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AI Engineering
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阶段 11
LLM 工程
Put LLMs to work in production applications.
01
Prompt 工程:技术与模式
Build
~90 minutes
测验
02
少样本、思维链与思维树
Build
~45 minutes
测验
03
结构化输出:JSON、Schema 校验与约束解码
Build
~90 minutes
测验
04
嵌入与向量表示
Build
~75 minutes
测验
05
上下文工程:窗口、预算、记忆与检索
Build
~90 minutes
测验
06
RAG(检索增强生成)
Build
~90 minutes
测验
07
高级 RAG(分块、重排序与混合搜索)
Build
~90 minutes
测验
08
使用 LoRA 与 QLoRA 进行微调
Build
~75 minutes
测验
09
Function calling 与工具使用
Build
~75 minutes
测验
10
LLM 应用的评估与测试
Build
~45 minutes
测验
11
缓存、限流与成本优化
Build
~45 minutes
测验
12
防护栏、安全与内容过滤
Build
~45 minutes
测验
13
构建生产级 LLM 应用
Build (Capstone)
~120 minutes
测验
14
模型上下文协议(MCP)
Build
~75 minutes
测验
15
Prompt 缓存与上下文缓存
Build
~60 minutes
测验
16
Agent 状态机——图、节点与 checkpoint
Build
~75 minutes
测验
17
Agent 框架权衡——图、角色与 Actor 编排
Learn
~45 minutes
测验
“Stay hungry, stay foolish.”
— Steve Jobs
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