【系列预告】AI应用开发实战课：26篇教程覆盖 Prompt、RAG、Agent 与工程化

前言前言最近在筹备一套「AI 应用开发实战课」系列计划在 CSDN 系统连载。目标读者有编程基础、会从「调 API」进阶到「能上线 AI 产品」的开发者。为什么要做这套系列会调 API ≠ 会做 AI 应用。一套真正可用的 AI 产品通常需要同时具备稳定的模型调用能力Prompt、流式、Function Calling知识增强能力RAG、向量检索、重排序Agent 能力工具调用、多步推理、安全边界工程化能力监控、缓存、部署、成本控制本系列将按6 大模块、26 篇文章的路径带你从 Demo 走到可维护的 AI 应用。课程大纲模块一认知与基础4 篇篇次主题1从 ChatGPT 到 AI 产品差距在哪2AI 应用技术栈全景图3模型选型指南4Agent MCP 开发环境搭建模块二Prompt 与模型调用4 篇篇次主题5Prompt 工程基础6流式输出与对话管理7Function Calling 入门8多模型编排与降级策略模块三RAG 检索增强5 篇篇次主题9RAG 原理10文档处理流水线11Embedding 与向量库实战12Hybrid Search Rerank13文档问答应用 Demo模块四Agent 与工具调用5 篇篇次主题14ReAct 框架解析15工具设计实战16MCP 协议实战17多 Agent 协作18Agent 安全与边界模块五工程化与上线5 篇篇次主题19架构设计20可观测性21成本优化22部署与运维23用户体验设计模块六综合项目3 篇篇次主题24AI 知识库助手需求与架构25核心功能实现26上线复盘与迭代连载节奏前半程模块一–二每周 2 篇中段干货期模块三–四每周 2–3 篇收尾阶段模块五–六每周 1–2 篇每篇均包含场景问题 → 核心知识点 → 代码示例 → 常见坑 → 下篇预告。第一篇即将发布从 ChatGPT 到真正可用的 AI 产品—— 聊聊 LLM 边界、常见误区以及 AI 应用的核心能力模型。觉得有用的话欢迎关注专栏第一时间收到更新。评论区也欢迎留言你最想先学RAG、Agent 还是工程化