调 API 写 Demo
不懂 Embedding
写个
Demo
Demo
能跑通 chat 接口，Chunk 策略 / 召回率 / Eval 完全不会。
28 张投流素材（4 封面变体 + 24 配图），面向全球华人软件工程师 / 云 / 数据岗转 AI Engineer。每张右侧自带三通道文案（小红书 / 朋友圈 / 社群），一键复制。
会调 chat completion 的人很多，能把 RAG 做成扛流量、可 eval、能排错的系统的人很少。这一步不迈过去，永远是"做 Demo 的"不是"做系统的"。
Tokenization / Embedding / Attention — 不只是会调，知道为啥
Prompt 四要素 + 发到 GPT Store 能分享给别人
不靠 LangChain · Embedding + ChromaDB + 检索生成全链路
Streamlit UI + Azure OpenAI · 拿到能公开访问的 URL
13 节 · GenAI 分类 / Prompt 工程 / Agent / LLMOps 地图
12 节 · ML 三范式 / Deep Learning / Attention / Embedding
高级 prompt / Fine-Tuning 决策 / Project 1：发到 GPT Store
Embedding / 向量 DB / Python 从零搭 RAG / PDF RAG 部署
W3 跟 AI Tutor Quest 在自己电脑把 ChromaDB 跑起来，终于知道召回率是啥
以前 Embedding 和 Fine-tune 分不清，这次被逼着做 eval 对比 chunk 策略，感觉是真上手了
$299 拿到的 RAG 内容，比之前公司花几千订的某平台还扎实，AI Tutor 答疑真的秒级
技术摘要 + 结构化 JSON 输出 — 学会 R-T-C-E 框架
打开 Colab → 装依赖 → LoRA → 跑 loop → 对比 base vs FT
在你电脑装 ChromaDB，Load → Chunk → Embed → 问答全跑通
同一份文档换 3 种 chunk 策略，看召回率和答案质量变化
Streamlit UI + Azure OpenAI，拿到能公开访问的 URL（真上线）
以前问完老师等半天，现在 AI Tutor 24/7 中英双语秒回
按自己节奏学，不用迁就开课时间，回看无限次
AI 先开口带节奏，追问验证，不是等你卡壳才答
AI 记得你之前哪节卡住，下次衔接不用重讲
训练营级内容搬进自学课，省的是老师工资
不限招生 · 全球华人随时开学
写过 CRUD 接 API 熟，缺 LLM / RAG 的系统认知
想接 AI Platform 方向 — 先看懂上层系统长啥样
已经会 Python + SQL，想把数据技能延伸到 RAG / Embedding
$299 先打底 — 再 $9,999 进深度实战营不掉队
First LLM · Hello AI · MLOps vs LLMOps · Data Eng
Clear Task · Constraints · CoT · Chain-of-Thought 组合
AI / ML Basics · Attention & Tokens · Fine-Tuning
Embedding 可视化 · Cosine · ChromaDB · Top-K 调优
Chunk 策略 · 召回率 · re-rank · Eval · 成本优化
Prompt · Fine-Tune · 本地 RAG · Chunk 对比 · 云部署
GenAI 分类 / Prompt 工程 / LLMOps 地图 + ML / DL / Transformer 原理
高级 prompt 技巧 + Fine-Tuning 决策 + Project 1：GPT Store 发布
Tokenizer / Embedding 矩阵 / ChromaDB 操作 / cosine / top-k
Project 2：Python 从零 RAG + Project 3：PDF RAG 部署到 Azure
学完再看 AI Engineer Bootcamp 或 Agent / MCP / Fine-tune 进阶不掉队
在 GPT Store 发出去 · 能分享链接让别人用
ChromaDB + Python 在自己电脑上做问答 — 理解底层
Streamlit + Azure OpenAI · 拿到能公开访问的 URL
看召回率 · faithfulness · 成本 · 真知道好坏
拆 chunk · 调 top-k · 加 re-rank — 有排错能力
解释架构 / 边界 / 选型 — 进 AI Engineer 面试有底
每个知识点 8-15 min · 倍速可看 · 永久回放
浏览器里写代码 + 即时验证 · 每个 Lab 独立成课
AI 主动出招，在你真实环境上做真事
中英双语秒级答疑 · 记得你之前问过啥
零代码做出可分享的 GPT — 懂 prompt 工程 + 知识库上传 + 发布流程
不依赖 LangChain · Load → Split → Embed → Store → Retrieve → Generate 自己实现
Streamlit UI + Azure OpenAI + 真实 PDF 解析坑 · 部署到云端拿到 URL
Token / Embedding / Attention — 不知道原理就只能靠猜
OpenAI / Claude / Azure · prompt 工程 + Fine-tune 决策
Load / Split / Embed / Store / Retrieve / Generate — 看清每层能调啥
chunk / top-k / re-rank / eval / 成本 — 真做成能扛流量的系统