先建立整体视角，理解模型、Prompt、Agent、RAG 与部署之间的关系。
系统掌握 Prompt 工程、Agent 工作流、RAG 设计三大核心能力。
补齐服务封装、并发控制、日志监控、评测优化与稳定性治理能力。
通过 Chat、文档问答、智能客服、Agent 平台完成可展示的项目闭环。
从基础概念、常见术语和典型应用开始，快速搭建大模型知识框架。
面向有开发经验的同学，重点补齐模型认知、推理部署与工程实践能力。
聚焦高频问题、项目表达与答题结构，快速提升面试表现与输出质量。
模型原理、Token、Embedding 与常见模型体系认知。
从基础提示到上下文设计、结构化输出与效果优化。
规划、记忆、工具调用与多 Agent 协作框架。
检索、重排、上下文构建与企业知识库实践。
服务封装、并发控制、日志监控、评测优化与生产可用性。
围绕框架、模型 API 与向量工具链构建开发基础设施。
从文档接入、切分索引到检索增强问答链路的完整实践。
支持任务拆解、工具编排、执行监控与工作流管理的实践项目。
实现多轮上下文对话、会话状态管理与基础产品化能力。
面向业务场景的意图识别、知识调用、回退策略与效果优化。
持续更新的大模型学习笔记、项目复盘与实战总结。
查看功能迭代、内容升级与页面结构调整记录。
聚焦趋势变化、工具生态与企业落地经验，沉淀实用方法。
