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现在以 GPT 为代表的大语言模型广受关注，许多企业都在积极探索在自身领域落地 AIGC 技术。

虽然大模型在辅助文档编写、问题回答、内容总结等特定的日常任务上表现良好，但想要把 GPT 这类自然语言模型真正应用到企业应用开发，提高系统的智能化和自动化，我们仍然面临着许多挑战。

• LLM 基于历史数据训练，处理最新信息相关查询的能力有限。
• 与环境的交互问题处理难度大，比如通过 LLM 执行 shell 命令或调用 API 等任务，都涉及到对系统外部环境的联动。
• LLM 需要结合企业内部数据训练调优，才能保障生成内容的准确性。
• LLM 的代码生成能力虽然很强大，但往往针对通用功能，无法处理企业里更复杂的需求。

为了帮你解决这些问题，我们特别邀请了蔡超老师开设这门课。他将根据自己团队在云原生平台中集成大模型的实操经验，带你沉浸式体验如何把 LLM 应用到企业应用开发的整体流程中。

蔡超老师坚信，实践是检验真理的唯一标准，而可以执行的代码是掌握理论的最佳路径。因此这门课会以具体场景的代码实战演练与调试为主，课程中将使用 Python 作为编程语言。

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——/计算机教程BTDLG/02-极客时间/1、专栏合集-补充3部分（20231117）-shikey.com/303-100625601-视频课-蔡超-AI大模型企业应用实战（完结）/
├──01-第一个大模型程序：HelloGPT.mp4  135.98M
├──02｜提示词技巧：获得代码友好的回复.mp4  126.57M
├──03-初识LangChain：你的瑞士军刀.mp4  112.01M
├──04｜保持会话状态：让Chatbot获得记忆.mp4  163.77M
├──05-对话启发式UI：交互方式的新思考.mp4  86.58M
├──06-FunctionCalling：让GPT学会使用工具.mp4  107.56M
├──07｜LangChainAgent：让GPT学会使用工具.mp4  136.52M
├──08｜In-contextlearning：学习解决特定任务.mp4  110.03M
├──09｜ReAct模式：构建自己的AutoGPT.mp4  127.64M
├──10｜文本分片及向量化：让大模型应用企业内部数据.mp4  144.08M
├──11｜LangChainRetrieval：连接大模型和内部文本.mp4  157.94M
├──12｜整合所学：构建多模态Chatbot.mp4  142.14M
├──13｜研发全过程中的应用：硅基工程师诞生.mp4  191.09M
├──14｜代码生成：解决代码生成的依赖性并增强确定性.mp4  132.24M
├──15｜有效利用LLM开发：编写大模型友好的代码.mp4  167.80M
├──16｜云原生部署任务实践：让你成为更好的DevOps工程师.mp4  151.13M
├──17｜HuggingFace与Pre-trainedModel：借助AI社区的力量.mp4  103.60M
├──18｜架构展望：集成大模型的应用参考架构.mp4  97.44M
├──结课测试｜来赴一场满分之约吧！.mp4  1.01M
├──结束语｜道阻且长，行则将至.mp4  10.64M
├──课程介绍.mp4  67.75M
└──内容综述.mp4  15.17M

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