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懂王AI 4.0-8.0

前端开发
课程简介

这门课解决什么问题 这门课聚焦AI架构在前端开发中的落地，解决从传统Web工程向AI驱动型应用转型的工程难题。随着大模型能力的快速迭代，前端不再只是单纯渲染页面，如何高效接入AI能力、构建具备智能交互与数据闭环的架构，是本课的核心命题。课程拆解了4.0到8.0版本间的架构演进，帮你打通AI工程化的底层逻辑，摆脱对单一框架的依赖，实现前后端在AI维度的深度协…

已有 7 人浏览 发布 2026-09-23 更新 2026-10-06

这门课解决什么问题

这门课聚焦AI架构在前端开发中的落地，解决从传统Web工程向AI驱动型应用转型的工程难题。随着大模型能力的快速迭代，前端不再只是单纯渲染页面，如何高效接入AI能力、构建具备智能交互与数据闭环的架构，是本课的核心命题。课程拆解了4.0到8.0版本间的架构演进，帮你打通AI工程化的底层逻辑，摆脱对单一框架的依赖，实现前后端在AI维度的深度协同重构。

适合什么基础与建议先看哪几块

适合具备0基础或仅掌握基础前端语法、渴望补齐AI架构认知的开发者。建议优先观看“0基础同学看01/02”与“课程导学”，这两部分直接建立对AI工程化全貌的宏观理解，并明确本课不包含前端赠送视频，重点在于架构认知而非传统前端组件开发。随后可对照项目结构学习核心模块，理解AI能力在前端工程中的分层与复用机制，建立从模型到页面的完整映射。

学完能独立做什么与资料怎么配合练习

学完能独立完成具备AI交互能力的Web应用架构搭建。你将掌握如何在前端工程中引入大模型能力，设计智能组件与数据流，并利用Python进行AI数据的预处理与模型调用封装。不再停留在调库写页面的层面，而是能从工程视角规划AI驱动的业务链路，产出可落地的架构方案与前后端联调代码，实现从传统页面到智能应用的工程跃迁。课程配套有“如何交作业”说明，建议开发者带着具体业务场景去拆解代码结构。资料包中包含从底层环境搭建到上层应用封装的完整工程参考，遇到架构选型或AI接入瓶颈时，可对照课程中的可复用模块进行本地验证。不要仅停留在视频演示，需结合基础练习巩固工程思维，通过修改现有架构代码来加深对AI工程化复用机制的理解，并在持续实践中打磨落地能力。

课程目录

课程目录350 集
  • 01 课程导学
  • | ├──01 Ai的十年我们如何快速成长起来？.mp4 166.89M
  • | ├──02 课程导学（前端赠送视频不包含在本课程内，本课程是AI架构课内容）.mp4 43.60M
  • | 鈹溾攢鈹€03 濡備綍浜や綔涓氾紵.mp4 17.60M
  • | ├──04 0基础同学看01.mp4 76.65M
  • | └──05 0基础同学看02.mp4 61.31M
  • 02 Python从入门到精通（选看）
  • | | ├──01-面向人文社科的Python编程训练营-1.mp4 440.70M
  • | | ├──02-面向人文社科的Python编程训练营-2.mp4 333.73M
  • | | ├──03-面向人文社科的Python编程训练营-3.mp4 136.39M
  • | | ├──04-面向人文社科的Python编程训练营-4.mp4 171.96M
  • | | ├──05-面向人文社科的Python编程训练营-5.mp4 526.12M
  • | | ├──06-面向人文社科的Python编程训练营-6.mp4 384.10M
  • | | ├──07-面向人文社科的 Python训练营-7.mp4 561.42M
  • | | ├──08-面向人文社科的 Python训练营-8.mp4 495.01M
  • | | ├──09-面向人文社科的Python训练营-9.mp4 290.81M
  • | | ├──10-面向人文社科的Python训练营-10.mp4 266.45M
  • | | └──11-面向人文社科的Python编程训练营.mp4 127.83M
  • | | ├──01 conda环境安装.mp4 56.33M
  • | | ├──02 conda和python venv虚拟环境的区别？.mp4 61.07M
  • | | ├──03 conda的一些常用命令.mp4 38.32M
  • | | ├──04 trae编辑器配置.mp4 34.24M
