AI Agent全栈开发工程师课程

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2026-01-25 03:46:08
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AI Agent全栈开发大语言模型应用开发编程课程
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夸克网盘吴师兄大模型训练营2025新版实战课程——从零基础到企业级应用全栈进阶
吴师兄大模型训练营2025新版实战课程——从零基础到企业级应用全栈进阶当下，大模型技术在多领域加速落地，企业对有实战能力的大模型开发人才需求剧增。《2025年中国AI人才发展报告》显示，具备大模型微调、RAG构建和多模态开发能力的工程师薪资比普通AI岗位高60%以上，市场供给缺口超70%。吴师兄大模型训练营2025新版实战课程应运而生，以“问题驱动、实战导向”为理念，为零基础到进阶开发者打造从原理到工业级项目落地的学习体系。为何选2025新版？五大升级革新AI学习该课程非“概念科普”或“Demo演示”，而是对标一线大厂岗位的实战训练营。2025新版全面升级：全面适配Qwen3、Llama…...
沁*一片
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AI人才培养吴师兄大模型开发
夸克网盘知乎AI大模型全栈工程师2期：从理论到实战
本课程专为AI大模型全栈工程师打造，全面涵盖AI大模型的基础理论、核心技术与实战应用。涉及机器学习、深度学习、自然语言处理、模型训练与优化等关键领域。通过SemanticKernel、LangChain、AutoGPT等项目实战的系列视频教学，助力学员深入掌握AI大模型的开发与应用。此外，课程特邀行业专家，分享大模型时代的产品设计与运营策略，是提升AI技术能力与产品思维的优质选择。...
dandelion514
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AI大模型全栈工程师 AI技术课程知乎
夸克网盘编程开发课程合集：Python、Java、算法、Web等技术
这套编程开发课程合集，涵盖了Python、Java、算法、Web等多种热门技术领域，为编程学习者提供了丰富的学习资源。课程中包含大量编程语言学习书籍，如Python、Java、C、C++等语言的相关教程，从基础入门到高级应用，满足不同阶段学习者的需求。无论是想学习Python进行数据分析、网络爬虫，还是用Java进行Web开发、多线程编程，都能找到对应的学习资料。对于算法学习，课程也有涉及，帮助学习者提升编程思维和解决实际问题的能力。此外，Web开发相关的HTML、CSS、JavaScript等技术的教程，能让学习者掌握构建网站的技能。该课程合集适合编程初学者快速入门，也适合有一定基础的开发者…...
xadoru9015
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Java Python Web技术
百度网盘智能体实战课程：无痛入门AI，掌握底层逻辑
课程旨在帮助学员无痛入门AI，掌握其底层逻辑，做到举一反三。当下多数人仅会使用AI工具，却不懂底层逻辑，此课程正好填补这一空白。该课程不仅是一门普通课程，更是从AI小白到AI Agent的学习路径。适合多类人群学习：宝爸宝妈和教师群体可借助智能体辅助孩子学习多学科，还能和孩子一起搭建智能体，学习编程。自媒体工作者利用智能体可批量处理视频文案，提升工作效率，还能搭建大V风格智能体辅助写作。产品经理可使用Coze等AI Agent平台搭建产品原型，辅助转型AI产品经理。大学生有必要了解AI这一未来趋势。AI培训讲师可学习讲课思路，为副业做准备。其他职业如律师，也能使用Coze搭建智能体辅助合同审核…...
欢笑伤离
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AI学习 AI应用 Coze平台
夸克网盘小滴课堂-全栈后端高级工程师面试专题第一季
小滴课堂-全栈后端高级工程师面试专题第一季这是一套专为全栈后端高级工程师面试打造的课程。课程涵盖了面试全流程，从招聘要求解读、简历投递技巧、面试形式介绍，到多轮面试应对方法，让学员全面了解面试环节。在技术知识方面，深入探讨了编程语言、集合框架、多线程、并发编程、消息队列、数据库、网络协议、Spring框架、分布式缓存等核心内容。课程特色在于结合实际面试场景，通过大量实例和上机实战，帮助学员掌握面试要点和解题思路。无论是校招还是社招，都能为学员提供实用的面试技巧和知识储备，提升面试成功率，适合有志于成为全栈后端高级工程师的求职者。...
West湖
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全栈后端高级工程师面试小滴课堂编程面试课程
夸克网盘 60多门编程语言学习书籍超级大合集
这是一套涵盖60多门编程语言的学习书籍大合集，为编程爱好者和专业开发者提供了丰富的学习资源。合集中包含了从基础入门到高级进阶的各类书籍，覆盖了C、C++、Java、Python等主流编程语言，以及一些小众但实用的语言。这些书籍不仅有详细的语法讲解，还有大量的实例和案例分析，帮助读者更好地理解和掌握编程知识。无论是初学者想要快速入门，还是有一定基础的开发者想要深入学习特定领域，都能在合集中找到适合自己的书籍。合集的特色在于其全面性和实用性。它涵盖了多种编程语言的不同方面，包括算法设计、数据结构、软件开发、网络编程等，为读者提供了一个全面的编程学习平台。此外，书籍的质量也有保障，大多来自知名出版社…...
russelwei
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编程教程编程语言学习书籍计算机科学
夸克网盘《图灵编程系列230+本高清电子书合集》
图灵出版的编程书籍是程序员的成长伙伴，内容丰富、结构严谨，讲解清晰，还有大量实战案例。比如《你不知道的JavaScript》系列，能让读者深入理解这门语言；《机器学习实战》是AI领域学习的必备资料；《Python编程：从入门到实践》适合Python爱好者上手，《Python深度学习》则适合深入研究者。除了编程语言，书籍还涵盖系统架构、团队开发、大数据处理等内容。如《高效团队开发：工具与方法》介绍先进开发工具和方法以提升效率；《大数据项目管理：从规划到实现》助力在大数据领域取得突破。这些图书从基础到高阶全面覆盖，无论处于职业哪个阶段都能满足学习需求。入门者可选《Python编程：从入门到实…...
荒野***浮殍
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图灵编程大数据处理系统架构
百度网盘 Coze零基础AI智能体开发教程：从入门到精通
此教程专为零基础学员打造，系统讲解Coze平台AI智能体开发全流程。涵盖Bot创建、知识库搭建、插件开发、工作流设计等核心技能，通过天气查询机器人、智能客服等10+实战案例教学。学员将学习把机器人发布到豆包、飞书、微信等平台，掌握自然语言处理、API对接等高级技巧。配套上万套精品课程，助您快速掌握AI开发技能，开启智能体开发副业之路。...
彌良太郎
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AI智能体开发 COZE 副业
夸克网盘零基础AI编程指南：开发变现产品课程
介绍此课程专为零基础与转型开发者打造，围绕“从想法到上线到变现”的完整链路精心设计。学员能学会配置开发环境，掌握代码编写与管理技巧，借助AI辅助工具Cursor提升开发效率。课程涵盖前后端开发、数据库接入、部署到Vercel/Cloudflare平台，还包括集成Stripe收款功能、数据分析与SEO/推广等内容。通过学习，可将项目落地为可复制的产品，适合渴望进入AI编程领域并实现产品变现的人群。...
晓晓008
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AI编程开发变现产品编程课程
夸克网盘零基础AI编程开发变现产品指南
此课程面向零基础与转型开发者，围绕“从想法到上线到变现”完整链路设计。学习者能学会配置开发环境，编写与管理代码，借助AI辅助工具Cursor提效。课程涵盖前后端开发、数据库接入、部署到Vercel/Cloudflare、集成Stripe收款、数据分析与SEO/推广等内容，助你将项目落地成可复制产品。...
夏茉ご穆晗
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开发变现产品编程课程零基础AI编程
夸克网盘 OpenGL 超级套餐全栈专题课程
介绍 OpenGL 超级套餐全栈专题课程是一个全面涵盖 OpenGL 图形库学习与应用的课程。该课程内容丰富，旨在帮助学习者全面理解和掌握 OpenGL 相关知识和技术，从而能够设计和开发出高质量的图形应用程序。课程分为多个阶段，包含游戏实践、地理信息系统专题、视频处理 - 特效等内容。在游戏实践阶段，学习者将深入学习 OpenGL - Shader 语言，掌握摄像机操作、游戏引擎开发、游戏场景管理等技能，还会通过多个实战项目，如血腥大地、太空大战 3D 等游戏的开发，提升实际应用能力。地理信息系统专题部分，学习者可以学习 Google 地图下载器制作、OpenGL 实现地图瓦片绘制与漫游…...
明天吃烤鸭
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OpenGL 图形编程地理信息系统
夸克网盘从零到精通：Python全栈开发实战教程
此Python全栈开发实战教程，为学习者提供从基础到高级的全方位指导。教程涵盖Python安装、开发环境配置、数据类型、运算符、循环结构、函数、装饰器、递归等核心知识点。通过猜拳游戏、骰子游戏、图书管理系统等丰富的实战案例，助力学习者快速掌握编程技能。特别值得一提的是，教程加入了爬虫、办公自动化和数据分析等热门应用领域的内容，既适合零基础小白入门，也适合希望进阶的开发者提升技能。学习该教程后，学习者能够独立完成Python项目开发，提升在职场中的竞争力。...
夏日飘雪nice
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Python全栈开发千锋编程教程
夸克网盘 C/C++全栈内核调试与软件安全实战课程
此课程专为想深入掌握C/C++编程与内核调试技术的开发者打造，提供从基础到高级的全面教学。课程涵盖C/C++逆向基础、Windows内核开发、网络游戏编程、反调试技术等实战技能。通过视频教程，逐步引导学员掌握编程与内核调试的高级技能。课程内容丰富，从C/C++基础语法、数据类型、控制语句等讲起，深入到指针、结构体、链表等高级数据结构，还包括Windows编程、内核开发、反调试技术等内容。通过实际案例，帮助学员理解和掌握这些技能。适合对软件安全、游戏开发及系统底层开发感兴趣的学员。通过学习，学员能显著提升编程能力，掌握实际项目中的调试和优化技巧，为职业发展筑牢基础。...
淰梵_
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C/C++编程 Windows内核开发内核调试
夸克网盘 Pytest全栈自动化测试课程指南
介绍Pytest是一款强大且广受欢迎的Python测试框架，凭借其丰富的插件和扩展功能，深受开发者与测试工程师的青睐，助力实现高效自动化测试。本课程旨在借助Pytest达成全栈自动化测试，内容丰富全面。从基础的pytest入门、开发环境搭建，到工程结构与用例断言介绍，循序渐进引导学习者上手。课程涵盖编写不同类型用例，包括pass与fail用例、多数据结构用例等，还深入讲解异常处理、运行方式、夹具使用等关键知识。在高级应用方面，涉及参数化的多种方式、Mock数据模拟、标签化管理测试用例等。对于测试报告，详细介绍了pytest - html和allure报告的定制与使用。此外，课程融合UI和接口自…...
好听**字哎
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Pytest Python 编程课程
夸克网盘 DIFY大模型应用实战课程
介绍 DIFY大模型应用实战课程是一门极具价值的课程。它系统讲解基于DIFY平台的LLM应用开发与部署。课程涵盖了LLMOps理念、Docker容器化部署、模型管理等多方面内容。在应用方面，涉及对话型应用，如ChatBot、AI Agent，还有工作流编排，像长文生成、智能客服，以及RAG企业知识库构建。通过智能面试官、旅行助理、图文对话等实战案例，课程演示了多模态应用开发，能帮助学员快速掌握大模型集成、参数优化与私有化部署技能，适合想要深入学习大模型应用开发的人群。...
行舟过海
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DIFY大模型应用实战 LLMOps 多模态应用开发

