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AI Agent智能应用 从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

AI Agent智能应用 从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战 Langchain+LLM全流程定制开发 编辑点评 深入浅出,从零基础到实战,全面掌握AI Agent开发技巧。 ⭐ 编辑推荐 掌握AI Agent开发,打造个性化智能应用。 从基础理论到实战案例,全面解析

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AI Agent智能应用 从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

Langchain+LLM全流程定制开发

编辑点评

深入浅出,从零基础到实战,全面掌握AI Agent开发技巧。

⭐ 编辑推荐

掌握AI Agent开发,打造个性化智能应用。

从基础理论到实战案例,全面解析Langchain与LLM。

✨ 课程亮点

✦Langchain+LLM全流程教学
✦实战案例丰富
✦从基础到高级全面覆盖

课程目录

第00阶段 源码+PDF课件1 条
  • AI Agent课程-课件.pdf
.devcontainer1 条
  • .DS_Store
.ipynb_checkpoints1 条
  • .python-version
  • (1)第一个实例.ipynb
  • (2)prompt模板.ipynb
  • (3)示例选择器.ipynb
  • (4)RAG检索增强生成.ipynb
  • (5)LLMs调用.ipynb
  • (6)文档转换.ipynb
  • (7)长上下文处理.ipynb
  • (8)文本向量化.ipynb
  • (9)ChatDoc.ipynb
  • (10)ChatDoc-2.ipynb
  • (11)Chains使用.ipynb
  • (12)Chains加载与自定义.ipynb
  • (13)stuffChain&refineChain.ipynb
  • (14)Mapreduce&Map-reMark.ipynb
  • (15)不同的Memory工具.ipynb
  • (16)在链上使用记忆.ipynb
  • (17)cloneChatGpt.ipynb
  • (18) 第一个agents.ipynb
  • (19)几种不同的内置agent类型.ipynb
  • (20) 如何给agent增加memory.ipynb
  • (21)在agent与tool之间共享记忆.ipynb
  • (22)tool的加载与使用.ipynb
  • (23)Tookit的使用.ipynb
  • (24)自定义一个agents.ipynb
  • (25)LCEL.ipynb
  • (26)LCEL-2.ipynb
  • (27)LCEL-prompt+llm.ipynb
  • (28)LCEL-chains.ipynb
  • (29)LCEL-Memory.ipynb
  • (30)LECL-Agent.ipynb
  • (31)best-1.ipynb
  • 产业.png
  • 教程示例代码.code-workspace
  • 使用阿里千问API.ipynb
虚拟项目1 条
  • agtype.png
cache3 条
  • Chinook_Sqlite.sql
  • Chinook.db
  • dump.rdb
example13 条
  • jg.png
  • jiagou.jpg
  • jiagou.psd
  • lcel01.png
  • letter.txt
  • LLMs.png
  • loader.csv
  • loader.html
  • loader.md
  • loader.numbers
  • loader.pdf
  • long.png
  • map.png
  • mapreduce.png
  • mapremark.png
  • openai.env
  • prompt_with_output_parser.json
  • readme.md
  • reduce.png
  • refine.png
  • simple_prompt.json
  • simple_prompt.yaml
test_faiss1 条
  • test.txt
第01阶段 多模型强应用:AI2.0时代应用开发者机会7 集
  • 1-1 深入了解课程,让你少走弯路,必看!!!.mp4
  • 1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展.mp4
  • 1-3 国内外主要LLM及特点介绍.mp4
  • 1-4 大模型的不足以及主要解决方案.mp4
  • 1-5 AIGC产业拆解以及常见名词解释.mp4
  • 1-6 应用级开发者如何拥抱AI2.0时代?.mp4
  • 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).mp4
第02阶段 初识langchain:LLM大模型与AI应用的粘合剂7 条
  • 2-1 初始langchain:LLM大模型与AI应用的粘合剂.vep
  • 2-2 langchain是什么以及发展过程.vep
  • 2-3 langchain能做什么和能力一览.vep
  • 2-4 langchain的优势与劣势分析.vep
  • 2-5 langchain使用环境的搭建.vep
  • 2-6 先跑起来:第一个实例,了解langchain的基本模块.vep
  • 2-7 本章梳理与总结.vep
第03阶段 LangChain核心模块与实战:用prompts模板调教LLM的输入出14 条
  • 3-1 章节介绍.vep
  • 3-2 模型IO 大语言模型的交互接口.vep
  • 3-3 prompts模板:更加高级和灵活的提示词工程.vep
  • 3-4 prompts实战两种主要的提示词模板.vep
  • 3-5 自定义prompts模板.vep