  • | | ├──05 遇到conda初始化报错的问题解决.mp4 23.23M
  • | | ├──06 python和js有什么本质区别？.mp4 91.37M
  • | | ├──07 python为什么不做JIT性能优化？.mp4 52.37M
  • | | ├──08 python迎来新的反转加入JIT.mp4 75.65M
  • | | ├──09 Pyhton和JS JIT运行机制的区别？.mp4 50.60M
  • | | ├──10 Python的前两行恶心的代码在干啥？.mp4 46.84M
  • | | ├──11 python基本数据类型.mp4 72.74M
  • | | ├──12 python蛋疼的小整数问题.mp4 85.37M
  • | | ├──13 浮点数为什么计算不精准？.mp4 70.02M
  • | | ├──14 python中字符串的一些常用方法.mp4 109.02M
  • | | ├──15 列表和元组的使用.mp4 87.10M
  • | | ├──16 字典的使用.mp4 104.18M
  • | | 鈹溾攢鈹€17 瀛楀吀鐨刬tems鎿嶄綔.mp4 11.05M
  • | | ├──19 流程控制.mp4 19.83M
  • | | 鈹溾攢鈹€20 python涓殑閬嶅巻.mp4 38.24M
  • | | ├──21 python中恶心的推导式.mp4 57.69M
  • | | ├──22 python中的try except错误处理.mp4 70.17M
  • | | ├──23 python常用的内置包.mp4 33.38M
  • | | ├──24 python第三方包安装与导入.mp4 30.78M
  • | | 鈹溾攢鈹€25 python Class鍒濇帰.mp4 22.70M
  • | | ├──27 继承多态与鸭子类型.mp4 30.01M
  • | | ├──28 __slot__限制实例 的属性.mp4 9.22M
  • | | ├──29 property装饰器和只读属性.mp4 17.78M
  • | | ├──30 python中的多重继承.mp4 24.00M
  • | | ├──31 python的文件读写.mp4 61.12M
  • | | ├──32 python的异步文件读写.mp4 40.93M
  • | | ├──33 使用多线程进行并发请求.mp4 58.30M
  • | | ├──34 使用多进程cpu密集计算优化性能.mp4 38.68M
  • | | ├──35 环境变量管理.mp4 44.76M
  • | | ├──36 日志管理.mp4 60.78M
  • | | ├──37 装饰器的使用.mp4 22.17M
  • | | ├──38 生成器的使用与应用场景.mp4 31.64M
  • | | ├──39 迭代器和生成器的核心区别.mp4 30.57M
  • | | ├──01 课程导学.mp4 24.16M
  • | | ├──02 python环境管理与选型.mp4 28.15M
  • | | ├──03 安装conda环境.mp4 67.71M
  • | | ├──04 使用conda安装python312.mp4 26.04M
  • | | ├──07 如何理解变量？.mp4 34.21M
  • | | ├──08 变量命名规范.mp4 36.81M
  • | | ├──09 python中的整数和浮点数运算.mp4 45.67M
  • | | ├──10 python中的布尔类型.mp4 28.95M
  • | | ├──11 python中的字符串操作.mp4 48.87M
  • | | ├──12 python中的一些字符串方法.mp4 50.03M
  • | | ├──14 类型转换与检查.mp4 29.30M
  • | | 鈹溾攢鈹€17 浣嶈繍绠楃.mp4 15.37M
  • | | 鈹溾攢鈹€18 鍒楄〃.mp4 36.89M
  • | | ├──19 对列表进行增删改查.mp4 39.39M
  • | | ├──20 列表切片与排序.mp4 29.07M
  • | | ├──21 深拷贝和浅拷贝的区别.mp4 55.56M
  • | | 鈹溾攢鈹€22 鍏冪粍.mp4 30.22M
