全方位解析大模型企业级落地：涵盖提示词工程、RAG与Function Calling技术栈

该资源是一份系统性的大模型AI应用开发企业级项目实战课程大纲，内容覆盖了从基础入门到高级应用的全流程技术栈。课程首先深入讲解提示词工程，包括零样本提示、少样本提示以及思维链技术，旨在提升模型输出的逻辑性与准确性。在API开发层面，课程详细介绍了如何通过代码封装调用大语言模型，实现自动化的交互流程。针对企业级核心痛点，课程重点解析了LLM在NLP场景中的应用，涵盖文本生成、实体抽取、文本分类及多轮对话问答系统。特别是针对检索增强生成（RAG）技术，内容涉及召回流程、Rerank重排序策略及代码实战，展示了如何解决大模型知识幻觉问题。此外，课程还探讨了智能体雏形技术，包括Function Calling工具调用、联网搜索及基于指定站点的内容获取。通过京东AI购药助手、蚂蚁阿福健康助手及医疗分诊等具体行业案例，课程展示了大模型在电商、医疗等垂直领域的落地路径，为开发者提供了一套完整的企业级AI应用开发方法论与实战参考。

事件分析

💡 核心观点：大模型开发已进入工程化深水区，提示词工程、RAG检索增强与Function Calling工具调用已成为构建企业级高可用AI应用的技术基石。