🎯 适合人群
- 有开发经验，希望转型AI应用开发的工程师
- 对大模型技术感兴趣，想要系统学习LLM应用开发的技术爱好者
- 需要在工作中应用AI技术提升开发效率的工程师
- 创业者或产品经理，希望了解AI技术能力边界
- 个人开发者：想要快速构建AI应用，实现创业梦想或提升求职竞争力
仁胜AI全栈开发体系课
助力传统开发者高效转型AI大模型工程师，开启职业新纪元
专为有志于进入AI大模型应用开发领域的技术人员打造，系统学习+实战项目+就业指导，助你成为AI应用开发技术先锋
🚀 2025最新技术栈
🧠 多智能体协作
💼 企业级RAG项目实战
🎯 就业保障
⚡ 个人开发者首选
✨ 课程亮点
系统化的AI应用开发课程体系，从基础到高级，从理论到实践，全面提升你的AI应用开发能力
🚀
全栈技术体系
10大章节从Python基础到LangChain、LangGraph、RAG、MCP、Dify等前沿技术，构建完整AI应用开发知识体系。
🛠️
企业级项目实战
真实项目AI报销系统、智能客服、知识库问答、多智能体协作等企业级项目，从0到1完整开发流程。
🧠
前沿技术栈
最新技术LangChain、LangGraph、RAG、MCP、LlamaIndex、Dify等业界最新AI应用开发框架深度应用。
🎨
多模态应用开发
文生图/视频智能生成流程图、简历、PPT、代码，支持文本、图像、音频等多模态内容生成与管理。
⚙️
微调与部署
生产级Unsloth、LlamaFactory微调实战，GPU服务器部署，模型服务上线，掌握生产级AI应用部署。
💰
就业保障
月薪20K-50KAI应用开发工程师平均月薪20K-50K，结业专业职业辅导，助力高薪入行。
🏆 公司简介
专注于AI技术人才培养和企业级应用开发，始终站在技术前沿，引领行业发展方向
北京仁阳胜健科技有限公司
🏢
公司概况
北京仁阳胜健科技有限公司是一家专注于AI技术研发与应用的高科技企业， 致力于为传统开发者提供专业的AI大模型应用开发培训服务。
公司秉承"技术为本、创新为魂"的理念，为学员提供最前沿的AI开发技术课程。
🎯
核心优势
- ✓ 专业的AI技术研发团队
- ✓ 丰富的企业级项目实战经验
- ✓ 紧跟业界前沿技术趋势
- ✓ 完善的培训服务体系
仁胜科技教学团队
专业的师资团队，助力您成为AI应用开发专家
🚀
AI应用开发的先行者
仁胜科技专注于AI技术人才培养，始终站在技术前沿，引领行业发展方向。
🧠
前沿AI技术体系
密切关注AI技术的最新发展，从实际项目需求出发，不断优化课程内容，确保学员掌握的技能与市场需求紧密对接。
👨💻
一线AI架构师授课
讲师团队均来自国内一线科技企业的AI研发团队，既有深厚的技术积累，又有丰富的项目实战经验。
🔬
注重实践与原理结合
不仅教授如何使用大模型API，更深入讲解应用架构设计、性能优化和AI辅助开发工具链的构建。
💼
实战项目驱动
课程包含多个企业级实战项目，如AI驱动的低代码平台开发、智能代码生成系统等。
🤝
活跃的AI学习社区
拥有由AI开发者组成的高质量社区，成员遍布各大科技公司，为学员提供持续的学习支持和职业发展机会。
📈 2025年AI技术趋势与就业前景
把握AI技术发展脉搏，抢占职业发展先机
🔥 热门技术趋势
多智能体协作
LangGraph引领的Agent工作流革命
RAG 2.0
混合检索、重排序、自我评估增强
MCP协议
模型上下文协议标准化
多模态融合
文本、图像、音频一体化处理
边缘AI
本地化部署与隐私保护
AI原生应用
AI驱动的低代码/零代码平台快速发展
💰 薪资前景
AI应用开发工程师
负责AI应用的设计与开发
AI架构师
负责AI系统架构设计
AI产品经理
负责AI产品规划与管理
AI技术专家
负责AI技术研究与创新
适合人群与就业方向
💼 就业方向
- AI SaaS产品架构师
- 低代码/零代码平台开发工程师
- AI辅助开发工具研发工程师
- 大模型应用性能优化专家
- AI Agent开发工程师
- 个人开发者：独立开发AI应用，实现财务自由
📚 课程大纲
系统化的学习路径，从基础到高级，循序渐进掌握AI应用开发全栈技能
1️⃣ 第一章：大模型基础与AI应用概述
- 1.1 大模型介绍：LLM定义、学习原因、应用领域、发展趋势
- 1.2 主流大模型：国内外通用模型、多模态模型、垂直领域模型