  • | | 鈹溾攢鈹€23 瀛楀吀.mp4 48.77M
  • | | ├──24 字典的各种遍历方法.mp4 53.00M
  • | | 鈹溾攢鈹€26 闆嗗悎.mp4 58.55M
  • | | 鈹溾攢鈹€28 鏉′欢鍒ゆ柇.mp4 30.47M
  • | | 鈹溾攢鈹€30 for寰幆鍜宺ange.mp4 28.21M
  • | | 鈹溾攢鈹€31 while寰幆01.mp4 9.46M
  • | | 鈹溾攢鈹€32 while寰幆02.mp4 36.73M
  • | | 鈹溾攢鈹€34 match case鍖归厤.mp4 24.44M
  • | | 鈹溾攢鈹€35 宓屽for寰幆.mp4 8.61M
  • | | ├──36 函数的定义与Ai场景.mp4 72.57M
  • | | ├──39 函数的多个返回值.mp4 11.49M
  • | | ├──41 作用域与闭包.mp4 40.72M
  • | | ├──43 模块导入方式.mp4 60.56M
  • | | ├──44 自定义模块.mp4 83.09M
  • | | ├──45 模块中的name与main.mp4 44.17M
  • | | ├──47 相对路径和绝对路径包导入.mp4 19.93M
  • | | ├──49 为何做Ai应用开发不推荐使用Conda.mp4 33.40M
  • | | ├──50 conda包管理.mp4 44.10M
  • | | ├──51 pip包管理.mp4 22.00M
  • | | ├──52 UV包管理方式.mp4 35.78M
  • | | ├──53 在编辑器中切换uv环境.mp4 14.41M
  • | | 鈹斺攢鈹€54 浠€涔堟槸Venv.mp4 14.15M
  • | | 鈹溾攢鈹€Lesson 1.Hello World!.mp4 114.65M
  • | | ├──Lesson 2.数值型对象的创建.mp4 27.05M
  • | | ├──Lesson 3.数值型对象的科学运算.mp4 52.23M
  • | | ├──Lesson 5.字符串型对象的创建.mp4 41.22M
  • | | ├──Lesson 7.字符串的常用方法（一）.mp4 82.16M
  • | | ├──Lesson 8.字符串常用方法（二）.mp4 55.63M
  • | | ├──Lesson 9.列表对象的创建与索引.mp4 116.41M
  • | | ├──Lesson 10.列表的常用方法（一）.mp4 90.37M
  • | | ├──Lesson 11.列表常用方法（二）.mp4 26.99M
  • | | ├──Lesson 12.元组对象的创建与索引.mp4 70.49M
  • | | ├──Lesson 13.元组的常用方法.mp4 14.72M
  • | | ├──Lesson 14.字典对象的创建与索引.mp4 137.01M
  • | | ├──Lesson 15.字典的常用方法.mp4 75.04M
  • | | ├──Lesson 16.集合的创建（新）.mp4 70.57M
  • | | ├──Lesson 17.集合的常用方法（新）.mp4 89.17M
  • | | ├──Lesson 18.冻集合的创建与使用.mp4 36.23M
  • | | ├──Lesson 19.控制语句（一）：判别语句.mp4 122.89M
  • | | ├──Lesson 20.控制语句（二）：循环语句.mp4 125.90M
  • | | ├──Lesson 21.控制语句（三）：条件循环.mp4 66.88M
  • | | ├──Lesson 22.函数（一）：函数的使用.mp4 116.81M
  • | | ├──Lesson 23.函数（二）：函数的参数.mp4 87.95M
  • | | ├──Lesson 24.函数（三）：变量作用域与lambda函数.mp4 59.59M
  • | | 鈹溾攢鈹€Lesson 25.绫荤殑鍒涘缓.mp4 155.49M
  • | | ├──Lesson 26.类的方法和继承.mp4 121.86M
  • | | ├──Lesson 27.NumPy基础.mp4 189.69M
  • | | ├──Lesson 28.NumPy数组的常用方法.mp4 156.96M
