阿里云大模型ACP（高级工程师）认证课程的官方指南

这份文档是关于阿里云大模型ACP（高级工程师）认证课程的官方指南。它详细描述了课程的定位、学习路径、核心技能以及考试要求。

以下是内容的要点概括：

1. 课程定位与目标

该课程是阿里云大模型认证体系中的进阶篇（介于入门级 ACA 与专家级之间）。

• 适用人群：具备一定编程基础（Python、Git），希望深入大模型应用开发的技术人员。
• 核心目标：培养能够使用阿里云百炼平台、LangChain、LlamaIndex 等工具，设计并实施复杂业务场景解决方案的高级工程师。

2. 核心技能模块

课程围绕大模型落地生产的四大关键技术展开：

• 提示词工程 (Prompt Engineering)：掌握 Meta Prompting、上下文工程及高级框架。
• 检索增强生成 (RAG)：掌握文本切片、召回优化及 RAGAS 自动化评测。
• 模型微调 (Fine-tuning)：学习微调原理、数据集构建及算法应用。
• 智能体与多模态 (Agent & Multimodal)：构建 Multi-Agent 系统，处理文本、图文、视频生成。

3. 项目制学习路径

课程采用任务驱动式教学，通过两个实战项目贯穿始终：

• 项目一：构建一个企业级“新人入职答疑机器人”（涉及 RAG、评测与微调）。
• 项目二：利用大模型生成多模态教学内容（涉及 Agent 与多模态生产）。

4. 考试认证信息

ACP 考试重点分布均匀，旨在考察考生的综合实战能力：

5. 学习资源与环境

• 工具栈：Python, Git, 阿里云百炼, DSW (Data Science Workshop)。
• 代码获取：提供 GitHub 及 AtomGit 仓库地址，支持一键脚本安装环境。
• 合规性：课程特别强调了大模型在生产环境中的安全合规与性能成本平衡。

https://github.com/AlibabaCloudDocs/aliyun_acp_learning