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基础篇（day01-19）：先学 Python 基础（12 天），涵盖 Markdown、语言发展史、解释器安装、PyCharm 使用及变量、注释等语法；随后是 Linux 与 Shell 常用命令、文件权限；MySQL 数据库（Navicat、SQL 分类、各类数据类型）；Docker 容器化（通过 Docker 安装 MySQL、环境迁移 Ubuntu）；以及协程与 FastAPI 后端框架（路径处理、异步执行、SSE）。
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大模型核心篇（day20-26）：系统讲解大模型概念、分类、架构演进、训练范式与算力基础设施，引入 RAG、微调续训、智能体、MCP 与工作流。随后在 Cherry、ima、Coze 等低代码平台实操知识库与智能体搭建、工作流设计。再深入 LangChain 框架，涵盖模型调用、输出解析、Milvus 向量检索、混合检索、Agent 工具调用与 MCP 集成。
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项目实战篇：包含三个完整项目 ——「掌柜智库」基于 LangGraph 实现状态管理、检查点与对话持久化，结合 Docker、MinIO、Milvus、MongoDB 搭建 RAG 问答系统；「电商小二」大模型客服项目，实现固定任务、知识检索、闲聊三条轨道；「深度搜索智能体市场罗盘」基于 DeepAgents、Tavily、RAGFlow 实现联网搜索与多智能体协同。
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进阶专题：VibeCoding（Cursor、Codex、Claude Code、Trae 等工具与 Skill 编写）、vLLM 模型部署、RAGAS 评估体系。5 Z5 T0 f; g; g) Q" _; D
, i+ u4 h& J4 C, h) L1 F" o配套资源：各天课件笔记、晨考测试、课后作业，以及 AI 应用与智能体、前后端、算法、设计模式五类面试精选百题，可满足学习与求职双重需求。" q2 b, g! @, Y* N5 r$ y: i
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