  • | | ├──Lesson 29.NumPy的广播与科学计算.mp4 206.55M
  • | | 鈹溾攢鈹€Lesson 30.Pandas鍏ラ棬.mp4 132.47M
  • | | └──Lesson 31.DataFrame数据结构基础.mp4 133.65M
  • 03 零基础到AI上手
  • | ├──01 0基础为什么自己学不会Ai？ .mp4 12.52M
  • | ├──02 前端和后台到底是啥玩意？ .mp4 52.04M
  • | ├──03 html、css、js分别作用是啥？ .mp4 69.47M
  • | ├──04 如何系统性学习前端 .mp4 8.18M
  • | ├──05 后台是什么，如何和前端通信的？ .mp4 67.20M
  • | ├──06 后台如何系统学习？ .mp4 21.50M
  • 04 AI Agent 技术架构解析
  • | ├──01 到底什么是Ai应用？ .mp4 47.35M
  • | ├──02 Ai应用目前的主流形态 .mp4 32.23M
  • | ├──03 Ai购买机票业务流程梳理 .mp4 45.65M
  • | ├──04 我们Ai应用学习的重点 .mp4 39.33M
  • | 鈹溾攢鈹€05 Rag鍒板簳鏄粈涔堬紵 .mp4 22.20M
  • | ├──07 LLM在Ai应用中目前充当什么角色？ .mp4 22.82M
  • | ├──08 prompt提示词的5大要素 .mp4 25.07M
  • 05 LLM 技术原理解析
  • | ├──01 LLM原理学习思路 .mp4 42.18M
  • | ├──02 神经网络如何用向量解决语义问题？ .mp4 49.75M
  • | ├──03 神经网络的参数与权重设计 .mp4 69.61M
  • | ├──04 什么是反向传播？ .mp4 61.29M
  • | ├──05 如何解决过拟合的问题？ .mp4 39.45M
  • | ├──06 数据标注是反向传播吗？ .mp4 64.09M
  • | ├──07 什么梯度下降？解决了什么问题 .mp4 52.55M
  • | ├──08 神经网络调参的目的到底是什么？ .mp4 31.24M
  • | ├──09 LLM模型训练的核心流程 .mp4 61.90M
  • | ├──10 LLM的参数越多越聪明吗？ .mp4 29.16M
  • | ├──11 LLM参数到底作用于学习还是回答阶段？ .mp4 24.27M
  • | ├──12 LLM如何回答床前明月光下一句？ .mp4 35.71M
  • | ├──13 什么是蒸馏模型？ .mp4 78.69M
  • | ├──14 700亿参数的LLM大概需要什么配置的机器跑？ .mp4 52.58M
  • | ├──15 为什么LLM需要大量GPU运算？ .mp4 104.07M
  • | ├──16 什么前馈神经网络？解决什么问题 .mp4 36.28M
  • | ├──17 transformer架构中的残差连接 .mp4 29.56M
  • | ├──18 transformer中的问责机制 .mp4 28.32M
  • | ├──19 GPT为什么是纯解码器方案？ .mp4 51.93M
  • | ├──20 解码器+编码器的混合架构为什么不是主流？ .mp4 64.39M
  • | ├──22 无监督学习的两种常见方案 .mp4 23.25M
  • | ├──23 为什么主流大模型都用NTP方案？ .mp4 48.52M
  • | ├──24 指令微调解决的核心问题 .mp4 25.99M
  • | ├──25 奖励打分机制和强化学习的核心区别？ .mp4 60.16M
  • | ├──26 700亿模型训练大概需要花多少成本？ .mp4 13.83M
  • | ├──27 Rag属于强化学习范畴吗？ .mp4 39.74M
  • | ├──28 大模型的安全与合规性 .mp4 23.83M
  • | ├──30 如何理解LLM上下文窗口？ .mp4 57.05M
  • | ├──31 当问答太多，上下文不够咋办？ .mp4 57.46M
  • | ├──32 LLM为什么对话轮数变多了会变蠢？ .mp4 42.44M
  • | ├──33 LLM是如何配合Rag工作的？ .mp4 17.39M
