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企业级LM技术-智能体开发

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2026-09-01 13:31:35

来源：互联网收集 ===

逆风微笑的代码狗发消息

莫道桑榆晚,为霞尚满天

01-大模型的出现

25:45

02-大模型中的计量单位

06:34

03-04.大模型的分类

18:29

05-大模型的4个要素

07:48

06-大模型的训练环节

18:18

07-大模型的推理环节_算力和算力的瓶颈

17:24

08-工程化的几个模块_如何访问大模型

13:44

09-工程化落地的整体流程

13:47

10-提示词工程的几个要素

42:24

11-提示词的边界_注意点

11:15

01-关于RAG的说明

12:46

02-关于模型微调的说明

18:59

03-关于模型续训的说明

12:28

04-关于智能体的说明（含mcp、工作流）

32:52

05-RAG的基本执行流程

10:48

06-以CherryStudio和ima为例，说明RAG知识库的使用

21:59

07-以Dify为例演示RAG知识库的使用

13:57

08-智能体的整体介绍_coze的界面功能介绍

28:08

09-创建智能体1：深夜情感主播

12:07

10-创建智能体2：大学百事通

11:49

11-创建智能体3：家庭记账软件_Dify智能体创建的简单演示

13:47

01-商户运营管家涉及到的几个项目的介绍

20:09

02-coze中如何导入现有的资源

08:38

03-coze案例：产品营销海报的生成

33:12

04-大家几个问题的回复

06:04

05-Dify案例：一键生成行业调研报告

36:53

06-Dify案例：处理客户投诉助手

09:04

07-Coze案例：客服对话记录分析

24:39

08-Dify案例：客服对话记录分析

01:52

09-Coze与Dify案例：商品评论分析

15:12

10-Coze案例：商品营销卖点提炼

18:30

01-Python代码调用Coze平台的工作流

16:23

02-Python代码调用Dify平台的工作流

13:44

03-本地Ollama的部署说明

08:17

04-为什么要进行企业级大模型部署_部署方案

12:50

05-服务器配置的选择_Docker的安装

13:52

06-Dify的安装和部署

13:19

07-Dify平台部署在线大模型

02:08

08-AutoDL部署服务器_部署XInference_部署LLM

21:00

09-部署嵌入模型_部署重排序模型

06:22

10-Dify平台接入Xinference的三种模型并演示使用

04:01

11-建议：相关资源的关闭

02:29

12-coze案例3之set_product_name_and_desc工作流的搭建

14:11

13-coze案例3之selling_point_generation工作流的搭建

13:30

14-coze案例3之selling2buying_point工作流的搭建

06:37

15-coze案例3之red_book_and_video_script工作流的搭建

15:38

16-小结

08:49

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