AI Agent智能应用 从0到1定制开发Langchain+LLM全流程解决方案与落地实战

📁 第00阶段 源码+PDF课件
  AI Agent课程-课件.pdf
  📁 kecheng
    📁 .devcontainer
    .DS_Store
    📁 .github
    📁 .ipynb_checkpoints
    .python-version
    (1)第一个实例.ipynb
    (2)prompt模板.ipynb
    (3)示例选择器.ipynb
    (4)RAG检索增强生成.ipynb
    (5)LLMs调用.ipynb
    (6)文档转换.ipynb
    (7)长上下文处理.ipynb
    (8)文本向量化.ipynb
    (9)ChatDoc.ipynb
    (10)ChatDoc-2.ipynb
    (11)Chains使用.ipynb
    (12)Chains加载与自定义.ipynb
    (13)stuffChain&refineChain.ipynb
    (14)Mapreduce&Map-reMark.ipynb
    (15)不同的Memory工具.ipynb
    (16)在链上使用记忆.ipynb
    (17)cloneChatGpt.ipynb
    (18) 第一个agents.ipynb
    (19)几种不同的内置agent类型.ipynb
    (20) 如何给agent增加memory.ipynb
    (21)在agent与tool之间共享记忆.ipynb
    (22)tool的加载与使用.ipynb
    (23)Tookit的使用.ipynb
    (24)自定义一个agents.ipynb
    (25)LCEL.ipynb
    (26)LCEL-2.ipynb
    (27)LCEL-prompt+llm.ipynb
    (28)LCEL-chains.ipynb
    (29)LCEL-Memory.ipynb
    (30)LECL-Agent.ipynb
    (31)best-1.ipynb
    产业.png
    教程示例代码.code-workspace
    使用阿里千问API.ipynb
    📁 虚拟项目
    agtype.png
    📁 cache
    Chinook_Sqlite.sql
    Chinook.db
    dump.rdb
    📁 example
    jg.png
    jiagou.jpg
    jiagou.psd
    lcel01.png
    letter.txt
    LLMs.png
    loader.csv
    loader.html
    loader.md
    loader.numbers
    loader.pdf
    long.png
    map.png
    mapreduce.png
    mapremark.png
    openai.env
    prompt_with_output_parser.json
    readme.md
    reduce.png
    refine.png
    simple_prompt.json
    simple_prompt.yaml
    📁 test_faiss
    test.txt
📁 第01阶段 多模型强应用：AI2.0时代应用开发者机会
  1-1 深入了解课程，让你少走弯路，必看！！！.mp4
  1-2 带你快速了解大语言模型(LLM)基础与发展.mp4
  1-3 国内外主要LLM及特点介绍.mp4
  1-4 大模型的不足以及主要解决方案.mp4
  1-5 AIGC产业拆解以及常见名词解释.mp4
  1-6 应用级开发者如何拥抱AI2.0时代？.mp4
  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）.mp4
📁 第02阶段 初识langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂
  2-1 初始langchain：LLM大模型与AI应用的粘合剂.vep
  2-2 langchain是什么以及发展过程.vep
  2-3 langchain能做什么和能力一览.vep
  2-4 langchain的优势与劣势分析.vep
  2-5 langchain使用环境的搭建.vep
  2-6 先跑起来：第一个实例，了解langchain的基本模块.vep
  2-7 本章梳理与总结.vep
📁 第03阶段 LangChain核心模块与实战：用prompts模板调教LLM的输入出
  3-1 章节介绍.vep
  3-2 模型IO 大语言模型的交互接口.vep
  3-3 prompts模板：更加高级和灵活的提示词工程.vep
  3-4 prompts实战两种主要的提示词模板.vep
  3-5 自定义prompts模板.vep
  3-6 两种模板引擎以及组合模板使用.vep
  3-7 序列化模板使用.vep
  3-8 示例选择器之根据长度动态选择提示词示例组.vep
  3-9 示例选择器之MMR与最大余弦相似度.vep
  3-10 langchain核心组件：LLMs vs chat models.vep
  3-11 更好的体验：流式输出.vep
  3-12 花销控制：token消耗追踪.vep
  3-13 输出结构性：不止于聊天.vep
  3-14 本章小结.vep