介绍

AI Agent全栈开发工程师课程是一门极具前沿性和实用性的课程，旨在一站式培养全栈AI Agent架构和研发能力兼备的高薪人才。

AI Agent全栈开发工程师课程

课程融合前沿技术与大厂级项目，让学员在学习过程中形成全栈工程化思维。从基础架构设计到商业级聊天机器人开发，再到LLMOps应用平台可视化、扩展及前端调优等多个阶段，课程涵盖了AI Agent开发的全流程。

通过从零打造、全流程的全栈落地实战，学员能轻松锻造商业级Agent研发核心力。无论是记忆模块、数据集模块、插件功能的开发，还是响应模块升级、授权认证模块搭建等，课程都有详细讲解，让学员全面掌握AI Agent开发技能，适用于想要在人工智能开发领域深入发展的人群。

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AI Agent全栈开发工程师【完结】19.02GB

【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第1周 LLMOps平台开发基础及架构设计399.68MB

1-1 第1章课程介绍与安排21.71MB

1-1-1 课程导学【快速了解课程与安排】.mp421.71MB

1-2 第2章夯实基础，了解LLM大语言模型114.79MB

1-2-1 章节介绍.mp42.63MB

1-2-2 什么是大语言模型（LLM）.mp418.14MB

1-2-3 LLM在企业中的价值与市场需求.mp417.24MB

1-2-4 ChatGPT聊天机器人的使用与局限性.mp428.91MB

1-2-5 大语言模型如何影响软件的构建.mp416.58MB

1-2-6 LLM应用开发专有名词解释.mp415.44MB

1-2-7 LLM&AI Agent应用的交互模式.mp411.89MB

1-2-8 章节总结.mp43.96MB

1-3 第3章初窥LLMOps，助力大模型落地116.41MB

1-3-1 章节介绍.mp43.89MB

1-3-2 从LLM大模型到AI Agent的技术演进.mp427.42MB

1-3-3 初识LLMOps，为什么需要LLMOps.mp49.63MB

1-3-4 Dify LLMOps应用开发平台功能演示.mp424.77MB

1-3-5 LLMOPs项目需求拆分与设计.mp423.48MB

1-3-6 课程LLMOps应用开发平台演示.mp420.71MB

1-3-7 课程学习目标与解决的问题展示.mp46.51MB

1-4 第4章 ChatGPT辅助学习与建议146.77MB

1-4-1 章节介绍.mp43.77MB

1-4-2 不同方向的学员如何学习这门课程与建议.mp416.21MB

1-4-3 ChatGPT辅助学习与课程提示词.mp428.88MB

1-4-4 OpenAI&月之暗面API秘钥获取与参数详解.mp448.61MB

1-4-5 Playground快速调试Prompt与接口参数.mp446.34MB

1-4-6 章节总结.mp42.96MB

【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第2周 LLMOps后端搭建，构建基础聊天机器人1.07GB

