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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 RAG与Agent智能体开发实战 编辑点评 深入探索AI大模型RAG架构,结合Agent智能体技术,打造实用项目。 ⭐ 编辑推荐 学习AI大模型RAG架构,掌握Agent智能体开发,打造智能应用。 ✨ 课程亮点 ✦ AI大模型RAG架构解析 ✦

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黑马-AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课程

RAG与Agent智能体开发实战

编辑点评

深入探索AI大模型RAG架构,结合Agent智能体技术,打造实用项目。

⭐ 编辑推荐

学习AI大模型RAG架构,掌握Agent智能体开发,打造智能应用。

✨ 课程亮点

✦AI大模型RAG架构解析
✦Agent智能体实战开发
✦项目驱动学习

课程目录

PPT3 条
  • 02大模型RAG开发.pptx [6.9 MB]
  • 01提示词工程.pptx [12.4 MB]
  • 03RAG项目.pptx [2.2 MB]
📁 数据资料11 条
  • stu.json [163.0 B]
  • stu.csv [331.0 B]
  • stu_json_lines.json [151.0 B]
  • Python基础语法.txt [34.7 KB]
  • pdf2【优质资源‖关注:cunWorkNotes 解锁】.pdf [27.9 KB]
  • 尺码推荐.txt [487.0 B]
  • pdf1.pdf [292.3 KB]
  • 颜色选择.txt [3.3 KB]
  • stus.json [171.0 B]
  • 洗涤养护.txt [6.2 KB]
  • info.csv [526.0 B]
📁 pj5 条
  • key.txt [2.6 KB]
  • pj教程.txt [86.0 B]
  • jetbra.zip [376.7 KB]
  • pycharm-2025.2.6.exe [983.8 MB]
  • pycharm-2025.2.6-aarch64.dmg [1.2 GB]
📁 Miniconda33 条
  • Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.pkg [115.4 MB]
  • Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg [112.3 MB]
  • Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe [90.0 MB]
📁 Python2 条
  • python-3.10.11-macos11.pkg [39.1 MB]
  • python-3.10.11-amd64.exe [27.7 MB]
📁 P1前置准备5 集
  • 06、代码调用ollama的本地模型.mp4 [46.2 MB]
  • 03、使用环境变量保护APIKEY【优质资源‖关注:cunWorkNotes 解锁】.mp4 [125.9 MB]
  • 01、通义千问大模型的接入.mp4 [40.7 MB]
  • 02、代码调用云端的大模型.mp4 [34.3 MB]
  • 05、win&mac部署ollama并运行蒸馏模型.mp4 [137.5 MB]
📁 P4RAG开发24 集
  • 08、LangChain调用聊天模型.mp4 [202.7 MB]
  • 06、LangChain调用大语言模型.mp4 [120.8 MB]
  • 16、[扩展]或运算符的重写【更多精选‖公众号:CunWorknotes】 .mp4 [226.5 MB]
  • 04、[扩展]向量的基础概念.mp4 [283.3 MB]
  • 13、模板类的format和invoke方法.mp4 [229.9 MB]
  • 18、StrOutputParser字符串输出解析器.mp4 [193.3 MB]
  • 23、CSVLoader【优质资源‖关注:cunWorkNotes 解锁】.mp4 [249.4 MB]
  • 14、ChatPromptTemplate的使用.mp4 [210.7 MB]
  • 22、Memory长期会话记忆.mp4 [498.2 MB]
  • 25、TextLoader和文档分割器【资源精选‖更多关注:CunworkNotes】.mp4 [201.4 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]
  • 05、[扩展]余弦相似度算法.mp4 [236.3 MB]
  • 11、LangChain通用提示词模板.mp4 [164.3 MB]
  • 09、LangChain消息的简写形式【资源精选‖更多关注:CunworkNotes】.mp4 [114.5 MB]
  • 15、Chain的基础使用.mp4 [287.0 MB]
  • 28、基于向量检索构建提示词.mp4 [170.1 MB]
  • 21、Memory临时会话记忆.mp4 [508.6 MB]
  • 17、简单理解Runnable接口.mp4 [128.5 MB]
  • 27、VectorStores向量存储.mp4 [378.9 MB]
  • 20、自定义函数加入链.mp4 [58.2 MB]
  • 10、LangChain调用嵌入模型.mp4 [186.3 MB]
  • 29、RunnablePassthrough的使用.mp4 [400.8 MB]
  • 19、JsonOutputParser和多模型执行链【不易整理‖请关注:CunWorkNoteS】.mp4 [302.6 MB]
📁 P3提示词工程6 集
  • 06、提示词优化案例_金融文本匹配.mp4 [204.6 MB]
  • 04、Json数据格式.mp4 [204.2 MB]
  • 03、提示词优化案例_金融文本分类任务.mp4 [290.3 MB]
  • 01、大模型prompt工程指南.mp4 [39.7 MB]
  • 02、提示词优化案例介绍和零样本少样本思想.mp4 [141.5 MB]
  • 05、提示词优化案例_金融文本信息抽取.mp4 [277.2 MB]
📁 P5RAG项目9 集
  • 05、RAG项目-完成离线流程开发.mp4 [230.3 MB]
  • 03、RAG项目-md5工具函数开发.mp4 [263.8 MB]
  • 09、RAG项目-聊天页面开发.mp4 [323.0 MB]
  • 07、RAG项目-rag服务核心代码开发.mp4 [246.2 MB]
  • 01、RAG项目案例介绍.mp4 [23.0 MB]
  • 04、RAG项目-知识库更新服务.mp4 [300.7 MB]
  • 08、RAG项目-历史会话记录功能的实现.mp4 [423.9 MB]
  • 06、RAG项目-在线流程向量存储服务代码.mp4 [172.6 MB]
  • 02、RAG项目-文本上传WEB服务.mp4 [177.4 MB]
📁 P2OpenAI库的基础使用4 集
  • 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]
  • 01、OpenAI库的基础使用.mp4 [51.7 MB]
  • 课程导学.mp4 [68.6 MB]

适合人群

  • AI开发者
  • 机器学习爱好者
  • 智能应用从业者

🎯 学习收获

  • 掌握RAG架构原理
  • 学会Agent智能体开发
  • 打造智能应用项目

🎉 祝您学习愉快!