懂王Ai应用开发50K生态架构师

课程详情

课程目录

00 直播回放
  01 直播答疑.mp4
  02 直播-LLM原理01.mp4
  03 直播-LLM原理02.mp4
  04 直播-LLM原理03.mp4
  05 重学langchain01.mp4
  06 重学langchain02.mp4
  07 1.19 看看行情.mp4
  08 1.19 看看行情.mp4
  09 1.27 什么是Skills.mp4
  10 2.9 面试辅导01.mp4
  11 2.9 面试辅导02.mp4
  12 2.9 面试辅导03.mp4
  13 3.2 评测集解析.mp4
  14 3.2 面试题解读.mp4
  15 3.4 如何用Ai写自己定制化业务的简历01.mp4
  16 3.4 如何用Ai写定制化的业务简历02.mp4
  17 3.8 字节面试题赏析.mp4
  18 3.8 xixi同学模拟面试.mp4
  19 3.16 鸭哥26k真题解析01.mp4
  20 3.16 鸭哥26k真题解析02.mp4
  21 新同学与面试题解读.mp4
  22 Agent集群第二课.mp4
  23 3.30 简历辅导.mp4
  24 4.1 企业真题解析1.mp4
  25 4.1 企业真题解析2.mp4
  26 4.7 学习方法与看简历.mp4
  27 4.7 看简历.mp4
01 课程导学
  01 Ai的十年我们如何快速成长起来？.mp4
  02 课程导学（前端赠送视频不包含在本课程内，本课程是AI架构课内容）.mp4
  03 如何交作业？.mp4
  04 0基础同学看01.mp4
  05 0基础同学看02.mp4
02 Python从入门到精通
  Ai版
    01 conda环境安装.mp4
    02 conda和python venv虚拟环境的区别？.mp4
    03 conda的一些常用命令.mp4
    04 trae编辑器配置.mp4
    05 遇到conda初始化报错的问题解决.mp4
    06 python和js有什么本质区别？.mp4
    07 python为什么不做JIT性能优化？.mp4
    08 python迎来新的反转加入JIT.mp4
    09 Pyhton和JS JIT运行机制的区别？.mp4
    10 Python的前两行恶心的代码在干啥？.mp4
    11 python基本数据类型.mp4
    12 python蛋疼的小整数问题.mp4
    13 浮点数为什么计算不精准？.mp4
    14 python中字符串的一些常用方法.mp4
    15 列表和元组的使用.mp4
    16 字典的使用.mp4
    17 字典的items操作.mp4
    18 set的用法.mp4
    19 流程控制.mp4
    20 python中的遍历.mp4
    21 python中恶心的推导式.mp4
    22 python中的try except错误处理.mp4
    23 python常用的内置包.mp4
    24 python第三方包安装与导入.mp4
    25 python Class初探.mp4
    26 Class的私有属性.mp4
    27 继承多态与鸭子类型.mp4
    28 __slot__限制实例 的属性.mp4
    29 property装饰器和只读属性.mp4
    30 python中的多重继承.mp4
    31 python的文件读写.mp4
    32 python的异步文件读写.mp4
    33 使用多线程进行并发请求.mp4
    34 使用多进程cpu密集计算优化性能.mp4
    35 环境变量管理.mp4
    36 日志管理.mp4
    37 装饰器的使用.mp4
    38 生成器的使用与应用场景.mp4
    39 迭代器和生成器的核心区别.mp4
    40 Iterator的案例演示.mp4
  基础班
    01 课程导学.mp4
    02 python环境管理与选型.mp4
    03 安装conda环境.mp4
    04 使用conda安装python312.mp4
    05 python环境激活.mp4
    06 hello world.mp4
    07 如何理解变量？.mp4
    08 变量命名规范.mp4
    09 python中的整数和浮点数运算.mp4
    10 python中的布尔类型.mp4
    11 python中的字符串操作.mp4
    12 python中的一些字符串方法.mp4
    13 什么是None？.mp4
    14 类型转换与检查.mp4
    15 python中的运算符.mp4
    16 is和==的区别？.mp4
    17 位运算符.mp4
    18 列表.mp4
    19 对列表进行增删改查.mp4
    20 列表切片与排序.mp4
    21 深拷贝和浅拷贝的区别.mp4
    22 元组.mp4
    23 字典.mp4
    24 字典的各种遍历方法.mp4
    25 什么是json？.mp4
    26 集合.mp4