2-1 第1章后端Python环境搭建与项目配置192.44MB

2-1-1 章节介绍.mp43.12MB

2-1-2 Python环境搭建与配置镜像加速.mp425.8MB

2-1-3 PyCharm编辑器配置与插件安装.mp412.26MB

2-1-4 项目架构与基础框架选择.mp48.83MB

2-1-5 项目目录结构约定、规范与依赖注入.mp429.86MB

2-1-6 依赖库介绍、安装与测试.mp429.2MB

2-1-7 Postman基础配置与使用介绍.mp413.84MB

2-1-8 几种环境下的Postgres数据库安装.mp439.72MB

2-1-9 本章总结.mp429.79MB

2-2 第2章实现第一个GPT聊天机器人381.97MB

2-2-1 章节介绍.mp43.02MB

2-2-2 30行代码实现一个聊天机器人API.mp423.72MB

2-2-3 校验API接口输入请求.mp433.1MB

2-2-4 统一响应接口设计与实现 .mp474.05MB

2-2-5 异常错误状态统一设计与实现.mp427.85MB

2-2-6 PyTest配置与API测试用例.mp442.37MB

2-2-7 Flask-SQLAlchemy扩展的配置与使用.mp442.67MB

2-2-8 应用ORM模型的创建与增删改查.mp475.37MB

2-2-9 重写SQLAlchemy核心类实现自动提交.mp416.07MB

2-2-10 Flask-Migrate扩展介绍与使用.mp439.67MB

2-2-11 本章总结.mp44.08MB

2-3 第3章 LangChain初入门-简化LLM开发难度522.9MB

2-3-1 章节介绍.mp45.02MB

2-3-2 LangChain简介及为什么选择LangChain？.mp440.58MB

2-3-3 LangChain框架安装及文档介绍.mp443.72MB

2-3-4 Prompt组件及使用技巧.mp477.81MB

2-3-5 Model组件及使用技巧.mp454.88MB

2-3-6 OutputParser组件及使用技巧(1).mp470.45MB

2-3-7 LCEL表达式与Runnable可运行协议.mp449.24MB

2-3-8 两个Runnable核心类的讲解与使用.mp458.28MB

2-3-9 利用回调功能调试链应用-让过程更透明.mp444.76MB

2-3-10 LangSmith平台介绍与使用-从原型到生产.mp419.9MB

2-3-11 API接口文档介绍与接口统一.mp438.61MB

2-3-12 项目Git版本管理与控制.mp415.98MB

2-3-13 本章总结.mp43.66MB

【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第3周 LLMOPs前端搭建关联聊天机器人API486.89MB

3-1 第1章前端Node.js环境搭建与前端项目初始化282.85MB

3-1-1 本章介绍.mp42.5MB

3-1-2 Node.js环境搭建及镜像加速.mp431.08MB

3-1-3 项目前端架构与基础框架选择.mp421.06MB

3-1-4 前端项目搭建与开发规范.mp437.46MB

3-1-5 WebStorm编辑器配置-提升TS代码开发效率.mp412.39MB

3-1-6 ArcoDesign与TailwindCSS简化UI界面.mp440.35MB

3-1-7 项目页面模板与路由配置，实现路由守卫功能.mp445.04MB

3-1-8 Pinia实现多页面共享数据状态(1).mp437.25MB

3-1-9 前端接口请求Fetch方法封装.mp455.71MB

3-2 第2章实现联动第一个带UI的聊天机器人204.04MB

3-2-1 本章介绍.mp43MB

3-2-2 解决前后端分离接口跨域问题.mp438.1MB

3-2-3 即时设计 UI 设计稿快速上手与解读.mp421.88MB

3-2-4 应用编排页面结构与样式设计.mp460.22MB

3-2-5 对接API实现第一个带UI的基础聊天机器人.mp441.5MB

3-2-6 应用调试与预览功能封装与逻辑优化.mp434.97MB

3-2-7 本章总结.mp44.37MB

【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第4周记忆模块开发，让聊天机器人有记忆901.15MB