  • 3-6 两种模板引擎以及组合模板使用.vep
  • 3-7 序列化模板使用.vep
  • 3-8 示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组.vep
  • 3-9 示例选择器之MMR与最大余弦相似度.vep
  • 3-10 langchain核心组件:LLMs vs chat models.vep
  • 3-11 更好的体验:流式输出.vep
  • 3-12 花销控制:token消耗追踪.vep
  • 3-13 输出结构性:不止于聊天.vep
  • 3-14 本章小结.vep
第04阶段 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11 集
  • 4-2 RAG:检索增强生成是什么?.mp4
  • 4-3 loader:让大模型具备实时学习的能力.mp4
  • 4-4 文档转换实战:文档切割.mp4
  • 4-5 文档转换实战:总结精炼和翻译.mp4
  • 4-6 Lost in the middle 长上下文精度处理问题.mp4
  • 4-7 文本向量化实现方式.mp4
  • 4-8 与AI共舞的向量数据库.mp4
  • 4-9 Chatdoc 又一个智能文档助手(1).mp4
  • 4-10 Chatdoc 又一个智能文档助手(2).mp4
  • 4-11 ChatDoc 几种检索优化的方式.mp4
  • 4-12 ChatDoc 与文件聊天交互.mp4
第05阶段 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16 集
  • 5-2 chains:langchain的重要组成部件_.mp4
  • 5-3 四种基本的内置链的介绍与使用(1)_.mp4
  • 5-4 四种基本的内置链的介绍与使用(2)_.mp4
  • 5-5 四种基本的内置链的介绍与使用(3)_.mp4
  • 5-6 四种基本的内置链的介绍与使用(4)_.mp4
  • 5-7 四种基本的内置链的介绍与使用(5)_.mp4
  • 5-8 链的不同调用方法和自定义_.mp4
  • 5-9 四种处理文档的预制链(1)_.mp4
  • 5-10 四种处理文档的预制链(2)_.mp4
  • 5-11 四种文档预制链使用(3)_.mp4
  • 5-12 四种文档预制链使用(4)_.mp4
  • 5-13 memory工具使用(1)_.mp4
  • 5-14 Memory工具使用(2)_.mp4
  • 5-15 Memory工具使用(3)_.mp4
  • 5-17 涓洪摼澧炲姞memory(2)_.mp4
  • 5-18 主要的预制链和memory工具_.mp4
第06阶段 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 条
  • 6-1 本章介绍_.vep
  • 6-2 什么是agent_.vep
  • 6-3 第一个agent_.vep
  • 6-4 几种主要的agents类型介绍(1)_.vep
  • 6-5 几种主要的agents类型介绍(2)_.vep
  • 6-6 agent中正确添加memory的方式_.vep
  • 6-7 如何让agent与tool共享记忆_.vep
  • 6-8 tool的使用_.vep
  • 6-9 tookit的使用_.vep
  • 6-10 LCEL是什么_.vep
  • 6-11 LCEL不同的接口实现_.vep
  • 6-12 LCEL里chain和prompt实现_.vep
  • 6-13 LCEL记忆的添加方式_.vep
  • 6-14 LCEL Agents的使用(1)_.vep
  • 6-15 LCEL Agents的使用(2)_.vep
  • 6-16 最佳开发实践_.vep
  • 6-17 本章小结_.vep
第07阶段 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4 集
  • 7-2 虚拟项目demo演示_.mp4
  • 7-3 虚拟项目产品需求分析_.mp4
  • 7-4 虚拟项目技术架构_.mp4
  • 7-5 项目开发环境搭建_.mp4
第08阶段 AI Agent智能体开发:API层的实现以及智能体性格和行为设计4 集
  • 8-2 使用fastapi搭建API层_.mp4
  • 8-3 涓籆lass涓巃gent妗嗘灦_.mp4
  • 8-4 使用prompt设计agent性格与行为_.mp4
  • 8-5 使用chain来判断输入情绪_.mp4
第09阶段 AI Agent智能体开发:快速掌握tool以及向量数据库使用3 集
  • 9-2 tools设计实现1.mp4
  • 9-3 tools设计实现2.mp4
  • 9-7 agent学习能力构建.mp4
第10阶段 AI Agent智能体开发:让Agent具备语音能力7 条
  • 10-1 本章介绍.vep
  • 10-2 语音逻辑设计.vep
  • 10-3 微软TTS能力介绍.vep
  • 10-4 -1 voice函数的实现.vep
  • 10-5 -2 voice函数的实现.vep
  • 10-6 AI语音克隆和TTS介绍.vep
  • 10-7 本章小结.vep
第11阶段 AI Agent智能体开发:项目扩展与集成【数字人与IM集成】10 集
  • 11-1 本章介绍.mp4
  • 11-2 电报机器人+agent的实现.mp4
  • 11-3 Docker部署与调试追踪.mp4
  • 11-4 项目扩展:agent数字人(1).mp4
  • 11-5 项目扩展:agent数字人(2).mp4
  • 11-6 项目扩展:agent数字人(3).mp4
  • 11-7 项目扩展:agent数字人(4).mp4
  • 11-8 项目扩展:agent数字人(5).mp4
  • 11-9 项目扩展:agent数字人(6).mp4
  • 11-10 本章小结.mp4

适合人群

  • AI开发者
  • 数据科学家
  • 技术爱好者

🎯 学习收获

  • 学会Langchain和LLM应用
  • 定制开发AI Agent
  • 提升AI应用开发能力

🎉 祝您学习愉快!