课程简介：从零构建企业级大模型应用

本课程深度聚焦当前AI工程化落地的核心工具——DIFY平台，系统讲解如何基于该开源低代码平台高效开发、部署和运维大语言模型（LLM）应用。课程内容不仅覆盖LLMOps（大模型运维）的核心理念与最佳实践，还结合真实企业场景，手把手教学员完成从模型选型、提示工程优化、私有化部署到多模态能力集成的完整闭环。

核心内容亮点

课程精心设计六大模块，兼顾理论深度与实战强度：

• LLMOps全流程实践：涵盖模型版本管理、推理服务监控、日志追踪与性能调优，帮助团队实现大模型应用的可维护性与可扩展性。
• Docker容器化私有部署：详细演示如何在本地服务器或私有云环境中通过Docker Compose一键部署DIFY，保障数据安全与合规，满足金融、医疗等高敏感行业需求。
• 对话型智能体开发：从基础ChatBot到具备工具调用能力的AI Agent（如自动查天气、订机票），深入讲解状态管理、记忆机制与多轮对话逻辑设计。
• 可视化工作流编排：通过DIFY的Workflow功能，构建复杂业务逻辑，如长文本自动生成报告、智能客服自动工单分派、多步骤用户引导等。
• 企业级RAG知识库构建：结合向量数据库（如Weaviate、Milvus或Qdrant），实现私有文档的语义检索与精准问答，支持PDF、Word、网页等多种格式，解决“幻觉”问题。
• 多模态应用实战：拓展至图文理解与生成场景，如基于图像内容的智能问答、旅行景点推荐结合图片识别、简历解析与面试模拟等创新案例。

为什么选择本课程？

随着大模型技术从“能用”迈向“好用”，企业对快速集成、安全可控、成本优化的AI应用需求激增。DIFY作为GitHub上Star数超30k的热门开源项目（截至2024年数据），已成为国内众多科技公司构建内部AI助手的首选平台。本课程由具备多年AI工程经验的讲师团队打造，所有案例均来自真实项目复盘，确保学员学完即可上手开发生产级应用。

适合人群

本课程面向AI工程师、全栈开发者、技术负责人及对大模型应用落地感兴趣的创业者。无论你是希望为公司搭建智能客服系统，还是想打造个性化AI产品，亦或是探索私有化部署方案以满足数据合规要求，本课程都将为你提供清晰的技术路径与可复用的解决方案。