4-1 第1章 LangChain记忆模块快速上手533.94MB

4-1-1 本章介绍.mp42.59MB

4-1-2 LLM实现记忆功能思路与常见记忆模式.mp438.11MB

4-1-3 ChatGPT-Playground手动模拟记忆功能.mp449.83MB

4-1-4 Python+OpenAI原生SDK实现记忆功能.mp462.75MB

4-1-5 ChatMessageHistory组件上手与源码解析.mp453.11MB

4-1-6 Memory组件运行流程及不同记忆分类.mp449.04MB

4-1-7 LangChain缓冲记忆组件的使用与解析.mp453.77MB

4-1-8 LangChain摘要记忆组件的使用与解析.mp453.29MB

4-1-9 LangChain实体记忆组件的使用与解析.mp438.11MB

4-1-10 记忆组件的持久化与第三方集成.mp429.72MB

4-1-11 内置Chain组件的使用与源码解读.mp4.mp458.94MB

4-1-12 RunnableWithMessageHistory简.mp4.mp441.49MB

4-1-13 本章总结.mp4.mp43.2MB

4-2 第2章 LLMOps记忆模块解析与Runnable深入367.21MB

4-2-1 本章介绍.mp42.37MB

4-2-2 LLMOps项目记忆功能需求拆解分析.mp423.13MB

4-2-3 运行流程拆解与基础数据表设计.mp455.74MB

4-2-4 记忆功能相关API文档编写整理.mp419.77MB

4-2-5 Runnable组件动态添加默认调用参数.mp455.14MB

4-2-6 Runnable组件配置运行时链内部.mp445.2MB

4-2-7 Runnable组件动态替换运行组件.mp429.96MB

4-2-8 Runnable组件重试与回退机制降低程序错误率.mp438.84MB

4-2-9 Runnable组件生命周期监听器与使用场景.mp430.74MB

4-2-10 基于Runnable封装记忆链实现记忆自动管理.mp4.mp434.86MB

4-2-11 开源智能体MetaGPT记忆模块解读.mp428.9MB

4-2-12 本章总结.mp4.mp42.57MB

【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第5周数据集模块开发-实现特定知识库问答1.97GB

5-1 第1章大模型RAG应用开发基础及入门600.93MB

5-1-1 本章介绍.mp43.15MB

5-1-2 大语言模型出现幻觉的原因及缓解方案.mp437.2MB

5-1-3 检索增强生成RAG基础架构与手动模拟.mp438.38MB

5-1-4 AI应用开发新宠——向量数据库的介绍与用途.mp428.35MB

5-1-5 传统数据库与向量数据库的使用差异.mp435.93MB

5-1-6 Embedding文本嵌入模型介绍与使用.mp441.39MB

5-1-7 OpenAI Embedding接口使用实践测试.mp436.86MB

5-1-8 CacheBackEmbedding组件的使用与注意事项.mp428.1MB

5-1-9 其他Embedding嵌入模型的配置与使用.mp435.18MB

5-1-10 Faiss向量数据库的配置与使用.mp484.82MB

5-1-11 Pinecone向量数据库的配置与使用.mp453.46MB

5-1-12 TCVectorDB向量数据库的配置与使用.mp475.45MB

5-1-13 Weaviate向量数据库的配置与使用.mp450.9MB

5-1-14 对接自定义向量数据库的配置与使用.mp451.77MB

5-2 第2章 LangChain RAG应用开发组件深入学习645.16MB

5-2-1 本章介绍.mp42.9MB

5-2-2 Document组件与文档加载器组件的使用.mp444.41MB

5-2-3 LangChain内置文档加载器使用技巧.mp498.68MB

5-2-4 自定义LangChain文档加载器使用技巧.mp427.86MB

5-2-5 Blob与BlobParser代替文档加载器.mp442.86MB

5-2-6 文档转换器与字符分割器组件的使用.mp465.88MB

5-2-7 递归字符文本分割器的使用与运行流程.mp470.64MB

5-2-8 语义文档分割器与其他内容分割器的使用.mp491.55MB

5-2-9 自定义LangChain文档分割器技巧.mp430.19MB

5-2-10 非分割类型的文档转换器使用技巧.mp445.56MB

5-2-11 VectorStore组件深入学习与检索方法.mp470.47MB

5-2-12 检索器组件深入学习与使用技巧.mp431.4MB

5-2-13 内置的检索器组件与自定义检索器技巧.mp417.94MB

5-2-14 本章总结.mp44.83MB

5-3 第3章 RAG优化策略与知识库模块功能开发解析769.17MB

5-3-1 本章介绍.mp42.7MB

5-3-2 RAG开发6个阶段优化策略分析.mp456.6MB

5-3-3 多查询重写策略提升检索准确性.mp445.57MB

5-3-4 RAG多查询结果融合策略.mp454.75MB

5-3-5 问题分解策略提升复杂问题检索正确率.mp461.85MB

5-3-6 Step-Back回答回退策略实现前置检索.mp457.46MB

5-3-7 混合策略实现doc-doc对称检索.mp433.67MB

5-3-8 集成多种检索器算法实现混合检索.mp433.11MB

5-3-9 检索器的逻辑路由缩减检索范围.mp461.1MB

5-3-10 使用语义路由选择不同的Prompt模板.mp418.34MB

5-3-11 自查询检索器实现动态元数据过滤.mp474.91MB

5-3-12 MultiVector实现多向量检索文档.mp445.04MB

5-3-13 父文档检索器实现拆分和存储平衡.mp438.65MB

5-3-14 递归文档树检索实施高级RAG深入理解.mp465.81MB

5-3-15 ReRank重排序提升RAG系统效果.mp438.09MB

5-3-16 纠正性索引增强生成CRAG优化策略.mp438.68MB

5-3-17 使用Self-RAG纠正低质量的检索生成.mp437.36MB

5-3-18 本章总结.mp45.49MB

【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第6周插件功能开发-聊天机器人实时联网获取信息1.33GB

6-1 第1章大语言模型函数调用与Agent开发708.63MB

6-1-1 本章介绍.mp43.22MB

6-1-2 LLM函数调用使用技巧与应用场景.mp449.83MB

6-1-3 LangChain中的工具与工具包.mp442.83MB

6-1-4 创建自定义工具的3种技巧与使用场景.mp438.35MB

6-1-5 高德天气预报查询插件的集成与编写.mp446.84MB

6-1-6 谷歌实时信息搜索插件的集成与编写.mp423.31MB

6-1-7 ChatModel使用函数调用的技巧与流程.mp447.98MB

6-1-8 不支持函数调用的大语言模型解决技巧.mp460.84MB

6-1-9 函数调用快速提取结构化数据使用技巧.mp4.mp445.48MB

6-1-10 函数调用出错捕获提升程序健壮性.mp4.mp471.19MB

6-1-11 多模态LLM执行函数调用的技巧.mp4.mp454.24MB

6-1-12 基于ReACT架构的Agent智能体设计与实现.mp4.mp498.59MB

6-1-13 基于工具调用的智能体设计与实现.mp4.mp449.15MB

6-1-14 内置的其他Agent类型介绍与上手.mp4.mp430.62MB

6-1-15 AgentExecutor源码解析与Agent组件缺陷.mp4.mp442.66MB

6-1-16 本章总结.mp4.mp43.51MB

6-2 第2章 LangGraph与LCEL构建大型复杂应用649.2MB

6-2-1 本章介绍.mp43.65MB

6-2-2 LCEL链表达式的缺点与扩展.mp4.mp444.97MB

6-2-3 LangGraph介绍与基础组件上手.mp4.mp464.34MB

6-2-4 条件边与循环流程实现工具调用Agent.mp4.mp463.3MB

6-2-5 LangGraph实现ReACT架构Agent.mp4.mp434.14MB

6-2-6 图结构应用程序删除消息的使用技巧.mp4.mp452.5MB

6-2-7 LangGraph检查点实现记忆持久化功能.mp4.mp456.73MB

6-2-8 图结构断点实现Agent与人进行交互.mp4.mp467.76MB

6-2-9 LangGraph子图架构实现AI工作流.mp4.mp449.14MB

6-2-10 需求转换图架构的技巧-CRAG实现.mp4.mp4105.48MB

6-2-11 利用图优化LLMOps聊天机器人架构.mp4.mp438.35MB

6-2-12 LangGraph两种基础流式响应技巧.mp4.mp432.72MB

6-2-13 LangGraph 总结与注意事项篇.mp4.mp433.15MB

6-2-14 本章总结.mp4.mp42.96MB

【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第7周 Prompt引擎模块开发-可视化编排2.85GB

