AI Agent智能应用从0到1定制开发

基于AI火爆框架Langchain与LLM，赋能各领域企业轻松具备符合自身业务的智能化能力

第1章 多模型强应用：AI2.0时代应用开发者机会
7 节｜90分钟
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1-1 深入了解课程，让你少走弯路，必看！！！
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21:46
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1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展
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09:42
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1-3 国内外主要LLM及特点介绍
10:16
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1-4 大模型的不足以及主要解决方案
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10:43
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1-5 AIGC产业拆解以及常见名词解释
13:14
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1-6 应用级开发者如何拥抱AI2.0时代？
17:07
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1-7 智能体(agent)命理大师虚拟项目（需求分析、技术选型、技术分解）
06:13
第2章 初识langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
8 节｜79分钟
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2-1 初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
03:48
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2-2 langchain是什么以及发展过程
06:32
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2-3 langchain能做什么和能力一览
06:49
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2-4 langchain的优势与劣势分析
07:55
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2-5 langchain使用环境的搭建
12:26
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2-6 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块
19:14
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2-7 在线笔记本&千问资源【***必看，让你能顺利学习课程***】
18:47
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2-8 本章梳理与总结
02:52
第3章 LangChain核心模块与实战：用prompts模板调教LLM的输入出
14 节｜163分钟
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3-1 章节介绍
03:03
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3-2 模型IO 大语言模型的交互接口
06:06
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3-3 prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程
07:05
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3-4 prompts实战两种主要的提示词模板
15:16
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3-5 自定义prompts模板
08:22
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3-6 两种模板引擎以及组合模板使用
12:05
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3-7 序列化模板使用
13:37
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3-8 示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组
20:26
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3-9 示例选择器之MMR与最大余弦相似度
17:05
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3-10 langchain核心组件：LLMs vs chat models
16:23
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3-11 更好的体验：流式输出
10:42
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3-12 花销控制：token消耗追踪
07:17
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3-13 输出结构性：不止于聊天
22:31
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3-14 本章小结
02:37
第4章 LangChain知识库构建与RAG设计：增强自己大模型能力，实现与各种文档对话
13 节｜174分钟
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4-1 本章介绍
01:31
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4-2 RAG：检索增强生成是什么？
08:48
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4-3 loader：让大模型具备实时学习的能力
18:50
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4-4 文档转换实战：文档切割
17:37
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4-5 文档转换实战：总结精炼和翻译
11:03
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4-6 Lost in the middle 长上下文精度处理问题
19:50
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4-7 文本向量化实现方式
12:30
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4-8 与AI共舞的向量数据库
16:29
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4-9 Chatdoc 又一个智能文档助手（1）
15:23
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4-10 Chatdoc 又一个智能文档助手（2）
14:09
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4-11 ChatDoc 几种检索优化的方式
22:28
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4-12 ChatDoc 与文件聊天交互
12:12
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4-13 本章小结
02:45
第5章 LangChain链与记忆处理：带你实现大模型记忆增强，让你的大模型更加智能
19 节｜285分钟
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5-1 本章介绍
06:07
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5-2 chains：langchain的重要组成部件
08:05
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5-3 四种基本的内置链的介绍与使用(1)
