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黑马AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课程
黑马AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课程 掌握RAG与Agent智能体开发，打造智能应用 编辑点评 深入解析RAG与Agent智能体技术，结合实际项目案例，助力学员掌握智能应用开发。 ⭐ 编辑推荐 本课程聚焦AI领域前沿技术，通过RAG与Agent智能体开发项目，实战提升AI应用开发能力。
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黑马AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课程
掌握RAG与Agent智能体开发，打造智能应用
编辑点评
深入解析RAG与Agent智能体技术，结合实际项目案例，助力学员掌握智能应用开发。
⭐ 编辑推荐
本课程聚焦AI领域前沿技术，通过RAG与Agent智能体开发项目，实战提升AI应用开发能力。
课程涵盖：RAG项目开发、提示词工程、OpenAI库使用、LangChain模型等。
✨ 课程亮点
✦RAG与Agent智能体实战项目
✦OpenAI库深入应用
✦LangChain模型解析
课程目录
📁 Miniconda33 条
- Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg [112.3 MB]
- Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe [90.0 MB]
- Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.pkg [115.4 MB]
📁 数据资料11 条
- pdf2.pdf [27.9 KB]
- 颜色选择.txt [3.3 KB]
- pdf1.pdf [292.3 KB]
- stu_json_lines.json [151.0 B]
- 尺码推荐.txt [487.0 B]
- info.csv [526.0 B]
- stus.json [171.0 B]
- Python基础语法.txt [34.7 KB]
- 洗涤养护.txt [6.2 KB]
- stu.json [163.0 B]
- stu.csv [331.0 B]
PPT3 条
- 03RAG项目.pptx [2.2 MB]
- 02大模型RAG开发.pptx [6.9 MB]
- 01提示词工程.pptx [12.4 MB]
📁 P3提示词工程6 集
- 05、提示词优化案例_金融文本信息抽取.mp4 [277.2 MB]
- 04、Json数据格式.mp4 [204.2 MB]
- 06、提示词优化案例_金融文本匹配.mp4 [204.6 MB]
- 01、大模型prompt工程指南.mp4 [39.7 MB]
- 03、提示词优化案例_金融文本分类任务.mp4 [290.3 MB]
- 02、提示词优化案例介绍和零样本少样本思想.mp4 [141.5 MB]
📁 P1前置准备5 集
- 02、代码调用云端的大模型.mp4 [34.3 MB]
- 03、使用环境变量保护APIKEY.mp4 [125.9 MB]
- 01、通义千问大模型的接入.mp4 [40.7 MB]
- 06、代码调用ollama的本地模型.mp4 [46.2 MB]
- 05、win&mac部署ollama并运行蒸馏模型.mp4 [137.5 MB]
📁 P2OpenAI库的基础使用3 集
- 01、OpenAI库的基础使用.mp4 [51.7 MB]
- 02、OpenAI库的流式输出模式.mp4 [72.1 MB]
- 03、OpenAI库附带历史消息调用模型.mp4 [64.7 MB]
📁 P5RAG项目9 集
- 04、RAG项目-知识库更新服务.mp4 [300.7 MB]
- 06、RAG项目-在线流程向量存储服务代码.mp4 [172.6 MB]
- 07、RAG项目-rag服务核心代码开发.mp4 [246.2 MB]
- 08、RAG项目-历史会话记录功能的实现.mp4 [423.9 MB]
- 03、RAG项目-md5工具函数开发.mp4 [263.8 MB]
- 02、RAG项目-文本上传WEB服务.mp4 [177.4 MB]
- 01、RAG项目案例介绍.mp4 [23.0 MB]
- 09、RAG项目-聊天页面开发.mp4 [323.0 MB]
- 05、RAG项目-完成离线流程开发.mp4 [230.3 MB]
📁 P4RAG开发24 集
- 21、Memory临时会话记忆.mp4 [508.6 MB]
- 11、LangChain通用提示词模板.mp4 [164.3 MB]
- 20、自定义函数加入链.mp4 [58.2 MB]
- 28、基于向量检索构建提示词.mp4 [170.1 MB]
- 22、Memory长期会话记忆.mp4 [498.2 MB]
- 10、LangChain调用嵌入模型.mp4 [186.3 MB]
- 25、TextLoader和文档分割器.mp4 [201.4 MB]
- 19、JsonOutputParser和多模型执行链.mp4 [302.6 MB]
- 15、Chain的基础使用.mp4 [287.0 MB]
- 05、[扩展]余弦相似度算法.mp4 [236.3 MB]
- 08、LangChain调用聊天模型.mp4 [202.7 MB]
- 18、StrOutputParser字符串输出解析器.mp4 [193.3 MB]
- 27、VectorStores向量存储.mp4 [378.9 MB]
- 29、RunnablePassthrough的使用.mp4 [400.8 MB]
- 09、LangChain消息的简写形式.mp4 [114.5 MB]
- 16、[扩展]或运算符的重写 .mp4 [226.5 MB]
- 04、[扩展]向量的基础概念.mp4 [283.3 MB]
- 07、LangChain模型的流式输出.mp4 [80.2 MB]
- 02、LangChain的环境部署.mp4 [53.6 MB]
- 14、ChatPromptTemplate的使用.mp4 [210.7 MB]
- 17、简单理解Runnable接口.mp4 [128.5 MB]
- 13、模板类的format和invoke方法.mp4 [229.9 MB]
- 06、LangChain调用大语言模型.mp4 [120.8 MB]
- 课程导学.mp4 [68.6 MB]
适合人群
- AI开发者
- 机器学习工程师
- 数据科学家
🎯 学习收获
- 掌握RAG项目开发流程
- 精通提示词工程技巧
- 熟练使用LangChain模型
🎉 祝您学习愉快！