7-1 第1章插件广场与通用自定义插件模块开发1.25GB

7-1-1 本章介绍.mp44.6MB

7-1-2 插件广场与自定义插件功能模块解析.mp423.67MB

7-1-3 YAML+工厂函数实现插件化配置思路.mp426.28MB

7-1-4 工厂函数实现动态配置内置插件.mp474.97MB

7-1-5 内置插件参数功能完善及流程解析.mp432.22MB

7-1-6 六个高频使用的自定义插件集成.mp446.1MB

7-1-7 插件广场模块API文档撰写.mp426.7MB

7-1-8 插件广场模块工具API接口实现.mp473.86MB

7-1-9 插件广场分类与图标API接口.mp454.5MB

7-1-10 内置插件API接口测试用例编写.mp427.52MB

7-1-11 OpenAPI规范解读与API插件设计思路.mp431.46MB

7-1-12 使用简化OpenAPI规范描述API工具.mp412.54MB

7-1-13 个人空间插件模块API文档撰写.mp434.48MB

7-1-14 API插件数据库表设计与ORM实现.mp422.88MB

7-1-15 OpenAPI结构数据验证接口实现与测试.mp471.28MB

7-1-16 创建自定义API插件接口的设计与实现.mp436.71MB

7-1-17 获取指定API插件接口的设计与实现.mp417.75MB

7-1-18 获取API插件参数详情接口设计实现.mp422.33MB

7-1-19 删除自定义API工具提供者与注意事项.mp414.69MB

7-1-20 自定义API插件数据分页与接口实现.mp457.88MB

7-1-21 修改自定义API插件接口的设计与实现.mp441.45MB

7-1-22 分离Service服务中的基础增删改查.mp433.8MB

7-1-23 单元测试中实现数据回滚的技巧与实现.mp423.03MB

7-1-24 API插件管理器实现动态创建插件.mp459.89MB

7-1-25 LLMOps前端布局页面设计与实现.mp446.12MB

7-1-26 内置插件模块列表页与搜索逻辑实现.mp462.35MB

7-1-27 利用抽屉组件展示内置提供者详情.mp433.32MB

7-1-28 个人空间API插件列表页设计与实现.mp449.13MB

7-1-29 使用上拉加载数据实现数据分页.mp456.55MB

7-1-30 新增与修改API插件模态窗UI设计.mp453.07MB

7-1-31 API插件模块增删改页面逻辑实现.mp4109.13MB

7-1-32 本章总结.mp43.91MB

7-2 第2章知识库模块功能设计与API接口开发1.59GB

7-2-1 本章介绍.mp43.83MB

7-2-2 LLMOps项目知识库功能模块解析.mp428.55MB

7-2-3 知识库模块流程图拆解降低开发难度.mp439.56MB

7-2-5 腾讯云cos对象存储服务接入与API开发.mp476.39MB

7-2-6 LLMOps集成日志记录器实现错误记录.mp423.81MB

7-2-7 知识库模块API文档撰写及表结构分析.mp429.41MB

7-2-8 文档模块API文档撰写及表结构分析.mp446.77MB

7-2-9 片段模块API文档撰写及表结构分析.mp425.06MB

7-2-10 Flask集成Redis实现缓存与消息代理.mp429.46MB

7-2-11 Flask集成Celery处理异步任务.mp431.34MB

7-2-12 知识库三大层级及扩展表ORM模型实现.mp483.11MB

7-2-13 知识库增改查4个API接口的设计与实现.mp488.07MB

7-2-14 weaviate向量数据库的配置与安装.mp412.38MB

7-2-15 本地Embeddings模型部署与使用.mp438.68MB

7-2-16 jieba分词服务设计与关键词抽取.mp412.26MB

7-2-17 通用文件加载器实现cos文件加载.mp441.07MB

7-2-18 新增文档API接口同步任务设计与实现.mp453.36MB

7-2-19 知识库文档分段规则校验逻辑实现.mp450.14MB

7-2-20 加载与分割文档异步任务设计与实现.mp492.86MB

7-2-21 文档索引与存储异步任务设计与实现.mp459.52MB

7-2-22 Thread多线程使用与文档上传代码优化.mp447.68MB

7-2-23 批处理获取文档状态接口设计与实现.mp433.42MB

7-2-24 文档模块基础CURD接口设计与实现.mp481.86MB

7-2-25 缓存锁与修改文档启用状态接口设计实现.mp479.61MB

7-2-26 缓存锁与删除文档接口设计与实现.mp466.97MB

7-2-27 混合检索器设计思路与关键词表服务抽取.mp466.82MB

7-2-28 RAG片段模块同步接口设计与实现.mp4105.02MB

7-2-29 知识库新增片段API接口的设计与实现.mp461.08MB

7-2-30 基于知识库的LangChain检索器实现.mp444.52MB

7-2-31 召回测试与查询API接口设计与实现.mp497.57MB

7-2-32 删除片段与知识库API接口设计与实现.mp462.24MB

7-2-33 RAG模块修改片段接口实现与注意事项.mp414.25MB

7-2-34 本章总结.mp43.58MB

【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第8周响应模块开发与升级-提升聊天机器人响应1.02GB

8-1 第1章记忆与流式响应功能API与UI界面开发438.89MB

8-1-1 本章介绍.mp42.61MB

8-1-2 LLMOps项目记忆与流式响应模块功能解析.mp413.39MB

8-1-3 流式事件与块响应接口设计流程拆解.mp433.98MB

8-1-4 应用调试接口改流式事件输出初体验.mp427.85MB

8-1-5 利用fetch请求库添加流式事件响应支持.mp428.55MB

8-1-6 前端对接流式事件输出实现打字机效果.mp416.14MB

8-1-7 长记忆摘要服务实现与Prompt编写.mp426.25MB

8-1-8 Agent会话名称自动生成设计与实现.mp429.93MB

8-1-9 Agent问答建议服务实现与Prompt编写.mp414.86MB

8-1-10 记忆与应用调试模块API文档撰写.mp428.84MB

8-1-11 记忆与消息会话数据库表设计及ORM实现.mp447.8MB

8-1-12 基于会话模型的记忆组件设计与实现.mp429.92MB

8-1-13 基于工具调用的Agent图结构设计与实现.mp451.91MB

8-1-14 Agent图结构节点完善与子线程优化.mp441.51MB

8-1-15 使用队列管理器优化Agent流式事件输出.mp445.35MB

8-2 第2章知识库模块UI界面与交互逻辑开发608.33MB

8-2-1 本章介绍.mp41.56MB

8-2-2 知识库列表UI页面与数据分页加载实现.mp434.33MB

8-2-3 使用hooks封装页面逻辑简化开发难度.mp424.63MB

8-2-4 知识库模块增删改模态窗与API接口对接.mp452.82MB

8-2-5 使用ArcoDesign表格完成文档列表页设计.mp440.32MB

8-2-6 文档列表页分页逻辑与前端分页器实现.mp459.41MB

8-2-7 删除与重命名文档模态窗与API接口对接.mp460.32MB

8-2-8 使用XHR完成文件与图片上传.mp432.39MB

8-2-9 知识库召回测试模态窗UI界面设计.mp441.48MB

8-2-10 召回测试API接口对接与交互逻辑实现.mp471.34MB

8-2-11 利用ArcoDesign步骤条设计新增文档页面.mp434.76MB

8-2-12 新增文档页面接口对接与状态管理.mp483.05MB

8-2-13 片段模块UI页面与交互逻辑代码解读.mp468.81MB

8-2-14 本章总结.mp43.12MB

【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第9周授权认证模块开发-保证应用使用安全471.93MB

9-1 第1章授权认证与API接口鉴权服务开发471.93MB

9-1-1 本章介绍.mp42.91MB

9-1-2 授权认证与API鉴权模块功能解析.mp48.56MB

9-1-3 LLMOps授权认证模块API文档撰写.mp413.37MB

9-1-4 账号与授权认证数据库表与ORM实现.mp427.85MB

9-1-5 集成JWT与哈希加密完成前置工作.mp435.22MB

9-1-6 Flask-Login扩展的集成与中间件编写.mp430.32MB

9-1-7 对接Github OAuth实现github快捷登录.mp432.26MB

9-1-8 OAuth模块API接口的设计与实现.mp461.11MB

9-1-9 账号设置模块API接口的设计与实现.mp444.51MB

9-1-10 账号密码登录与退出登录接口设计实现.mp431.32MB

9-1-11 项目服务历史Todo事项完善与优化.mp425.69MB

9-1-12 前端授权凭证与账号状态设计实现.mp426.82MB

9-1-13 授权模块api对接与数据结构实现.mp415.62MB

9-1-14 授权认证UI页面与交互逻辑实现.mp458.46MB

9-1-15 前端Fetch与XHR请求工具添加授权凭证.mp4 (1).mp426.91MB

9-1-16 账号设置模块UI页面与交互逻辑实现.mp429.08MB

9-1-17 本章总结.mp41.92MB

【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第10周审核模块开发-确保企业AI生成合规内容1.84GB

