AI大模型开发实战：从环境搭建到聊天应用

小肥鱼网创想问大家一个问题：你有没有想过，为什么有些人做项目能成功，而有些人却总是失败？

这个问题我思考了很久，也观察了很多案例，最后我发现，成功的人和失败的人，最大的区别不是智商，不是资源，而是思维方式。失败的人总是在找借口：没时间、没资源、没经验、没人脉，反正各种没有。而成功的人呢，他们总是在想办法：怎么挤出时间、怎么获取资源、怎么快速学习、怎么拓展人脉。

同样是面对"AI大模型开发实战：Conda环境搭建→提示词工程→Streamlit聊天应用，零基础到项目落地"这个项目，有的人看完之后就开始行动了，边做边学，遇到问题就想办法解决；而有的人看完之后，首先想的是这个项目会不会有风险、会不会太难、会不会赚不到钱，然后就各种纠结，最后什么都没做。三个月后，前者可能已经开始有收入了，而后者还在继续观望，继续寻找所谓的"完美项目"。

但我要告诉你，完美的项目是不存在的！任何项目都有它的优点和缺点，关键是你能不能快速行动，在实践中不断优化和调整。所以，如果你看完今天的分享，觉得这个项目有可行性，那就不要犹豫了，马上开始行动吧。早一天开始，就早一天看到效果。下面让我们进入项目的核心内容。

Conda环境搭建详解

首先，我们需要搭建一个适合AI开发的Conda环境。Conda是一个强大的包管理工具，可以帮助我们管理Python环境和各种依赖库。搭建Conda环境并不难，但需要一些耐心和细心。

1. 下载并安装Conda。你可以去官网下载适合你操作系统的版本。
2. 创建一个新的Conda环境。例如，我们可以创建一个名为ai_env的环境。
3. 在新的环境中安装所需的Python版本和依赖库。比如，我们可以安装numpy、pandas、scikit-learn等。
4. 配置好Jupyter Notebook，这样我们就可以在Jupyter中运行我们的代码了。
5. 最后，在PyCharm中配置好Conda环境，这样我们就可以在PyCharm中运行我们的代码了。

当然，在搭建过程中，你可能会遇到各种各样的问题。别担心，你可以去网上搜索相关的解决方案，或者去社区寻求帮助。只要你不放弃，一定能够成功搭建好Conda环境。

Prompt提示词工程最佳实践

接下来，我们来谈谈Prompt提示词工程。Prompt提示词工程是AI开发中非常重要的一环，它直接影响着AI模型的输出质量。一个优秀的Prompt提示词，可以让AI模型更好地理解我们的意图，从而输出更准确、更符合预期的结果。

• Prompt的定义是什么？简单来说，Prompt就是我们给AI模型的输入，它可以是文字、图片、音频等多种形式。
• Prompt Engineering的最佳实践是什么？我们需要根据具体的任务，设计合适的Prompt提示词。比如，如果我们想要让AI模型生成一段文字，我们可以给出一个主题，然后让AI模型围绕这个主题生成文字。
• 提示技术有哪些？常见的提示技术包括：指令提示、角色扮演、上下文提示等。
• 如何进行结构化输出？我们可以通过给AI模型提供一些格式化的指令，让AI模型按照我们期望的格式输出结果。

掌握Prompt提示词工程，需要我们不断实践和总结。你可以尝试不同的Prompt提示词，看看AI模型的输出效果如何。通过不断尝试，你也会逐渐掌握Prompt提示词工程的技巧。

先声明下：这些只是印象较深的几个项目分享，其他分享也非常精彩，还有一些因为时间冲突错过了；记录的内容只是对我印象较深部分，整体内容都很精彩，最好还是建议加入小肥鱼网创VIP可以学习更多项目；内容是我个人整理，有主观成分，不能完全代表小肥鱼网创观点。接下来让我们继续探讨更多内容。

AI大模型开发实战：Conda环境搭建→提示词工程→Streamlit聊天应用，零基础到项目落地。课程内容简介 本课程是一套系统化的AI大模型应用开发实战课，由资深讲师Andy亲授，帮助学员从零基础快速成长为具备实战能力的AI开发人才。课程层层递进，**第一章**从开发环境搭建入手，详解Conda、Mamba、Jupyter等工具的使用及PyCharm环境配置；**第二章**深入Prompt提示词工程，涵盖Prompt定义、最佳实践、提示技术、结构化输出等核心内容；**第三章**聚焦AI应用开发实战，讲解OpenAI大模型参数、接口文档、密钥获取、Apifox工具使用，以及基于Python和Streamlit框架开发AI聊天应用的全流程。课程还涉及OpenAI模型定价与批量API，帮助学员打通从环境配置到项目落地的完整链路。适合学习人群 1. 想要入门AI大模型应用开发的编程新手。 2. 希望提升AI技术实战能力的在职开发者。 3. 需要落地AI项目的技术负责人、产品经理。学习后的收获 1. 熟练完成AI大模型开发环境搭建，解决工具配置难题。 2. 掌握Prompt提示词工程核心技术，提升大模型交互效率与输出质量。 3. 精通OpenAI接口调用与Apifox工具使用，打通开发全流程。 4. 具备独立开发AI聊天应用的实战能力，实现从理论到项目落地。课程大纲第一章 AI大模型开发环境搭建 - 第一节 Conda入门 - 第二节 Conda安装 - 第三节 Conda命令 - 第四节 Mamba使用 - 第五节 Jupyter使用 - 第六节 PyCharm中配置Conda环境第二章 Prompt提示词工程最佳实践 - 第一节 Prompt是什么？ - 第二节 Prompt Engineering定义 - 第三节 Prompt Engineering最佳实践 - 第四节 提示技术 - 第五节 结构化输出 - 第六节 Prompt应用第三章 AI应用开发快速入门 - 第一节 OpenAI大模型参数 - 第二节 OpenAI接口文档 - 第三节 获取OpenAI Key - 第四节 命令行配置OpenAI环境变量 - 第五节 Apifox如何导入项目？ - 第六节 Apifox如何切换环境？ - 第七节 Apifox如何切换系统代理？ - 第八节 Apifox调用接口返回401错误？ - 第九节 Apifox客户端如何查看多语言请求代码？ - 第十节 OpenAI模型定价 - 第十一节 OpenAI接口标准定价vs批量API - 第十二节 基于Python和Streamlit框架开发AI聊天应用(1) - 第十三节 基于Python和Streamlit框架开发AI聊天应用(2)

Streamlit聊天应用开发实战

最后，我们来谈谈如何开发一个Streamlit聊天应用。Streamlit是一个非常适合开发数据科学应用的Python框架，它可以帮助我们快速构建交互式的Web应用。

1. 首先，我们需要安装Streamlit。可以使用pip install streamlit命令进行安装。
2. 然后，我们创建一个新的Python文件，并导入所需的库。
3. 接下来，我们编写代码，实现聊天功能。我们可以使用Streamlit提供的 widgets，比如text_input、button等，来实现用户输入和按钮点击等操作。
4. 最后，我们运行我们的代码，查看聊天应用的运行效果。

开发Streamlit聊天应用，需要我们有一定的Python编程基础。如果你对Python不熟悉，可以先学习一些Python的基础知识。当然，你也可以参考一些开源的Streamlit聊天应用，学习它们的代码和实现方式。

希望这篇文章能帮助你更好地理解AI大模型开发。如果你有任何问题，欢迎在评论区留言。我会尽力帮助你解决问题。让我们一起加油，成为优秀的AI开发者吧！

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