  • | ├──34 LLM是如何识别图像的？学习和训练过程 .mp4 42.77M
  • | ├──35 transformer进行VIT图像处理的核心流程 .mp4 35.76M
  • | ├──36 LLM是如何学习和训练音频的？ .mp4 67.48M
  • | └──37 LLM是如何理解和学习视频的？ .mp4 49.00M
  • 06 LLM 技术架构解析
  • | ├──01 LLM Api目前主流技术方案 .mp4 64.07M
  • | 鈹溾攢鈹€02 LLM Api璐拱 .mp4 43.40M
  • | ├──03 安装SDK环境与技术选型 .mp4 36.46M
  • | ├──04 图片识别的应用场景 .mp4 34.18M
  • | ├──05 数据的结构化处理 .mp4 21.46M
  • | ├──06 使用系统提示词进行结构化输出 .mp4 14.03M
  • | ├──07 系统提示词和用户提示词的区别？ .mp4 25.72M
  • | ├──08 大模型如何保持历史会话？ .mp4 10.81M
  • | ├──09 如何追加assistant历史回复？ .mp4 22.61M
  • | ├──10 真实后端业务场景中提问追加如何设计？ .mp4 36.65M
  • | ├──11 LLM对回复进行stream流式输出 .mp4 11.98M
  • | ├──12 LLM调用工具方法逐行解读 .mp4 67.00M
  • | ├──13 为什么非深度思考会产生幻觉？ .mp4 56.64M
  • | ├──14 如何看到LLM的深度思考过程 .mp4 29.77M
  • | ├──15 一些常见优化建议 .mp4 24.13M
  • | ├──16 调节思考长度 .mp4 25.94M
  • | ├──17 回答长度和思维链长度限制 .mp4 70.45M
  • | ├──18 续写模式的应用场景 .mp4 35.33M
  • | 鈹溾攢鈹€19 瀵笿SON杩涜缁啓 .mp4 14.88M
  • | ├──20 对续写模式的残缺json进行修复 .mp4 39.79M
  • | ├──21 如果回复达到限制如何进行续写？ .mp4 66.37M
  • | ├──22 如果输入和输出都超过长度限制如何处理？ .mp4 14.56M
  • | ├──23 使用json schema进行格式化输出 .mp4 36.87M
  • | ├──24 使用json object模型格式化输出 .mp4 22.90M
  • | 鈹溾攢鈹€25 Respense Api鍜孋hat Api鐨勫尯鍒紵 .mp4 29.32M
  • | ├──26 本地图片解析与错误排查技巧 .mp4 50.71M
  • | ├──27 使用Files Api解析图片 .mp4 69.02M
  • | ├──28 在线图片url解析 .mp4 12.87M
  • | ├──29 图片的多种解析方式以及图片消耗token计算 .mp4 67.45M
  • | ├──30 使用流式输出查看图片解析消耗的token .mp4 47.07M
  • | ├──31 多模态中视频的解析与原理 .mp4 77.62M
  • | ├──32 标注图片的位置 .mp4 92.99M
  • | ├──34 session缓存和前缀缓存的区别？ .mp4 77.00M
  • | 鈹溾攢鈹€35 LLM鑱旂綉鎼滅储 .mp4 97.16M
  • | ├──36 联网搜索实现边想边搜功能 .mp4 51.71M
  • | ├──37 开通新的模型提供image工具调用能力 .mp4 77.65M
  • | ├──38 使用image工具数草莓 .mp4 39.48M
  • | └──39 提示词prompt优化思路 .mp4 95.87M
  • 07 深入浅出RAG检索增强技术
  • | ├──01 到底什么Rag检索增强？ .mp4 27.54M
  • | ├──02 市面主流Ai应用架构设计解析 .mp4 66.63M
  • | └──03 为什么现在云服务是主流趋势？ .mp4 26.13M
  • 08 深入浅出向量数据库技术
  • | ├──01 到底什么是向量？ .mp4 28.84M
  • | ├──02 点乘查询机制 .mp4 19.74M
  • | ├──03 向量数据库的索引机制 .mp4 36.25M
