM模型微调
第五部分: AI部署以及低代码平台使用
- 第十八节：企业级AI部署：从硬件选型到框架选择
- 第十九节：AI服务核心：高并发原理与性能监控调优
- 第二十节：SQLang深度优化：Radix缓存与复杂任务的极致吞吐
- 第二十一节：Coze工作原理与应用实例
- 第二十二节：Dify本地化部署和应用
第六部分: AI应用
- 第二十三节：Agent调试、运维与系统集成
- 第二十四节：智能编码革命：AI辅助编程
- 第二十五节：AI赋能的智能测试与质量保障
- 第二十六节：从Text-to-SQL到数据智能
- 第二十七节：项目实战：ChatBI开发实战
第七部分: 模型优化
第八部分: AI Coding与工程实践
- 第三十五节：LLM Wiki
- 第三十七节：大厂优秀工程师使用AI Coding的最新方法与经验
- 第三十八节：大型软件项目的AI开发与AI重构
- 第三十九节：AI Coding中的团队重新分工与新协作模式
- 第四十节：在华为昇腾显卡上部署Deepseek-V4模型并连通本地Claude Code
- 第四十五节：Harness Engineering
- 第四十六节：搭建Hermes Agent中的长期记忆和自进化能力
- 第四十七节：实现Hermes中的多Agent协作、主Agent调度