10-1 第1章应用配置与Agent审核模块功能开发1GB

10-1-1 本章介绍.mp41.71MB

10-1-2 应用配置与审核模块功能与流程解析.mp419.16MB

10-1-3 应用编排草稿配置与发布运行流程.mp420.01MB

10-1-4 应用配置与审核模块API文档撰写.mp453.04MB

10-1-5 应用配置数据库表设计与ORM实现.mp455.91MB

10-1-6 新增应用与获取应用信息接口实现.mp458.17MB

10-1-7 获取应用的草稿配置接口设计与实现.mp488.28MB

10-1-8 草稿配置增量更新与字典数据校验.mp495.88MB

10-1-9 更新应用草稿配置API接口设计与实现.mp415.96MB

10-1-10 发布与更新应用配置接口的设计与实现.mp448.96MB

10-1-11 取消发布与历史配置接口的设计与实现.mp445.7MB

10-1-12 历史配置回退接口的设计与实现.mp434.55MB

10-1-13 调试长记忆获取与更新接口的设计与实现.mp447.54MB

10-1-14 实现知识库检索转LangChain工具.mp434.17MB

10-1-15 基于草稿配置的调试接口的设计与实现.mp482.77MB

10-1-16 调试接口完善与会话信息读取存储.mp458.93MB

10-1-17 基于Runnable的FCAgent通用智能体实现.mp493.19MB

10-1-18 使用FCAgent及子线程优化应用调试接口.mp442.65MB

10-1-19 停止某次应用调试会话接口的设计与实现.mp420.75MB

10-1-20 获取调试会话消息分页数据的设计与实现.mp446.98MB

10-1-21 建议问题生成与prompt优化接口的设计实现.mp459.05MB

10-1-22 本章总结.mp42.16MB

10-2 第2章 LLMOps应用编排UI页面及交互开发857.18MB

10-2-1 本章介绍.mp42.39MB

10-2-2 应用编排页面API接口服务的设计与实现.mp454.36MB

10-2-3 编排页面基础布局页面拆解与实现.mp456.65MB

10-2-4 应用历史配置抽屉与配置回退逻辑实现.mp460.1MB

10-2-5 预设Prompt与配置草稿增量更新逻辑实现.mp435.93MB

10-2-6 AI优化Prompt组件实现与API接口对接.mp440.19MB

10-2-7 Agent长期记忆的获取与更新逻辑实现.mp436.97MB

10-2-8 长期记忆与对话开场白应用能力实现.mp477.45MB

10-2-9 审核配置与建议问题生成组件的设计实现.mp4107.43MB

10-2-10 Agent引用知识库组件的设计与完善.mp446.58MB

10-2-11 引用插件折叠面板的设计与代码解读.mp441.1MB

10-2-12 关联插件模态窗的设计与代码解读.mp443.91MB

10-2-13 调试与预览基础布局与对话开场白设计.mp425.77MB

10-2-14 应用对话列表的设计与虚拟列表优化.mp474.9MB

10-2-15 应用调试会话与流式输出推理步骤UI实现.mp497.96MB

10-2-16 停止调试与建议问题生成交互逻辑实现.mp453.59MB

10-2-17 本章总结.mp41.92MB

【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第11周开放API模块-搭建与其他应用连接的桥梁383.48MB