  • | ├──04 数据最终变成向量的产物与特征 .mp4 10.19M
  • | ├──05 数据转化向量的核心算法 .mp4 55.78M
  • | ├──06 向量查询点乘算法机制 .mp4 20.15M
  • | ├──07 向量维度是越多越好吗？ .mp4 18.52M
  • | ├──08 一本10w字的书是如何进行向量化的？ .mp4 26.85M
  • | ├──09 返回的内容太长了怎么办？ .mp4 100.75M
  • | ├──10 面试的核心是吹解决方案 .mp4 45.95M
  • | └──11 大量短句如何向量化？ .mp4 53.25M
  • 09 LangChain深度解析
  • | ├──02 用一段代码来看langchain的全貌 .mp4 41.76M
  • | 鈹溾攢鈹€03 LangChain鏄粈涔堬紵 .mp4 9.60M
  • | ├──04 agent返回的response包含哪些内容？ .mp4 63.34M
  • | ├──05 agent返回的response数据类型到底是什么？ .mp4 34.19M
  • | ├──06 中间件中的request到底长啥样？ .mp4 82.01M
  • | ├──07 利用中间件动态选择LLM .mp4 45.93M
  • | ├──08 提示词进行结构化输出和toolStrategy的区别 .mp4 25.96M
  • | 鈹溾攢鈹€09 stream娴佸紡杈撳嚭 .mp4 21.03M
  • | ├──10 stream的几种不同模式 .mp4 65.81M
  • | ├──11 我控制台的chunk打字机效果是如何实现的？ .mp4 70.85M
  • | ├──12 利用tools去查询今天的天气 .mp4 56.37M
  • | ├──13 使用value模式对tools调用进行流式输出 .mp4 34.68M
  • | ├──14 使用update模式对tools调用进行流式输出 .mp4 41.01M
  • | ├──15 message格式定义与建议 .mp4 23.78M
  • | ├──16 查看message内部结构到底长啥样？ .mp4 96.19M
  • | ├──18 tools状态传递的三种方式 .mp4 47.30M
  • | ├──19 tools合并优化性能监控 .mp4 42.45M
  • | ├──20 tools调用性能优化从28s到9s .mp4 72.63M
  • | ├──22 看LLM的决策推理和调用tools的过程 .mp4 13.86M
  • | ├──23 短期记忆state的metadata解析 .mp4 55.72M
  • | ├──24 短期记忆state全量数据解析 .mp4 49.12M
  • | ├──25 内置工具解读01 .mp4 57.51M
  • | ├──26 内置工具解读02 .mp4 113.54M
  • | ├──27 agent调用的生命周期 .mp4 17.50M
  • | ├──28 wrap tools和model的生命周期 .mp4 18.43M
  • | ├──29 动态提示词生命周期钩子 .mp4 9.03M
  • | ├──30 生命周期钩子的各种应用场景 .mp4 25.72M
  • | ├──31 定义个最小化的mcp服务 .mp4 15.70M
  • | ├──33 在langchain中调用天气查询mcp服务 .mp4 13.52M
  • | 鈹斺攢鈹€34 mcp鏀规垚http鏈嶅姟 .mp4 61.12M
  • 10 LangGraph深度解析2
  • | 鈹溾攢鈹€01 LangGraph浣犲ソ .mp4 31.28M
  • | 鈹溾攢鈹€02 LangGraph鏉′欢鍒ゆ柇 .mp4 49.09M
  • | ├──03 逐行解读LangGraph入门案例 .mp4 59.63M
  • | ├──05 查看LLM、tools调用之后的checkpointer .mp4 45.58M
  • | ├──06 中断流程业务与思路梳理 .mp4 36.18M
  • | ├──07 用graph实现一个完整的中断恢复案例01 .mp4 52.67M
  • | ├──08 用graph实现一个完整的中断恢复案例02 .mp4 54.94M
