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AI Agent智能体开发，一步步教你搭建agent开发环境（需求分析、技术选型、技术分解）

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37

2024-10-24 17:27:45

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自然语言处理NLP

大模型技术

agent开发环境

OpenCV图像识别发消息

1-1 深入了解课程，让你少走弯路，必看！！！

21:37

1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展_ev

09:44

1-3 国内外主要LLM及特点介绍_ev

10:18

1-4 大模型的不足以及主要解决方案_ev

10:44

1-5 AIGC产业拆解以及常见名词解释_ev

13:16

1-6 应用级开发者如何拥抱AI2.0时代？_ev

17:08

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）_ev

06:15

2-1 初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂_ev

03:49

2-2 langchain是什么以及发展过程_ev

06:33

2-3 langchain能做什么和能力一览_ev

06:51

2-4 langchain的优势与劣势分析_ev

07:56

2-5 langchain使用环境的搭建_ev

12:28

2-6 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块_ev

19:15

2-7 本章梳理与总结_ev

02:54

3-1 章节介绍_ev

03:05

3-2 模型IO 大语言模型的交互接口_ev

06:08

3-3 prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程_ev

07:07

3-4 prompts实战两种主要的提示词模板_ev

15:18

3-5 自定义prompts模板_ev

08:24

3-6 两种模板引擎以及组合模板使用_ev

12:07

3-7 序列化模板使用_ev

13:39

3-8 示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组_ev

20:28

3-9 示例选择器之MMR与最大余弦相似度_ev

17:07

3-10 langchain核心组件：LLMs vs chat models_ev

16:25

3-11 更好的体验：流式输出_ev

10:44

3-12 花销控制：token消耗追踪_ev

07:19

3-13 输出结构性：不止于聊天_ev

22:33

3-14 本章小结_ev

02:39

4-1 本章介绍_ev

01:33

4-2 RAG：检索增强生成是什么？_ev

08:50

4-3 loader：让大模型具备实时学习的能力_ev

18:52

4-4 文档转换实战：文档切割_ev

17:39

4-5 文档转换实战：总结精炼和翻译_ev

11:06

4-6 Lost in the middle 长上下文精度处理问题_ev

19:52

4-7 文本向量化实现方式_ev

12:32

4-8 与AI共舞的向量数据库_ev

16:31

4-9 Chatdoc 又一个智能文档助手（1）_ev

15:25

4-10 Chatdoc 又一个智能文档助手（2）_ev

14:11

4-11 ChatDoc 几种检索优化的方式_ev

22:30

4-12 ChatDoc 与文件聊天交互_ev

12:14

4-13 本章小结_ev

02:47

5-1 本章介绍_ev

06:09

5-2 chains：langchain的重要组成部件_ev

08:07

5-3 四种基本的内置链的介绍与使用(1)_ev

23:33

5-4 四种基本的内置链的介绍与使用(2)_ev

15:04

5-5 四种基本的内置链的介绍与使用(3)_ev

20:14

5-6 四种基本的内置链的介绍与使用(4)_ev

07:37

5-7 四种基本的内置链的介绍与使用(5)_ev

11:15

5-8 链的不同调用方法和自定义_ev

23:39

5-9 四种处理文档的预制链(1)_ev

15:07

5-10 四种处理文档的预制链(2)_ev

14:57

5-11 四种文档预制链使用(3)_ev

17:04

5-12 四种文档预制链使用(4)_ev

16:07

5-13 memory工具使用(1)_ev

25:50

5-14 Memory工具使用(2)_ev

16:33

5-15 Memory工具使用(3)_ev

16:26

5-16 为链增加memory（1）_ev

19:10

5-17 为链增加memory(2)_ev

18:08

5-18 主要的预制链和memory工具_ev

05:35

5-19 本章小结_ev

04:22

6-1 本章介绍_ev

05:21

6-2 什么是agent_ev

23:40

6-3 第一个agent_ev

14:02

6-4 几种主要的agents类型介绍（1）_ev

19:09

6-5 几种主要的agents类型介绍（2）_ev

17:51

6-6 agent中正确添加memory的方式_ev

19:56

6-7 如何让agent与tool共享记忆_ev

09:48

6-8 tool的使用_ev

15:00

6-9 tookit的使用_ev

14:30

6-10 LCEL是什么_ev

23:58

6-11 LCEL不同的接口实现_ev

10:03

6-12 LCEL里chain和prompt实现_ev

19:20

6-13 LCEL记忆的添加方式_ev

06:59

6-14 LCEL Agents的使用（1）_ev

15:24

6-15 LCEL Agents的使用（2）_ev

15:10

6-16 最佳开发实践_ev

24:34

6-17 本章小结_ev

01:54

07-01 本章介绍_ev

01:46

07-02 虚拟项目demo演示_ev

06:26

07-03 虚拟项目产品需求分析_ev

19:38

07-04 虚拟项目技术架构_ev

05:28

07-05 项目开发环境搭建_ev

33:18

07-06 本章小结_ev

02:30

08-01 本章介绍_ev

02:41

08-02 使用fastapi搭建API层_ev

20:47

08-03 主Class与agent框架_ev

29:15

08-04 使用prompt设计agent性格与行为_ev

09:43

08-05 使用chain来判断输入情绪_ev

19:43

08-06 langserve介绍_ev

13:36

08-07 本章小结_ev

02:29

09-01 本章介绍.mp4_ev

01:29

09-02 tools设计实现1_ev

17:58

09-03 tools设计实现2_ev

19:48

09-04 tools设计实施3_ev

15:29

09-05 agent的memory处理1_ev

24:20

09-06 agent的memory处理2_ev

07:39

09-07 agent学习能力构建_ev

16:27

09-08 本章小结_ev

06:19

10-01 本章介绍_ev

02:18

10-02 语音逻辑设计_ev

04:51

10-03 微软TTS能力介绍_ev

16:26

10-04 -1 voice函数的实现_ev

18:05

10-05 -2 voice函数的实现_ev

18:08

10-06 AI语音克隆和TTS介绍_ev

23:22

10-07 本章小结_ev

02:23

11-01 本章介绍_ev

02:43

11-02 电报机器人+agent的实现_ev

30:50

11-03 Docker部署与调试追踪_ev

17:56

11-04 项目扩展：agent数字人（1）_ev

06:09

11-05 项目扩展：agent数字人（2）_ev

24:39

11-06 项目扩展：agent数字人（3）_ev

20:15

11-07 项目扩展：agent数字人（4）_ev

25:20

11-08 项目扩展：agent数字人（5）_ev

15:19

11-09 项目扩展：agent数字人（6）_ev

15:00

11-10 本章小结_ev

05:00

12-01 课程总结_ev

12:12

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