课程对象

软件研发负责人，研发管理负责人，运维负责人，DevOps负责人，测试负责人，工程效能负责人

软件架构师，资深研发工程师

运维架构师，资深运维工程师，DevOps工程师，SRE

测试架构师，资深测试工程师

研发管理人员，研发流程工程师

课程大纲

大语言模型LLM简介

• 什么是大型语言模型？

• GPT系列模型概述

• chatGPT和GPT的关系

• AIGC和LLM的关系

• AIGC的三大应用领域

• 应用案例和潜在能力

• 实战案例演示（文本生成+文生图）

• 黑马Deepseek简介

大语言模型LLM的基本原理

• 大语言模型“大”在哪里

• 大语言模型的基本原理

• 大语言模型的训练过程

• 大语言模型的不可解释性

• 大语言模型和搜索引擎的区别与联系

• 国内使用chatGPT的主要途径

大语言模型本地部署实战

• 本地部署的基础知识

• 本地安装ollama

• 本地部署Deepseek R1

• 本地部署Llama 3.3

• 本地安装open-webui

以chatGPT为例来深入理解LLM的基本工作原理

• 什么是ChatGPT

• GPT和chatGPT的关系

• ChatGPT的历史和发展

• ChatGPT的架构和模型

• ChatGPT的训练数据和算法

• ChatGPT的生成过程和输出结果

• ChatGPT的局限性

• ChatGPT的安全性

• ChatGPT的涌现能力

• ChatGPT的思维链

大语言模型LLM加持下的全新商业模式

• 文生文的各类应用场景

• 文生文行业产品分析

• 文生图的各类应用场景

• 文生图行业产品分析

• 文生视频的各类应用场景

• 文生视频行业产品分析

• GenAI在金融业务中的各类应用

• GenAI在支付场景中的各类应用

• GenAI在金融合规中的各类应用

• AIGC全球商业案例与产品创新（上）

• AIGC全球商业案例与产品创新（下）

大语言模型LLM对传统行业的赋能

• 提效级创新

• 开创性创新 VS 微创新

• 在办公行业的提效案例

• 在数据分析行业的提效案例

• 在招聘行业的提效案例

• 在广告文案行业的提效案例

• 在销售行业的提效案例

• 在研发效能提升领域的案例

如何使用好LLM

• 什么是提示词工程？

• 如何构建有效的提示

• 常见的提示类型（信息检索、创意写作、编程等）

• 提示的格式和结构

• 使用示例和模板

• 用提示词控制返回结果

• 避免常见错误和陷阱

• 如何测试和优化提示词

• 使用反馈循环进行迭代

• 跟踪和分析结果

• 私域知识扩展

• RAG技术详解与应用场景

• 什么是模型的涌现能力

• 什么是思维链

• 上下文学习zero-shot和few-shot

• 提示词的agent模式

• 有效使用提示词模板

• 提示词攻击

• 各类场景下的提示词技巧（上）

• 各类场景下的提示词技巧（下）

熟练使用LLM能力必须掌握的基础知识

• LLM应用能力的进阶模型（“倒三角”模型）

• 提示词工程基础知识

• 主流提示词使用技巧

• 提示的万能使用公式详解

• 提示词模板的使用

• 提示词静态链的使用

• 提示词的横向扩展

• 提示词的纵向扩展

熟练使用LLM能力进阶

• 使用OpenAI API

• ReAct的概念和落地

• 思维链和多思维链

• RAG的基本原理与应用

• 多模态RAG的使用

• plugin机制与使用方式

• Function Call机制与使用方式

• Agent的雏形

• Agent开发的基本框架

• 业界主流Agent的设计思路与使用

• Multi-Agent的雏形

• 业界主流Multi-Agent的设计思路

• Multi-Agent的基本逻辑和应用范围

• Multi-Agent应用示例：MetaGPT

• Multi-Agent应用示例：DevChat

生成式AI的最新进展与应用

• AIGC的基本概念

• 大语言模型的基本概念

• LLM和传统AI的区别

• AIGC目前的主要应用领域

• AIGC目前的可能的应用领域

• 各类生成式AI的工具能力

LLM在软件研发全生命周期中的应用场景与案例（可选）

• 软件研发全流程中LLM擅长的部分

• 软件研发全流程中LLM不擅长的部分

• 需求分析阶段LLM的应用场景与案例

• 顶层设计阶段LLM的应用场景与案例

• 详细设计阶段LLM的应用场景与案例

• 编码阶段LLM的应用场景与案例

• 代码评审阶段LLM的应用场景与案例

• 单元测试阶段LLM的应用场景与案例

• 接口测试阶段LLM的应用场景与案例

• 持续集成流水中LLM的应用场景与案例

• 持续发布中LLM的应用场景与案例

• 性能测试阶段LLM的应用场景与案例

• 测试结果分析中LLM的应用场景与案例

LLM在软件质量和测试领域中的应用与案例（可选）

• 使用Test pilot自动生成测试用例

• Test pilot的基本原理

• 使用OpenAI API实现单元测试用例的生成

• LLM用于单元测试用例生成的技术难点与解决思路

• 使用OpenAI API实现API接口测试用例的生成

• LLM用于API接口测试用例生成的技术难点与解决思路

• 测试脚本开发中的GitHub Copilot应用

• Copilot X的能力与测试领域应用

• 基于AI Agent的测试用例设计生成技术

• 基于AI Agent的测试用例脚本生成技术

• 基于Multi-Agent的测试用例设计生成技术

• 基于Multi-Agent的测试用例脚本生成技术

• 使用LLM实现Monkey Test的能力扩展

• 使用LLM实现无脚本的Mobile App探索测试

• 使用LLM识别错误敏感的测试数据

• 使用LLM实现失败测试用例的自动修复

• 使用LLM提升被测对象的可测试性