  • | ├──09 用graph实现一个完整的中断恢复案例03 .mp4 138.08M
  • | ├──10 用graph实现一个完整的中断恢复案例04 .mp4 26.72M
  • | ├──11 用graph实现一个完整的中断恢复案例05 .mp4 101.16M
  • | 鈹溾攢鈹€12 InMemoryStore鍜孖nMemorySaver鐨勫尯鍒紵 .mp4 49.92M
  • | └──13 SubGraph是什么以及应用场景 .mp4 24.09M
  • 11 LangGraph深度解析3
  • | 鈹溾攢鈹€01 node鍜宔dge鏍稿績姒傚康 .mp4 35.80M
  • | ├──02 流程条件判断 .mp4 52.96M
  • | ├──03 langGraph意图识别回复邮件案例 .mp4 66.00M
  • | ├──04 讲笑话流程案例 .mp4 49.16M
  • | ├──05 并行讲故事、合并案例 .mp4 20.20M
  • | ├──06 用路由决定讲故事案例 .mp4 19.98M
  • | ├──07 工作流程-剩余内容 .mp4 25.53M
  • | ├──08 持久化-存档点位信息 .mp4 23.67M
  • | ├──09 持久化-命名空间 .mp4 36.97M
  • | ├──10 持久化-对store进行向量存储 .mp4 25.57M
  • | ├──11 LangGraph深度解析3说明.zip 1.83M
  • | ├──11 持久化工作流 .mp4 34.74M
  • | 鈹溾攢鈹€12 graph涓殑stream .mp4 16.26M
  • | ├──13 中断实际场景中3方的配合 .mp4 19.06M
  • | ├──14 中断在Ai应用中前端、后台、Ai是如何配合的？ .mp4 60.96M
  • | ├──15 关于中断有几点要特别注意的 .mp4 31.19M
  • | ├──16 利用时间旅行恢复节点运行 .mp4 13.45M
  • | └──17 graph中子图的作用 .mp4 38.39M
  • 12 LangChain实战案例演练
  • | ├──01 跑通豆包embedding模型api .mp4 39.58M
  • | ├──02 利用豆包进行store向量化模糊搜索 .mp4 47.29M
  • | ├──03 ChromaDB向量数据库-补充 .mp4 49.94M
  • | ├──04 向量数据库的训练过程 .mp4 43.04M
  • | ├──05 向量数据库的存储和查询过程 .mp4 17.02M
  • | 鈹溾攢鈹€06 ChromaDB鏈€绠€妗堜緥 .mp4 21.17M
  • | ├──07 向量数据库中的距离表示 .mp4 38.94M
  • | ├──08 为什么笔记本屏幕不错和笔记本毫不相关？ .mp4 18.94M
  • | ├──09 如何提升向量数据库的检索精度？ .mp4 82.40M
  • | ├──10 改成cosine方式优化文本检索精度 .mp4 16.61M
  • | ├──11 ChromaDB中的查询操作符 .mp4 22.30M
  • | ├──12 ChromaDB查询、删除操作 .mp4 18.87M
  • | ├──13 长文本切片存储与向量查询 .mp4 82.16M
  • | ├──14 为什么我用ChromaDB查询原文都查不到？ .mp4 32.42M
  • | ├──15 解决ChromaDB查询中文不精准问题 .mp4 53.96M
  • | ├──16 为什么distance最小的结果反而不准？ .mp4 25.09M
  • | ├──17 ChromaDB查询之后给到什么数据LLM？ .mp4 24.54M
  • | ├──18 向量存储的ID设计 .mp4 15.02M
  • | ├──19 ChromaDB实现文搜图 .mp4 56.36M
  • | ├──20 如何理解机器学习中的张量？ .mp4 29.18M
  • | ├──21 ChromaDB实现图搜图 .mp4 22.25M
  • | └──22 观察图片处理之后实际存储到向量数据库中的大小 .mp4 17.67M
  • 13 LangSmith链路追踪监控
  • | 鈹溾攢鈹€01 寮€閫歭angSmith璐︽埛 .mp4 14.44M
