黑马博学谷 AI大模型应用与开发4期训练营（2025）

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# 🔍 课程介绍>>> 
==从零开始，精通大模型应用开发，一课掌握通义 / 星火 / LangChain / RAG / LoRA 等核心技能、掌握 LLM 微调与项目实战！！==

**是否可以搭配安全相关来学习？ 详见标题：搭配安全相关知识学习（举例）**

## 📌覆盖模型生态

- ✅ 覆盖主流国产模型（通义、星火、智谱、清言、可灵）
    
- ✅ 包含开源模型训练（ChatGLM、BERT）
    
- ✅ 涉及国际模型接口（GPT API、Function Call）
    
- ✅ 支持多模态（语音识别、图文生成、视频生成）
    
- ✅ 贯穿微调、部署、Agent、LangChain、RAG等多个开发链路

## 🔰 一、基础启蒙阶段（Python & AI基础）

适合零基础入门，打牢AI开发底层能力：

- Python 环境配置与语法
    
- 控制结构 / 函数 / 类 / 模块
    
- Numpy 与张量运算
    
- 线性回归 + 神经网络原理

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## ⚙️ 二、大模型通识与工具生态（低门槛快速熟悉）

覆盖主流国产大模型工具使用：

- 通义千问 / 智谱 / 星火 / 听悟 / 法睿
    
- 视频图生、灵动代码、AI视频、数字人等
    
- 推理工具 + API调用实践

🧭 **目标：了解大模型能“干什么”和“怎么玩”**

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## 🧪 三、大模型底层原理 & 微调技术

### 📌 语言模型架构：

- AE、AR、Seq2Seq、Transformer

### 📌 微调方法精讲：

- PET / P-Tuning / LoRA / PEFT / 软模板
    
- 思维链（Chain-of-thought）推理

### 📌 Prompt Engineering：

- 提示词流程、规则、优化、转换

🎯 **目标：掌握模型调优的“核心原理”和“控制技巧”**

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## 🧰 四、开发实战与接口工程能力模块

### 📦 Platform API 系列：

- Function Call 原理与实操
    
- Assistant API、GPTs 接入
    
- Coze / Minimax 搭建助手

### 🧠 LangChain 开发系统：

- 各类模型组件（Prompt / LLM / Chain）
    
- 向量数据库、文档加载、RAG 流程
    
- Agent构建：任务管理、记忆管理、调用链整合

💼 **目标：从单一大模型使用 → 多模块组合 → 业务应用开发者转变**

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## 💼 五、垂直行业项目实战模块（近30个项目！）

### 金融类：

- 行业风控评分系统1&2
    
- 多风格翻译模型（API集成）

### 医疗健康：

- 智能问诊系统1~3阶段
    
- 数据采集、模型训练、诊断推理全过程

### 零售&电商：

- BERT+PET 零售评价系统
    
- P-Tuning 零售决策系统
    
- 虚拟试衣平台、客服问答机器人

### 媒体&内容：

- 舆情信息抽取
    
- 文本分类/情感分析

### 物流：

- RAG问答系统：嵌入+向量库+检索聚合

🧱 **特点：**

- 每个项目都有内容说明+数据+流程+训练+部署全流程
    
- 用 P-Tuning/LoRA 等轻量方案快速完成实战任务

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## 🚀 六、模型训练与部署（进阶部分）

- 模型训练 + Beam搜索 + 推理预测 + 部署上线
    
- 使用超动云进行分布式资源管理与评估
    
- 项目总结 + 面试答疑 + 论文辅导支持

📊 **目标：掌握从训练 → 推理 → 评估 → 云部署的完整闭环**

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# ✅ 课程体系亮点总结

|模块|特点|
|---|---|
|**全面**|基础 + 微调 + 工具 + 项目 + 部署一应俱全|
|**实战**|行业项目真实模拟，具备落地价值|
|**国产生态支持**|LangChain、魔搭、通义、讯飞、智谱全面兼容|
|**上手快**|提供每个模块详细步骤、演示和资源|
|**适配广**|适合开发者、算法工程师、产品经理、科研人员|

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# 搭配安全相关知识学习（举例）

## ✅ 一、你可以做到的事情（能力目标）

|模块方向|可实现内容|
|---|---|
|**知识问答**|构建内网安全术语、渗透测试方法、攻防流程的智能问答助手|
|**日志分析**|使用大模型对日志文件（WAF、IDS、SIEM）进行自动异常分析|
|**漏洞分析**|输入漏洞描述或POC，自动分析影响、范围、修复建议|
|**脚本生成**|Prompt 生成 SQL 注入 / XSS / Nmap / metasploit 等测试脚本|
|**钓鱼检测 / 文本分类**|训练模型识别钓鱼邮件、社工文案、恶意提示信息|
|**代码审计**|利用 LLM 进行静态代码分析、发现潜在漏洞点|
|**攻防演练评估**|构建自动评分Agent，模拟红蓝对抗对话、生成演练报告|

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## 🧱 二、结合课程中的模块内容，推荐搭配方式：

|学习模块|对应安全融合建议|
|---|---|
|**LangChain / Agent 构建**|构建“安全审计助手”，结合工具链调用（如 `nmap`、`burpsuite`）|
|**向量数据库（RAG）**|将 CVE、攻防案例文档进行嵌入，打造私有渗透知识库|
|**Prompt 工程**|提示词设计引导模型分析攻击路径（如通过模拟 CVSS 分析）|
|**模型微调（LoRA/P-Tuning）**|用你自己收集的渗透测试文本、样本数据进行安全专用微调|
|**项目实战模块**|替换金融/医疗案例为“模拟攻击检测平台”、“攻防训练评分模型”等|

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## 📘 三、真实可行的项目实例（适合边学边做）

1. ✅ **构建一个"渗透测试建议助手"**
    
    - 输入一句攻击目的，例如“内网横向移动”
        
    - 输出：可能使用的工具链、漏洞种类、绕过方式
        
2. ✅ **安全文档知识库问答（基于RAG）**
    
    - 导入 CVE 数据、攻防白皮书、CTF Writeup
        
    - 用 LangChain+向量库做智能问答平台
        
3. ✅ **安全攻防场景模拟Agent**
    
    - 用户模拟攻击命令输入
        
    - Agent调用模型判断是否有效+返回模拟防御建议
        
4. ✅ **Log 分析助手**
    
    - 将Web日志输入模型进行审计分析
        
    - 高亮可疑 IP、扫描行为、异常UA等

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## 🛠 推荐使用的模型和工具：

|类型|推荐|
|---|---|
|基础模型|ChatGLM-6B、通义千问、OpenAI GPT（用于 API 快速实现）|
|工具链|LangChain、FAISS、Pandas、Regex、PyShark|
|安全语料|CVE、CWE、CIS Benchmarks、OWASP Top 10、CTF题库|

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### ✅ 总结建议

完全可以 **以“安全渗透工程师”的身份切入大模型开发**

推荐的路径是：
> **先学习通用 LLM 能力 → 同步构建安全知识库 + Agent原型 → 微调或定制大模型 → 开发行业安全产品或开源工具。**

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==课程所需源码、课件、讲义、笔记、代码、模型环境 全部都带的有哦！==
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## 🛠️ 工具展示
==课程所需源码、课件、讲义、笔记、代码、模型环境、工具全部都放在一起了哦！==