11-1 第1章开放API模块设计与UI界面开发383.48MB

11-1-1 本章介绍.mp42.61MB

11-1-2 开放API与秘钥功能模块流程解析.mp47.91MB

11-1-3 开放API模块API接口文档撰写.mp417.11MB

11-1-4 API秘钥与终端用户数据库表设计与ORM实现.mp420.32MB

11-1-5 Api秘钥模块增删改查API的设计与实现.mp454.98MB

11-1-6 Api秘钥鉴权中间件的设计与完善.mp425.01MB

11-1-7 BaseAgent补全非流式响应功能实现块返回.mp441.83MB

11-1-8 应用调试流式响应接口服务分离与优化.mp471.59MB

11-1-9 开放Chat接口两种响应格式的设计与完善.mp481.84MB

11-1-10 开放API前端快速开始页面的设计与完善.mp426.01MB

11-1-11 开放API秘钥增删改查UI页面的设计与完善.mp432.94MB

11-1-12 本章总结.mp41.35MB

【阶段4：【LLMOps扩展】实现通用型】第12周 LLMOps多应用及工作流模块1.65GB

12-1 第1章多应用与应用广场模块API接口及UI开发225.62MB

12-1-1 本章介绍.mp41.78MB

12-1-2 多应用与应用广场模块流程解析.mp413.53MB

12-1-3 应用增删改查与应用广场API文档撰写.mp418.56MB

12-1-4 Agent应用基础增删改查API接口设计与实现.mp453.6MB

12-1-5 基于现有应用创建副本API接口的设计与实现.mp427.4MB

12-1-6 基于Yaml文件的Agent配置管理器实现.mp426.07MB

12-1-7 应用广场模块三大API接口的设计与实现.mp419.55MB

12-1-8 LLMOps多应用模块UI页面的设计与实现.mp440.04MB

12-1-9 LLMOps应用广场UI页面与交互逻辑实现.mp423.12MB

12-1-10 本章总结.mp41.96MB

12-2 第2章 LLMOps工作流模块拆解及API接口开发738.41MB

12-2-1 本章介绍.mp42.86MB

12-2-2 LLMOps工作流模块运行流程及拆解最近学习.mp426.21MB

12-2-3 LangGraph设计可编排的工作流思路.mp416.67MB

12-2-4 LangGraph工作流基础框架搭建.mp436.57MB

12-2-5 工作流基础节点及开始结束节点的设计.mp476.32MB

12-2-6 工作流大语言模型节点的设计与实现.mp439.43MB

12-2-7 模板转换节点的设计与实现.mp419.47MB

12-2-8 知识库检索节点的设计与实现.mp452.84MB

12-2-9 Python代码节点的设计与实现.mp445.37MB

12-2-10 扩展插件节点的设计与实现.mp427.52MB

12-2-11 HTTP请求节点的设计与实现.mp428.32MB

12-2-12 LangGraph工作流并行节点的设计优化.mp430.63MB

12-2-13 工作流节点输入数据服务分离优化.mp426.63MB

12-2-14 工作流字典数据结构转Pydantic模型优化.mp440.71MB

12-2-15 LLMOps工作流模块API接口文档撰写.mp433.05MB

12-2-16 LLMOps工作流数据库表设计与ORM实现.mp416.26MB

12-2-17 节点与边数据校验逻辑的设计与实现.mp487.94MB

12-2-18 工作流模块增删改查API接口设计与实现.mp430.42MB

12-2-19 更新工作流编排配置API接口设计与实现.mp432.76MB

12-2-20 获取工作流编排配置API接口设计与实现.mp422.88MB

12-2-21 调试工作流API接口的设计与实现.mp427.45MB

12-2-22 发布与取消发布工作流API接口的设计实现.mp415.46MB

12-2-23 本章总结.mp42.64MB

12-3 第3章 LLMOps前端工作流编排模块开发729.66MB

12-3-1 本章介绍.mp42MB

12-3-2 工作流模块API模型与服务接入.mp418.23MB

12-3-3 工作流列表页增删改查UI及交互逻辑实现.mp421.69MB

12-3-4 vue-flow的引入与编排基础布局的设计.mp432.68MB

12-3-5 vue-flow基础画布设计与扩展引入.mp448.32MB

12-3-6 开始与知识库节点的设计与实现.mp452.62MB

12-3-7 工作流其他节点的代码快速实现与解读.mp436.26MB

12-3-8 工作流自适应排版与dagre使用技巧.mp422.3MB

12-3-9 工作流节点连接功能实现与节点优化.mp475.74MB

12-3-10 工作流添加节点功能的设计与实现.mp449.67MB

12-3-11 节点拖拽数据持久化功能的设计与实现.mp415.32MB

12-3-12 后端图配置校验规则优化与发布接口调整.mp413.09MB

12-3-13 工作流调试预览窗口UI与逻辑设计实现.mp478.23MB

12-3-14 开始节点详情与配置功能的设计实现.mp468.83MB

12-3-15 LLM&代码&模板转换配置详情的设计实现.mp456.6MB

12-3-16 HTTP请求节点配置详情的设计与实现.mp434.45MB

12-3-17 知识库检索节点配置详情的设计与实现.mp431.91MB

12-3-18 扩展插件节点配置详情的设计与实现.mp449.19MB

12-3-19 结束节点配置详情的设计与实现.mp419.58MB

12-3-20 本章总结.mp42.95MB

【阶段4：【LLMOps扩展】实现通用型】第13周 LLMOps集成多LLM模型683.82MB

13-1 第1章 LLMOps多LLM集成与通用接口开发224.01MB

13-1-1 本章介绍.mp41.72MB

13-1-2 LLMOps多LLM接入与集成功能介绍.mp46.04MB

13-1-3 模型管理器与动态导入实现多LLM接入思路.mp418.46MB

13-1-4 提供商与模型实体数据结构设计实现.mp439.51MB

13-1-5 GPT服务提供商接入与YAML配置文件编写.mp48.05MB

13-1-6 利用pydantic实现提供商与模型初始化.mp428.37MB

13-1-7 利用YAML配置+动态导入设计模型管理器.mp439.57MB

13-1-8 多LLM快速配置接入的技巧与实操.mp430.44MB

13-1-9 模型实体信息优化与工具调用特性扩展.mp415.34MB

13-1-10 LLMOps多LLM模块API文档撰写.mp417.45MB

13-1-11 多LLM模块API接口的设计与开发.mp416.45MB

13-1-12 本章总结.mp42.62MB

13-2 第2章辅助Agent开发与LLM接入服务完善459.81MB

13-2-1 本章介绍.mp43.57MB

13-2-2 Ollama快速部署本地LLM与常用命令技巧.mp420.61MB

13-2-3 在LLMOps项目中集成本地大语言模型.mp49.01MB

13-2-4 辅助Agent模块介绍与运行逻辑分析.mp420.98MB

13-2-5 辅助Agent模块API接口文档撰写.mp412.87MB

13-2-6 辅助Agent模块API基础逻辑的设计与实现.mp460.14MB

13-2-7 Faiss本地向量数据库检索工具的设计实现.mp425.72MB

13-2-8 创建Agent智能体工具的设计与实现.mp443.88MB

13-2-9 调用语言模型管理器并配置默认模型.mp425.37MB

13-2-10 完善LLMOps遗留LLM配置校验逻辑.mp481.14MB

13-2-11 ReActAgent智能体的设计思路与实现.mp474.9MB

13-2-12 应用编排模型配置模态窗的设计与实现.mp435.74MB

13-2-13 工作流LLM节点模型配置与选择逻辑.mp415.45MB

13-2-14 LLMOps辅助Agent页面与交互逻辑实现.mp428.16MB

13-2-15 本章总结.mp42.27MB

【阶段5：前端调优及生产环境调优部署】第14周上 LLMOps统计模块开发-呈现使用情况640.22MB

14-1 第1章统计模块开发-快速了解成本与使用信息232.41MB

14-1-1 本章介绍.mp41.76MB

14-1-2 统计模块与AI消息Token输出功能解析.mp43.35MB

14-1-3 LLMOps统计模块API文档设计与撰写.mp417.92MB

14-1-4 设计并完善LLM输入与输出Token统计功能.mp463.25MB

14-1-5 LLMOps统计模块API的设计与实现.mp487.98MB

14-1-6 完善调试会话AI消息耗时与token数展示.mp422.95MB

14-1-7 统计模块UI界面基础架构及指标卡设计.mp416.26MB

14-1-8 接入ECharts实现可视化图表展示.mp417.33MB

14-1-9 本章总结.mp41.61MB

14-2 应用发布模块与WebApp设计开发407.81MB

14-2-1 本章介绍.mp43.49MB

14-2-2 关联工作流与发布功能模块解析与流程.mp47.94MB

14-2-3 优化Agent配置接口并关联工作流.mp476.14MB

14-2-4 应用编排页关联工作流UI与交互逻辑实现.mp431.91MB

14-2-5 发布模块API文档撰写与数据库表设计.mp422.57MB

14-2-6 WebApp凭证标识配置获取与重生成实现.mp423.45MB

14-2-7 WebApp基础信息与对话接口设计实现.mp468.43MB

14-2-8 WebApp会话与消息列表接口的设计与实现.mp457.8MB

14-2-9 会话模块增删改查接口的设计与实现.mp419.27MB

14-2-10 发布配置页面UI与交互逻辑的设计实现.mp421.13MB

14-2-11 WebApp模块UI 布局与会话列表设计实现.mp435.36MB

14-2-12 WebApp模块对话功能交互设计实现.mp432.28MB

14-2-13 接入markdown-it实现AI消息富文本输出.mp46.57MB

14-2-14 本章总结.mp41.46MB

【阶段5：前端调优及生产环境调优部署】第15周上 LLMOPs后端项目优化与配置123.13MB

15-1 第1章后端项目优化与向量数据库插件化集成123.13MB

15-1-1 本章介绍.mp42.02MB

15-1-2 并发场合下日志写入冲突问题优化解决.mp49.9MB

15-1-3 Weaviate向量数据库插件化集成与警告修复.mp418.32MB

15-1-4 完善Postgres数据库索引设计与添加.mp434.58MB

15-1-5 Postgres数据库多表查询优化与实现.mp417.05MB

