AI工程师训练营: 掌握如何构建强大的AI应用 | AI Engineering Bootcamp: Building AI Applications (LangChain, LLM APIs + more)

课程简介

学习如何使用大型语言模型（LLM）API以及LangChain、LangSmith、LangGraph等前沿工具搭建智能AI应用程序，掌握生成式AI时代编程核心技能，完成从AI使用者到AI应用开发者的能力进阶。

课程核心学习内容

• 使用OpenAI和Gemini API：掌握主流大模型接口调用方式，依托强大API搭建各类智能AI应用程序
• 掌握有效的提示工程技巧：复用成熟落地的提示工程方法论，撰写精准、高效、适配大模型的提示词
• 构建聊天机器人、语音应用和图像生成工具：由浅入深，完整掌握多类型AI应用的全流程开发逻辑
• 使用LangChain创建具备记忆和工具功能的智能代理：实现代理任务记忆留存、外部工具联动调用能力
• 利用嵌入（embeddings）与检索增强生成（RAG）优化检索问答：大幅提升AI搜索、问答系统的智能度与精准度
• 使用LangGraph和LangSmith搭建多步骤智能代理：完成复杂多流程、多节点代理系统的设计与落地开发
• 分析、调试与迭代LLM驱动应用：学会定位大模型应用缺陷，持续优化基于LLM开发的各类程序
• 从零搭建全功能AI研究助手：依托实战项目，独立开发一套功能完整、可落地的AI研究辅助工具

课程详细说明

课程定位：打造专业生成式AI工程师

本课程面向想要从零入门生成式AI开发的学习者，不止教会你使用现成AI工具，更会系统传授自主开发高性能AI应用的完整工程能力。

循序渐进的分层学习路径

课程以Python能力夯实为起点，先讲解模块化代码编写、API对接、数据处理等基础开发能力；随后深入拆解大型语言模型（LLMs）底层逻辑，包含模型运行原理、训练基础逻辑，搭配专业提示工程技巧实现与大模型高效交互。

课程后半段聚焦实战落地开发，教学OpenAI、Gemini双大模型接口开发，覆盖对话、图像生成、音频处理等多元AI场景；深入讲解LangChain链式提示、智能代理开发，以及LangGraph有状态多步骤工作流编排；结合向量数据库、嵌入技术为应用赋予长期记忆，配套LangSmith完成线上项目调试与规模化部署。

全程实战驱动，配套综合结业项目

课程摒弃纯理论教学，全程搭配实操案例，带领学习者独立开发聊天机器人、AI图像生成工具、检索式智能问答系统等产品。课程收尾设置综合顶点项目，整合全部所学知识点，搭建专业AI研究代理，依托检索、工具调用、多轮推理能力输出真实场景高质量数据总结。

课程最终收获

完成全部课程学习后，你将摆脱浅层次试用AI工具的阶段，具备标准化、工程化开发生产级AI应用的完整能力，独立完成各类大模型驱动智能系统的设计、开发、调试与迭代。