📁 第04阶段 LangChain知识库构建与RAG设计：增强自己大模型能力，实现与各种文档对话
  4-1 本章介绍.mp4
  4-2 RAG：检索增强生成是什么？.mp4
  4-3 loader：让大模型具备实时学习的能力.mp4
  4-4 文档转换实战：文档切割.mp4
  4-5 文档转换实战：总结精炼和翻译.mp4
  4-6 Lost in the middle 长上下文精度处理问题.mp4
  4-7 文本向量化实现方式.mp4
  4-8 与AI共舞的向量数据库.mp4
  4-9 Chatdoc 又一个智能文档助手（1）.mp4
  4-10 Chatdoc 又一个智能文档助手（2）.mp4
  4-11 ChatDoc 几种检索优化的方式.mp4
  4-12 ChatDoc 与文件聊天交互.mp4
  4-13 本章小结.mp4
📁 第05阶段 LangChain链与记忆处理：带你实现大模型记忆增强，让你的大模型更加智能
  5-1 本章介绍_.mp4
  5-2 chains：langchain的重要组成部件_.mp4
  5-3 四种基本的内置链的介绍与使用(1)_.mp4
  5-4 四种基本的内置链的介绍与使用(2)_.mp4
  5-5 四种基本的内置链的介绍与使用(3)_.mp4
  5-6 四种基本的内置链的介绍与使用(4)_.mp4
  5-7 四种基本的内置链的介绍与使用(5)_.mp4
  5-8 链的不同调用方法和自定义_.mp4
  5-9 四种处理文档的预制链(1)_.mp4
  5-10 四种处理文档的预制链(2)_.mp4
  5-11 四种文档预制链使用(3)_.mp4
  5-12 四种文档预制链使用(4)_.mp4
  5-13 memory工具使用(1)_.mp4
  5-14 Memory工具使用(2)_.mp4
  5-15 Memory工具使用(3)_.mp4
  5-16 为链增加memory（1）_.mp4
  5-17 为链增加memory(2)_.mp4
  5-18 主要的预制链和memory工具_.mp4
  5-19 本章小结_.mp4
📁 第06阶段 Agent核心与实践：初窥未来机器人，学Agent基本开发，让大模型不止于聊天
  6-1 本章介绍_.vep
  6-2 什么是agent_.vep
  6-3 第一个agent_.vep
  6-4 几种主要的agents类型介绍（1）_.vep
  6-5 几种主要的agents类型介绍（2）_.vep
  6-6 agent中正确添加memory的方式_.vep
  6-7 如何让agent与tool共享记忆_.vep
  6-8 tool的使用_.vep
  6-9 tookit的使用_.vep
  6-10 LCEL是什么_.vep
  6-11 LCEL不同的接口实现_.vep
  6-12 LCEL里chain和prompt实现_.vep
  6-13 LCEL记忆的添加方式_.vep
  6-14 LCEL Agents的使用（1）_.vep
  6-15 LCEL Agents的使用（2）_.vep
  6-16 最佳开发实践_.vep
  6-17 本章小结_.vep
📁 第07阶段 AI Agent智能体开发：工善其事，必利其器，一步步教你搭建agent开发环境
  7-1 本章介绍_.mp4
  7-2 虚拟项目demo演示_.mp4
  7-3 虚拟项目产品需求分析_.mp4
  7-4 虚拟项目技术架构_.mp4
  7-5 项目开发环境搭建_.mp4
  7-6 本章小结_.mp4
📁 第08阶段 AI Agent智能体开发：API层的实现以及智能体性格和行为设计
  8-1 本章介绍_.mp4
  8-2 使用fastapi搭建API层_.mp4
  8-3 主Class与agent框架_.mp4
  8-4 使用prompt设计agent性格与行为_.mp4
  8-5 使用chain来判断输入情绪_.mp4
  8-6 langserve介绍_.mp4
  8-7 本章小结_.mp4
📁 第09阶段 AI Agent智能体开发：快速掌握tool以及向量数据库使用
  9-1 本章介绍.mp4.mp4
  9-2 tools设计实现1.mp4
  9-3 tools设计实现2.mp4
  9-4 tools设计实施3.mp4
  9-5 agent的memory处理1.mp4
  9-6 agent的memory处理2.mp4
  9-7 agent学习能力构建.mp4
  9-8 本章小结.mp4
📁 第10阶段 AI Agent智能体开发：让Agent具备语音能力
  10-1 本章介绍.vep
  10-2 语音逻辑设计.vep
  10-3 微软TTS能力介绍.vep
  10-4 -1 voice函数的实现.vep
  10-5 -2 voice函数的实现.vep
  10-6 AI语音克隆和TTS介绍.vep
  10-7 本章小结.vep
📁 第11阶段 AI Agent智能体开发：项目扩展与集成【数字人与IM集成】
  11-1 本章介绍.mp4
  11-2 电报机器人+agent的实现.mp4
  11-3 Docker部署与调试追踪.mp4
  11-4 项目扩展：agent数字人（1）.mp4
  11-5 项目扩展：agent数字人（2）.mp4
  11-6 项目扩展：agent数字人（3）.mp4
  11-7 项目扩展：agent数字人（4）.mp4
  11-8 项目扩展：agent数字人（5）.mp4
  11-9 项目扩展：agent数字人（6）.mp4
  11-10 本章小结.mp4
📁 第12阶段 课程总结