15-1-6 优化存储推理过程逻辑避免获取空数据.mp416.63MB

15-1-7 区分LLMOps运行环境并配置Celery猴子补丁.mp414.32MB

15-1-8 LangChain-0.3版本升级指南与代码变化.mp410.32MB

【阶段5：前端调优及生产环境调优部署】第15周下 LLMOps生产环境部署与优化336.48MB

15-2 LLMOps项目部署与微软OpenAI接口336.48MB

15-2-1 本章介绍_original.mp43.01MB

15-2-2 项目Redis容器化配置部署与持久化_original.mp415.26MB

15-2-3 Postgres数据库容器化配置与持久化_original.mp418.43MB

15-2-4 Weaviate向量数据库容器化配置与持久化_original.mp427.12MB

15-2-5 Gunicorn服务器与命令使用技巧_original.mp437.86MB

15-2-6 编写API与Celery服务执行命令脚本_original.mp415.44MB

15-2-7 unstructured依赖于nltk数据下载_original.mp422.48MB

15-2-8 同步与异步Weaviate对Gevent的影响_original.mp447.76MB

15-2-9 编写Flask API服务Dockerfile容器配置_original.mp456.06MB

15-2-10 编写Celery服务Docker容器配置_original.mp414.29MB

15-2-11 完善Nginx反向代理服务器配置与部署_original.mp421.27MB

15-2-12 SSL证书生成与Nginx配置集成_original.mp418.2MB

15-2-13 将LLMOps项目部署到腾讯云服务器_original.mp413.14MB

15-2-14 Azure OpenAI接口与企业服务介绍_original.mp420.58MB

15-2-15 本章总结_original.mp45.58MB

【阶段6：LLMOps应用平台多模态插件】第16周多模态插件及开放API与三方应用集成675.03MB

16-1 第1章 Agent应用多模态输入输出功能开发391.18MB

16-1-1 本章介绍_original.mp43.33MB

16-1-2 Agent多模态输入输出功能介绍与流程解析_original.mp411.41MB

16-1-3 GPT多模态输入参数结构与LangChain实现_original.mp434.97MB

16-1-4 Whisper服务与语音文本互转功能设计思路_original.mp421.24MB

16-1-5 多模态输入数据库表设计与API文档更新_original.mp435.81MB

16-1-6 优化基础语言模型并集成图片输入功能_original.mp451.45MB

16-1-7 切换模型查找不到GPT2词表与解决方案_original.mp416.54MB

16-1-8 完善LLMOps前端多模态图片输入功能_original.mp450.13MB

16-1-9 语音输入与应用配置API接口的设计与实现_original.mp416.03MB

16-1-10 对接Whisper服务实现语音转文本功能_original.mp427.33MB

16-1-11 Agent编排页面语音能力配置与实现_original.mp430.12MB

16-1-12 TTS文字流式转语音功能的设计与实现_original.mp418.93MB

16-1-13 完善LLMOps前端tts语音播放功能_original.mp471.09MB

16-1-14 本章总结_original.mp42.78MB

16-2 第2章 Agent集成第三方社交媒体平台283.85MB

16-2-1 本章介绍_original.mp45.32MB

16-2-2 Agent社交媒体平台发布功能与流程解析_original.mp418.55MB

16-2-3 微信公众号开发基础与Agent对接思路_original.mp449.69MB

16-2-4 利用wechatpy简化微信公众号对接_original.mp424.24MB

16-2-5 三方平台发布模块API文档的撰写与数据库设计_original.mp435.6MB

16-2-6 LLMOps项目前端发布模块API与UI开发_original.mp452.73MB

16-2-7 微信消息推送API接口的设计与开发_original.mp446.72MB

16-2-8 从微信公众号扩展到其他社交平台的思路_original.mp423.96MB

16-2-9 扩展课时-快速接入DeepSeek云端模型_original.mp423.05MB

16-2-10 本章总结_original.mp43.99MB

【阶段7：火热五大商业级AI应用实战】第17周上构建智能客服系统-实现24h无人轮值客服207.04MB

17-1-1 本章介绍.mp42.7MB

17-1-2 智能客服问答Agent功能设计与模块拆分.mp418.71MB

17-1-3 利用工作流对接快递鸟快递查询API接口.mp446.53MB

17-1-4 电商问答知识库的设计与数据存储.mp433.84MB

17-1-5 工作流实现CRAG单次流程降低幻觉概率.mp438.73MB

17-1-6 Agent智能体应用基础功能编排与设置.mp444.41MB

17-1-7 利用开放API设计中间件对接微信客服的思路.mp417.26MB

17-1-8 本章总结.mp44.86MB

【阶段7：火热五大商业级AI应用实战】第17周下构建口语学习助手-低成本拥有全天候助教263.56MB

17-2-1 本章介绍.mp43.68MB

17-2-2 支持Realtime实时语音的大语言模型运行流程解析.mp442.74MB

17-2-3 gemini-flash-exp模型API参数与使用技巧.mp431.99MB

17-2-4 基于gemini的口语助手编排与设计思路.mp423.19MB

17-2-5 EleventLabs音频工具的使用与tts的接入.mp414.7MB

17-2-6 gemini口语学习助手项目初始化与依赖安装.mp430.59MB

17-2-7 口语助手预设prompt、监听模块设计与实现.mp450.37MB

17-2-8 使用异步队列发送和接收音频的设计与实现.mp445.38MB

17-2-9 asyncio事件循环与口语助手的运行实现- 01.mp416.53MB

17-2-10 本章总结.mp44.38MB

【阶段7：火热五大商业级AI应用实战】第18周上快速构建图片转HTML前端智能工具329.73MB

18-1-1 本章介绍.mp47.03MB

18-1-2 图片转HTML应用运行流程与需求拆解 .mp461.13MB

18-1-3 图片转代码Agent应用可视化编排与测试 .mp441.33MB

18-1-4 图片转代码前端框架选择与项目初始化.mp439.62MB

18-1-5 在Next.js中对接腾讯云COS实现图片上传 .mp449.46MB

18-1-6 在Next.js中实现转发开放API实现API秘钥的隐藏 .mp422.49MB

18-1-7 完善Next.js代码生成、更新与预览交互逻辑完善 .mp452.1MB

18-1-8 图片转HTML扩展与复杂UI转代码实现思路.mp452.22MB

18-1-9 本章总结 .mp44.34MB

【阶段7：火热五大商业级AI应用实战】第18周下建虚拟数字人-批量生成口播视频、直播推流306.87MB

18-2-1 本章介绍.mp44.68MB

18-2-2 虚拟数字人Agent智能体运行流程与拆解.mp429.77MB

18-2-3 LLMOps文案生成器Agent基础信息编排 .mp440.93MB

18-2-4 利用Gradio对接LLMOps开放API与tts服务 .mp455.69MB

18-2-5 CUDA环境配置、安装与注意事项 .mp437.53MB

18-2-6 EchoMimic配置、部署安装与注意事项.mp452.42MB

18-2-7 利用Gradio连接Agent与EchoMinic .mp423.07MB

18-2-8 其他数字人SDK与数字人Agent应用扩展 .mp458MB

18-2-9 本章总结.mp44.79MB

【阶段7：火热五大商业级AI应用实战】第19周快速构建PPT自动生成工具289.64MB

19-1-1 本章介绍.mp45.55MB

19-1-2 自然语言转PPT应用工具运行流程与拆解.mp431.35MB

19-1-3 自然语言转PPT智能体基础信息配置与编排 .mp457.83MB

19-1-4 python-pptx三方库的使用与快速上手.mp433.34MB

19-1-5 mistune三方库的使用与快速上手.mp423.99MB

19-1-6 为LLMOps平台设计并集成md2ppt内置插件 .mp471.63MB

19-1-7 扩展-基于Moffee实现的云端PPT生成 .mp424.82MB

19-1-8 五大编排应用运行流程与编排架构回顾 .mp435.45MB

19-1-9 本章总结.mp45.69MB

【阶段8：课程总结与LLM大语言模型进阶】第20周上课程回顾与总结696.41MB

20-1-1 本章介绍 .mp46.64MB

20-1-2 LLMOps项目架构与运行流程回顾.mp4157.44MB

20-1-3 工作流Python代码节点沙箱与云函数.mp458.39MB

20-1-4 无框架下的LLMOps工作流与其他类型节点.mp460.45MB

20-1-5 Python中的Websocket连接与LLM交互 .mp458.62MB

20-1-6 服务器部署LLM配置与并发量计算公式.mp490.81MB

20-1-7 langchain-core各模块组件核心功能 .mp442.42MB

20-1-8 LLM评测基准与各大排行榜单.mp460.39MB

20-1-9 LLM应用开发社区、框架与未来发展方向 .mp480.75MB

20-1-10 高频AI&LLM应用开发面试题速览.mp473.34MB

20-1-11 本章总结 .mp47.18MB

【阶段8：课程总结与LLM大语言模型进阶】第20周下 LLM大语言模型的预训练、微调与数据投喂273.48MB

20-2-1 本章介绍.mp44.04MB

20-2-2 预训练&微调与RAG的差异与适用场景 .mp444.32MB

20-2-3 零编程通过可视化方式快速微调GPT模型 .mp491.25MB

20-2-4 本地LLM的快速微调与数据结构示例 .mp482.79MB

20-2-5 快速训练一个LLM大语言模型演示示例 .mp447.01MB

20-2-6 本章总结 .mp44.06MB

共546个文件，合计：19.02GB

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