23:31
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5-4 四种基本的内置链的介绍与使用(2)
15:02
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5-5 四种基本的内置链的介绍与使用(3)
20:12
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5-6 四种基本的内置链的介绍与使用(4)
07:35
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5-7 四种基本的内置链的介绍与使用(5)
11:13
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5-8 链的不同调用方法和自定义
23:37
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5-9 四种处理文档的预制链(1)
15:05
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5-10 四种处理文档的预制链(2)
14:55
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5-11 四种文档预制链使用(3)
17:02
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5-12 四种文档预制链使用(4)
16:05
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5-13 memory工具使用(1)
25:49
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5-14 Memory工具使用(2)
16:31
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5-15 Memory工具使用(3)
16:24
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5-16 为链增加memory（1）
19:08
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5-17 为链增加memory(2)
18:06
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5-18 主要的预制链和memory工具
05:33
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5-19 本章小结
04:20
第6章 Agent核心与实践：初窥未来机器人，学Agent基本开发，让大模型不止于聊天
17 节｜257分钟
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6-1 本章介绍
05:19
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6-2 什么是agent
23:38
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6-3 第一个agent
14:00
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6-4 几种主要的agents类型介绍（1）
19:07
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6-5 几种主要的agents类型介绍（2）
17:49
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6-6 agent中正确添加memory的方式
19:54
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6-7 如何让agent与tool共享记忆
09:46
视频：
6-8 tool的使用
14:58
视频：
6-9 tookit的使用.mp4
14:28
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6-10 LCEL是什么
23:56
视频：
6-11 LCEL不同的接口实现
10:01
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6-12 LCEL里chain和prompt实现
19:18
视频：
6-13 LCEL记忆的添加方式.mp4
06:57
视频：
6-14 LCEL Agents的使用（1）
15:22
视频：
6-15 LCEL Agents的使用（2）
15:08
视频：
6-16 最佳开发实践
24:32
视频：
6-17 本章小结
01:52
第7章 AI Agent智能体开发：工善其事，必利其器，一步步教你搭建agent开发环境
6 节｜69分钟
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7-1 本章介绍
01:44
视频：
7-2 虚拟项目demo演示
06:24
视频：
7-3 虚拟项目产品需求分析
19:36
视频：
7-4 虚拟项目技术架构
05:26
视频：
7-5 项目开发环境搭建
33:16
视频：
7-6 本章小结
02:28
第8章 AI Agent智能体开发：API层的实现以及智能体性格和行为设计
7 节｜99分钟
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8-1 本章介绍
02:39
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8-2 使用fastapi搭建API层
20:46
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8-3 主Class与agent框架
29:13
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8-4 使用prompt设计agent性格与行为
09:41
视频：
8-5 使用chain来判断输入情绪
19:41
视频：
8-6 langserve介绍-
13:34
视频：
8-7 本章小结
02:28
第9章 AI Agent智能体开发：快速掌握tool以及向量数据库使用
8 节｜110分钟
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视频：
9-1 本章介绍.mp4
01:27
视频：
9-2 tools设计实现1
17:55
视频：
9-3 tools设计实现2
19:46
视频：
9-4 tools设计实施3
15:28
视频：
9-5 agent的memory处理1
24:19
视频：
9-6 agent的memory处理2
07:38
视频：
9-7 agent学习能力构建
16:25
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9-8 本章小结
06:18
第10章 AI Agent智能体开发：让Agent具备语音能力
7 节｜86分钟
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10-1 本章介绍
02:17
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10-2 语音逻辑设计
04:49
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10-3 微软TTS能力介绍
16:24
视频：
10-4 -1 voice函数的实现
18:03
视频：
10-5 -2 voice函数的实现
18:07
视频：
10-6 AI语音克隆和TTS介绍
23:20
视频：
10-7 本章小结
02:21
第11章 AI Agent智能体开发：项目扩展与集成【数字人与IM集成】
10 节｜163分钟
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11-1 本章介绍
02:41
视频：
11-2 电报机器人+agent的实现
30:49
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11-3 Docker部署与调试追踪
17:54
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11-4 项目扩展：agent数字人（1）.mp4
06:07
视频：
11-5 项目扩展：agent数字人（2）
24:37
视频：
11-6 项目扩展：agent数字人（3）.mp4
20:13
视频：
11-7 项目扩展：agent数字人（4）
25:18
视频：
11-8 项目扩展：agent数字人（5）
15:17
视频：
11-9 项目扩展：agent数字人（6）
14:58
视频：
11-10 本章小结
04:58
第12章 课程总结
1 节｜13分钟
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视频：
12-1 课程总结.mp4
12:09
本课程已完结