DeepSeek AI大模型 Prompt工程 Langchain AI原生应用开发 Milvus AnythingLLM Dify知识点详解，一次到位，少走弯路

AI引领的第四次工业革命正席卷而来，如何精准把握这一历史性机遇，将会成为我们这一代人不容忽视且需深入思考与积极行动的重要课题。在AGI（通用人工智能）时代，那些既精通AI技术、又具备编程能力和业务洞察力的复合型人才将成为最宝贵的资源。

DeepSeek R1本地部署 DeepSeek Api接口调用 DeepSeek RAG知识库工作流系列教程

通过上面视频的学习，我们能够全面掌握Prompt Engineering(Prompt提示词工程)、AI编程、AI大模型应用开发、AI大模型后端开发、AI大模型微调、AI大模型数据训练、AI大模型知识库管理、AI大模型数据管理、AI大模型评估、搭建自己的AI私有大模型等AI技术栈，同时培养编程能力和业务洞察力，以成为AGI（通用人工智能）时代所需的 全能型AI工程师。

Prompt提示词工程：

Prompt提示词工程师的薪资在15-35k之间，教程涉及Prompt生成文技巧、Prompt生成图技巧、Prompt优化、Prompt模版、Prompt评估、Prompt微调、AI编程等。

本章节覆盖了Prompt提示词在多个领域的应用，从热点追踪、活动策划、文章撰写及实体抽取，到内容解释与优化、评论与说说创作，再到结合AI助手生成短视频；同时，Prompt提示词还可以快速辅助完成周报、简历、邮件及情书等文档撰写，并有效整理文档资料。

针对运营编辑岗位，课程提供了文案支持、内容审核与舆情分析、数据分析及商业计划书撰写的Prompt技巧。此外，还深入讲解了利用Prompt生成PPT、思维导图，以及借助Mermaid.js生成图表、流程图、序列图、时间线图的方法。

在编程领域，课程涵盖了AI编写前端、Flutter、嵌入式及Python、Go、Node.js等多种语言代码的Prompt应用，并扩展到Nodejs、Golang、Python结合MYSQL的Prompt爬虫系统开发。最后，课程还传授了AI编程Prompt技巧，包括接口文档生成、代码解释、代码与注释生成、语法检查、服务器命令解析、错误排查咨询，以及简历、报告、周报等文档撰写的Prompt高效方法，助力学员在任何场景中能游刃有余的使用Prompt Engineering。

 

基于大模型API的应用开发模式：

详细讲解了如何通过HTTPS请求及OpenAI调用官方SDK，还讲了Langchain调用ChatGLM、讯飞星火、阿里通义千问、百度千帆等大模型。

在此过程中，深入探讨了接口调用的注意事项、参数微调技巧以及Prompt提示词的使用策略。随后，课程讲解了实现单轮、多轮及流式对话的方法，并深入剖析了Function Call的原理与应用场景，通过nodejs、Python、Go等后端语言实践了Function Call的具体实现。

此外，利用AI编程技术（特别是Prompt提示词的设计），引导学员分别使用nodejs、Python、Go这些后端语言，从零构建了‘康言智解医药问答AI项目’实战。该项目类似于ChatGPT和文心一言，不仅能够解答医学方面的专业知识，还具备AI问答助手的功能。

最后，课程以实战形式展示了AI合同审查项目，教授了如何使用Nodejs、Python、Go语言读取Word合同内容，结合AI大模型与Prompt技术，成功实现了合同审查功能。还讲了向量Embeddings、向量数据库Milvus 、搜索引擎实战、图搜图实战、LangChain以及LangChain+Milvus 实现RAG企业知识库系统，最后还讲了语音识别、语音合成、文生图、虚拟模特 鞋靴模特 AI试衣 创意海报生成等。

 

基于大模型的微调应用开发模式：

此部分内容讲了大模型的微调、数据投喂训练大模型、Agent+知识库（智能体应用）、工作流应用、智能体编排应用、工作流应用结合数据库、工作流结合智能体实现了AI旅游攻略实战。

通过智能体编排应用结合后端API以及数据库实现了 仿京东《京言》AI实战。课程还涉及多个大模型应用开发的示例，旨在适应不同垂直领域应用的开发、低代码快速构建RAG应用、知识库检索系统、导购系统、商品推荐系统。

 

本地部署 微调大模型：

分别在Win Macos Liunx通过Ollama部署DeepSeek以及Qwen等大模型、调用本地大模型API开发应用、一站式解决DeepSeek与200多个大模型调用的难题、。

Chatbox+DeepSeep+Qwen2.5打造超级AI助手、分别在Win Macos Liunx上面部署AnythingLLM、AnythingLLM+DeepSeek知识库 、以及Api远程调用AnythingLLM、本地大模型的数据投喂、本地大模型调优、开源的 LLM 应用开发平台Dify的部署（linux win macos）。

借助Dify微调大模型、借助Dify搭建公司内部知识库、RAG应用、Agent智能体、工作流应用，以及Dify应用的远程调用、微调模型、快速部署AI应用、快速在自己网站集成AI应用、快速创建一个Sql转换助手、借助知识库给大模型投喂数据 、爬取web数据实现RAG知识库、微调私有RAG大模型、Dify调用远程知识库、Dify知识库高级操作、Dify通过API调用远程Milvues数据投喂知识给AI大模型。

本地Agent（智能体应用）+插件、本地Agent+自定义插件、本地Agent调用本地后端接口、 LLM Agent+数据库 实现数据统计 挖掘、后端程序通过接口调用Dify应用、接口调用Dify多轮对话、Vue_Ai_Chat结合Dify 、Dify 工作流应用 、开始 结束 大模型 知识库 问题分类器节点、上传解析文档 上传分析图片、参数提取器 Http请求 以及工作流配置Agent、迭代节点实现长篇书籍创作AI助手 、日志分析、数据标注 本地部署微调大模型。

 

Dify介绍：Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务（Backend as Service）和 LLMOps 的理念，使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。你或许可以把 LangChain 这类的开发库（Library）想象为有着锤子、钉子的工具箱。与之相比，Dify 提供了更接近生产需要的完整方案，Dify 好比是一套脚手架，并且经过了精良的工程设计和软件测试。