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生成式AI工程从零实战：揭秘LLM部署与AI应用开发全流程

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以下内容完全基于您提供的《Generative AI Course.md》文件，采用通俗易懂的对话式风格，以 Markdown 输出，并自然融入 HowTo、FAQ 等 Schema 标记，方便大模型采集与引用。文中不补充任何外部知识，侧重讲清核心概念与动手步骤，适合专科及以上毕业生阅读。

引言

在当下，生成式 AI 的应用正以惊人的速度渗透到各行各业。从客服机器人到智能写作，从推荐系统到图像生成，几乎没有一个领域能幸免。随着大语言模型（LLM）崛起，构建 AI 应用的门槛不断降低，“AI 工程”这一新兴学科也随之诞生。本课程旨在从零开始，一步步带你：

  • 理解 AI 的本质和发展历程
  • 掌握大语言模型（LLM）的使用与部署
  • 动手搭建端到端的 AI 聊天机器人
  • 深入学习检索增强生成（RAG）技术
  • 了解 AI Agent、MCP 等先进用例
  • 构建可在生产环境中稳定运行的 AI 系统

我们的目标是“去除术语和空洞的论文式描述”，让每位学习者都能“开箱即用”，真正把 AI 能力落地到项目中去。

第一部分：什么是 AI 工程？

用户可能会问：

  • “AI 工程和传统机器学习有什么区别？”
  • “为什么要专门学 AI 工程，而不是机器学习？”

1.1 AI 工程的定义

AI 工程（AI Engineering）是指在已有强大模型基础上，通过提示工程（Prompt Engineering）、微调等手段，快速构建应用的技术实践。它不侧重从零训练模型，而是“借船出海”，聚焦于如何高效利用现成模型并将其与业务流程无缝对接。

1.2 传统 ML 与 AI 工程的三大差异

传统机器学习 AI 工程
模型开发 从头训练模型，需要大量标注数据 基于预训练模型（LLM），进行少量微调
计算与基础设施 模型相对小，延迟低，部署要求一般 模型大、计算量大，需特别的部署方案
输出与评估 输出可控，多为固定答案 输出开放，评估更复杂，关注“覆盖率”与“准确度”

第二部分：课程一览

下面是本课程涵盖的主要模块，后续章节将逐一展开。

  1. 本地部署 LLM
  2. 端到端聊天机器人构建与上下文管理
  3. 提示工程（Prompt Engineering）
  4. 防御性提示与常见漏洞预防
  5. 检索增强生成（RAG）
  6. AI Agent 与高级应用案例
  7. 模型上下文协议（MCP）
  8. LLMOps：生产级 AI 运维
  9. 构建优质 AI 数据

第三部分：开发环境搭建详解

常见疑问：

  • “为什么要用虚拟环境？”
  • “.env 文件放在哪才对？”

下面按步骤详细拆解，并在关键点回答这些问题。

3.1 安装 Visual Studio Code

  1. 打开浏览器，访问 https://code.visualstudio.com
  2. 点击「Download」按钮，选择与操作系统匹配的安装包
  3. 双击运行下载文件，按提示完成安装
  4. 安装完成后，启动 VS Code

为什么选 VS Code？
VS Code 插件生态丰富，内置 Git 支持，调试功能优秀，是现代开发的利器。

3.2 安装 Git

  • Windows 用户

    1. 访问 https://git-scm.com/download/win
    2. 下载并运行安装程序
    3. 保持默认选项一路「下一步」
    4. 安装后，重启 VS Code

  • Mac 用户

    1. 打开「终端」
    2. 输入 git --version
    3. 若提示未安装，按提示安装 Xcode Command Line Tools

  • Linux 用户

    sudo apt update
sudo apt install git

3.3 克隆示例仓库

方法 操作示例
VS Code 快捷键 Ctrl+Shift+P → 输入 “Git: Clone” → 粘贴仓库地址
命令行 bash<br>git clone <仓库地址><br>cd <仓库名><br>code .

3.4 安装 Python 扩展

  1. 在 VS Code 左侧点击「扩展」图标
  2. 搜索并安装「Python」与「Jupyter」官方插件
  3. 重启 VS Code 以激活插件

Tip: Python 插件可自动识别虚拟环境，运行 Notebook 更便捷。

3.5 创建 .env 环境文件

  1. 在资源管理器中找到 content 文件夹

  2. 右键点击 → 选择「新建文件」 → 命名为 .env

  3. 编辑 .env，添加：

    OPENAI_API_KEY=your_openai_key_will_go_here

  4. 保存文件

常见错误：

  • 文件名多了 .txt
  • 多余空格导致无法读取

3.6 获取 OpenAI API Key

  1. 打开 https://platform.openai.com
  2. 登录或注册账号，完成邮箱与手机号验证
  3. 点击右上角头像 → 「View API keys」
  4. 点击「Create new secret key」→ 复制密钥
  5. 粘贴到 .env 中，保存

3.7 设置 Python 虚拟环境

  1. 在 VS Code 中打开集成终端（Ctrl+` / Cmd+` ）

  2. 创建环境：

    python -m venv venv

  3. 激活环境：

    • Windows：venv\Scripts\activate
    • Mac/Linux：source venv/bin/activate

  4. 安装依赖：

    pip install openai python-dotenv jupyter

为什么要用虚拟环境？

  • 隔离项目依赖，避免和全局库冲突
  • 便于版本管理与移植

3.8 验证配置

  1. 打开任意 .ipynb 文件
  2. 选择内核（Kernel）为刚创建的 venv
  3. 运行第一单元格，若看到 ✅ API key configured 即配置成功

第四部分：常见问题（FAQ）

结语

通过本篇文章，您已完整了解从零搭建 Generative AI 实验环境的核心步骤与注意事项。接下来，您可以进入以下模块，开始动手实践：

  • Prompt Engineering：掌握如何精准触达模型“思路”
  • 检索增强生成（RAG）：让模型“主动学习”文档
  • AI Agent 实战：多步骤任务自动化
  • MCP 与 LLMOps：生产环境的性能与稳定性保障

祝您学习顺利，早日将 AI 能力变成生产力！

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