  • | ├──02 用LangSmith对火山引擎的数据进行监控 .mp4 47.85M
  • | ├──03 改写LangChain底层的Embbeding类兼容火山引擎 .mp4 38.65M
  • | ├──04 traceable中支持的run_type类型 .mp4 19.11M
  • | ├──05 改进之后的trace追踪 .mp4 47.63M
  • | ├──06 逐行断点解读trace业务代码 .mp4 34.50M
  • | ├──07 Rag检索增强架构改造 .mp4 30.72M
  • | └──08 查看Smith检索LLM数据 .mp4 20.10M
  • 14 项目1：AI实时语音对话-智能客服
  • | ├──01 项目规划 .mp4 24.34M
  • | ├──02 项目架构设计与梳理 .mp4 17.19M
  • | ├──03 Ai应用开发前端、后台、Ai是如何配合工作的？ .mp4 22.97M
  • | ├──04 复杂的Ai应用开发到底应该做什么？ .mp4 6.12M
  • | ├──05 我们的项目结构设计 .mp4 26.56M
  • | ├──06 环境安装，运行前端、后台项目 .mp4 30.87M
  • | ├──07 项目底座介绍 .mp4 82.26M
  • | ├──08 使用Trae和Cursor改写Nodejs服务为Python版本 .mp4 72.36M
  • | ├──09 使用Gemini3 Por生成Python版本服务 .mp4 44.43M
  • | ├──10 优化Gemini3生成版本 .mp4 24.77M
  • | ├──11 api密钥与服务开通 .mp4 105.94M
  • | ├──12 逐行解读python main流程1 .mp4 114.21M
  • | ├──13 逐行解读python main流程2 .mp4 32.48M
  • | ├──14 RTC业务逻辑梳理1 .mp4 115.77M
  • | ├──15 Rtc业务架构设计2 .mp4 62.34M
  • | ├──16 RTC业务流程梳理3 .mp4 61.30M
  • | ├──17 RTC业务流程梳理4 .mp4 45.37M
  • | ├──18 RTC业务流程梳理5 .mp4 71.82M
  • | 鈹溾攢鈹€19 RTC涓氬姟姊崇悊6 .mp4 16.24M
  • | ├──20 RTC业务流程梳理7 .mp4 32.03M
  • | ├──21 RTC业务流程梳理8 .mp4 57.17M
  • | ├──22 RTC业务流程梳理9 .mp4 42.92M
  • | ├──23 RTC业务流程梳理10 .mp4 131.43M
  • | └──24 RTC业务流程梳理11 .mp4 27.15M
  • 15 项目1：LLM RAG架构
  • | ├──01 项目架构设计核心思路 .mp4 22.76M
  • | ├──02 将LLM部分独立出来 .mp4 26.30M
  • | ├──03 Rtc给第三方LLM推流架构解析 .mp4 63.17M
  • | ├──04 uv和ngrok环境准备 .mp4 39.73M
  • | ├──05 LLM的欢迎语是哪里来的？ .mp4 17.22M
  • | ├──06 项目改造的核心第一步 .mp4 20.04M
  • | ├──07 getScenes接口逻辑梳理 .mp4 43.43M
  • | ├──08 配置密钥环境 .mp4 47.91M
  • | ├──09 远程启动、停止agent接口服务实现 .mp4 63.77M
  • | ├──10 指挥ai生成符合sse协议llm回复 .mp4 60.84M
  • | ├──13 梳理前端数据交互逻辑1 .mp4 18.84M
  • | ├──14 梳理前端数据交互逻辑2 .mp4 26.69M
  • | ├──15 客户端接收rtc推送的二进制message消息 .mp4 41.30M
  • | └──16 安装浏览器插件查看状态变化 .mp4 13.69M
  • 16 项目1：LLM改造
  • | ├──01 利用swagger搭建LLM调试环境 .mp4 106.45M
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