- 1.3 智能体介绍：概念、分类、工作机制、应用案例
- 1.4 就业前景：人才需求现状、岗位要求、薪资水平
- 1.5 大模型应用案例：各行各业应用全景
2️⃣ 第二章：Python编程基础与环境搭建
- 2.1 Python介绍与环境搭建
- 2.2 Python基础语法
- 2.3 Python数据结构
- 2.4 Python函数编程
- 2.5 Python面向对象编程
- 2.6 Python模块与包
- 2.7 Python同步异步编程
- 2.8 Python文件操作
- 2.9 实用库与框架
3️⃣ 第三章：大模型部署与调用
- 3.1 Colab部署学习大模型
- 3.2 本地部署大模型
- 3.3 云平台部署大模型
- 3.4 调用大模型
- 3.5 前后端项目环境搭建
4️⃣ 第四章：提示词工程与安全防御
- 4.1 提示词工程：核心方法论、调优方法、生产应用
- 4.2 提示词安全防御：提示注入、提示泄露、提示越狱、防御措施
- 4.3 大模型幻觉：表现形式、产生原因、风险缓解策略
5️⃣ 第五章：LangChain框架深度应用
- 5.1 LangChain基础：核心组件、工具包、使用场景
- 5.2 LangChain基本用法：提示词模板、聊天模型、输出解析器
- 5.3 LangChain样例选择器：长度、语义相似、最近案例
- 5.4 LangChain提示词模板：消息类型、模板、占位
- 5.5 LangChain缓存：内存缓存、SqlLite缓存
- 5.6 LangChain输出解析器：字符串、JSON、Pydantic
- 5.7 LangChain Runnable：设计原则、常见用法、实现原理
- 5.8 LangChain文档加载器：文本、PDF、网页、目录
- 5.9 LangChain文本分割器：递归、字符、HTML、代码
- 5.10 LangChain检索器：向量存储、多查询、上下文压缩
- 5.11 LangChain Agent & Tools：Function Calling、ReAct
- 5.12 LangChain回调：回调事件、运行时传入、自定义回调
- 5.13 LangChain多模态模型调用：多模态模型介绍、调用方式
- 5.14 LangChain LCEL表达式：管道符号、实现原理
- 5.15 LangServe & FastAPI：FastAPI基础、模型服务部署
6️⃣ 第六章：LangGraph工作流与多智能体
- 6.1 LangGraph基础：概念介绍、编排工作流、节点边状态
- 6.2 LangGraph子图：共享状态、不共享状态、状态持久化
- 6.3 LangGraph持久化：检查点、超级步骤、线程、状态历史
- 6.4 LangGraph中断与恢复：中断节点、动态静态中断
- 6.5 LangGraph函数式API：对比图API、入口点、任务
- 6.6 LangGraph流式传输：数据类型、传输模式、子图数据
- 6.7 LangGraph运行时上下文：LLM上下文、静态动态运行时上下文
- 6.8 LangGraph时间旅行：概念介绍、应用示例
- 6.9 LangGraph MCP：本地MCP服务、FastMCP远程服务
- 6.10 LangGraph实战项目：AI报销系统、审批流、多智能体应用
7️⃣ 第七章：向量数据库与RAG专题
- 7.1 向量数据库：向量概念、维度、嵌入、Milvus环境搭建
- 7.2 RAG专题：概念介绍、核心组件、工作流程、五个阶段
- 7.3 RAG处理非结构化文档：文本、表格、图片处理
- 7.4 RAG文档分块：递归文本分块、语义文本分块
- 7.5 RAG评估工具Ragas：检索优化、稀疏稠密检索、混合检索
- 7.6 MCP专题：模型上下文协议、核心架构、三大组件
- 7.7 A2A专题：协议概念、与MCP对比、智能体发现机制
- 7.8 LlamaIndex专题：概念入门、高级概念、文档存储
- 7.9 企业级RAG项目实战：文档处理、向量嵌入、向量存储
- 7.10 企业级GraphRAG项目实战：Neo4j图数据库、知识图谱构建
8️⃣ 第八章：Dify应用平台开发
- 8.1 Dify应用部署：宝塔部署、Docker自定义部署
- 8.2 Dify应用基础：应用类型、导入导出、聊天助手、文本生成
- 8.3 Dify工作流应用：对话流应用、节点使用、自定义插件
- 8.4 Dify项目实战：插件开发、知识库构建、AI客服智能体
- 8.5 Dify自然语言转SQL：工作流构建、数据分析报告生成
- 8.6 Dify整合ComfyUI：多模态文生图、图生图应用
- 8.7 Dify整合Astrbot：飞书、钉钉、QQ机器人、企业微信集成
- 8.8 Dify API接口：发布调用、定时运行、工具集成、可控检测
9️⃣ 第九章：大模型微调与训练
- 9.1 大模型训练概念：预训练、后训练、有监督微调、指令微调
- 9.2 大模型微调评估：评估方法、数据构造、参数高效微调
- 9.3 Unsloth微调项目实战：环境搭建、基础知识、核心组件
- 9.4 Unsloth模型选择与训练：模型加载、LoRA配置、训练参数
- 9.5 LlamaFactory微调实战：环境搭建、基础知识、命令行工具
- 9.6 LlamaFactory配置与训练：配置文件、训练参数、模型评估
🔟 第十章：智能应用开发实战
- 10.1 智能生成流程图：基于大模型实现文生流程图的原理与技术方案
- 10.2 智能生成简历：前端低代码渲染引擎、流式识别用户信息
- 10.3 智能高级查询：大模型分析业务需求、自动生成查询参数
- 10.4 智能高级排序：依据数据特性、智能确定排序规则和参数
- 10.5 智能字段配置：自然语言控制页面字段、顺序隐藏冻结列
- 10.6 智能填写表单：大模型识别表单内容、自动填写、提高处理效率
- 10.7 智能生成业务代码：基于业务需求描述、生成符合规范的业务代码
- 10.8 智能通用查询：自然语言查询、自动解析需求、生成查询语句
🏢 企业级项目实战
通过真实企业级项目掌握AI应用开发全流程，从需求分析到部署上线，打造生产级应用能力
🤖
企业级AI报销系统
完整的企业级AI应用开发流程实战
技术栈
后端：FastAPI + SqlModel + LangGraph
前端：React/Vue3 + Ant Design
数据库：MySQL + Postgres + Milvus
AI框架：LangChain + LangGraph + LlamaIndex
核心功能
多模态发票识别与流式处理
智能报销单自动生成
LangGraph多智能体审批流程
组织职位管理与权限控制
项目价值：完整的企业级AI应用开发流程，涵盖前后端开发、数据库设计、AI集成、工作流编排等核心技术，是学习AI应用开发的标杆项目。
💬
智能客服系统
- • 集成微信、钉钉、QQ、企业微信
- • 多模态交互（文本、语音、图片）
- • 7×24小时在线智能客服
- • 知识库问答与工单管理
📚
企业知识库系统
- • RAG技术构建智能问答
- • 多格式文档解析与向量化
- • 混合检索与结果重排
- • 在线文档编辑与实时更新
🖼️
图片检索系统
- • 基于Milvus向量数据库
- • 语义化图片搜索
- • 多模态内容管理
- • 图片向量化与相似度计算
⚙️ 企业级技术栈
AI全栈开发技术栈，涵盖前后端、数据库、AI框架、部署运维等企业级开发所需的所有技术
🔧 后端技术栈
Web框架
FastAPI
LangServe
数据库ORM
SqlModel
SqlAlchemy
AI框架
LangChain
LangGraph
LlamaIndex
🎨 前端技术栈
框架选择
React
Vue3
UI组件库
Ant Design
@ant-design/x
编辑器
Remirror
Tiptap
🗄️ 数据库技术栈
全栈平台
Supabase
关系型数据库
MySQL
Postgres
向量数据库
Milvus
🤖 AI技术栈
核心框架
LangChain
LangGraph
检索增强
RAG
LlamaIndex
协议标准
MCP
A2A
🔬 微调技术栈
微调框架
Unsloth
LlamaFactory
微调方法
LoRA
QLoRA
评估工具
Ragas
🚀 部署运维技术栈
容器化
Docker
Kubernetes
应用平台
Dify
FastMCP
依赖管理
Poetry
📞 咨询方式
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