    27 推导式.mp4
    28 条件判断.mp4
    29 三元表达式.mp4
    30 for循环和range.mp4
    31 while循环01.mp4
    32 while循环02.mp4
    33 break continue.mp4
    34 match case匹配.mp4
    35 嵌套for循环.mp4
    36 函数的定义与Ai场景.mp4
    37 函数的参数.mp4
    38 可变参数.mp4
    39 函数的多个返回值.mp4
    40 LEGB作用域规则.mp4
    41 作用域与闭包.mp4
    42 匿名函数.mp4
    43 模块导入方式.mp4
    44 自定义模块.mp4
    45 模块中的name与main.mp4
    46 __init__ py的作用.mp4
    47 相对路径和绝对路径包导入.mp4
    48 __all__的作用.mp4
    49 为何做Ai应用开发不推荐使用Conda.mp4
    50 conda包管理.mp4
    51 pip包管理.mp4
    52 UV包管理方式.mp4
    53 在编辑器中切换uv环境.mp4
    54 什么是Venv.mp4
03 0基础到Ai衔接部分
  01 0基础为什么自己学不会Ai？.mp4
  02 前端和后台到底是啥玩意？.mp4
  03 html、css、js分别作用是啥？.mp4
  04 如何系统性学习前端.mp4
  05 后台是什么，如何和前端通信的？.mp4
  06 后台如何系统学习？.mp4
  07 什么是Ai应用？.mp4
04 Ai Agent技术栈概览
  01 到底什么是Ai应用？.mp4
  02 Ai应用目前的主流形态.mp4
  03 Ai购买机票业务流程梳理.mp4
  04 我们Ai应用学习的重点.mp4
  05 Rag到底是什么？.mp4
  06 LLM选型与对比.mp4
  07 LLM在Ai应用中目前充当什么角色？.mp4
  08 prompt提示词的5大要素.mp4
  09 什么是MCP？.mp4
  10 LangChian的作用？.mp4
05 深入理解LLM原理
  01 LLM原理学习思路.mp4
  02 神经网络如何用向量解决语义问题？.mp4
  03 神经网络的参数与权重设计.mp4
  04 什么是反向传播？.mp4
  05 如何解决过拟合的问题？.mp4
  06 数据标注是反向传播吗？.mp4
  07 什么梯度下降？解决了什么问题.mp4
  08 神经网络调参的目的到底是什么？.mp4
  09 LLM模型训练的核心流程.mp4
  10 LLM的参数越多越聪明吗？.mp4
  11 LLM参数到底作用于学习还是回答阶段？.mp4
  12 LLM如何回答床前明月光下一句？.mp4
  13 什么是蒸馏模型？.mp4
  14 700亿参数的LLM大概需要什么配置的机器跑？.mp4
  15 为什么LLM需要大量GPU运算？.mp4
  16 什么前馈神经网络？解决什么问题.mp4
  17 transformer架构中的残差连接.mp4
  18 transformer中的问责机制.mp4
  19 GPT为什么是纯解码器方案？.mp4
  20 解码器+编码器的混合架构为什么不是主流？.mp4
  21 LLM中的自回归.mp4
  22 无监督学习的两种常见方案.mp4
  23 为什么主流大模型都用NTP方案？.mp4
  24 指令微调解决的核心问题.mp4
  25 奖励打分机制和强化学习的核心区别？.mp4
  26 700亿模型训练大概需要花多少成本？.mp4
  27 Rag属于强化学习范畴吗？.mp4
  28 大模型的安全与合规性.mp4
  29 LLM神奇的涌现.mp4
  30 如何理解LLM上下文窗口？.mp4
  31 当问答太多，上下文不够咋办？.mp4
  32 LLM为什么对话轮数变多了会变蠢？.mp4
  33 LLM是如何配合Rag工作的？.mp4
  34 LLM是如何识别图像的？学习和训练过程.mp4
  35 transformer进行VIT图像处理的核心流程.mp4
  36 LLM是如何学习和训练音频的？.mp4
  37 LLM是如何理解和学习视频的？.mp4
06 LLM API系统设计
  01 LLM Api目前主流技术方案.mp4
  02 LLM Api购买.mp4
  03 安装SDK环境与技术选型.mp4
  04 图片识别的应用场景.mp4
  05 数据的结构化处理.mp4
  06 使用系统提示词进行结构化输出.mp4
  07 系统提示词和用户提示词的区别？.mp4
  08 大模型如何保持历史会话？.mp4
  09 如何追加assistant历史回复？.mp4
  10 真实后端业务场景中提问追加如何设计？.mp4
  11 LLM对回复进行stream流式输出.mp4
  12 LLM调用工具方法逐行解读.mp4
  13 为什么非深度思考会产生幻觉？.mp4
  14 如何看到LLM的深度思考过程.mp4
  15 一些常见优化建议.mp4
  16 调节思考长度.mp4
  17 回答长度和思维链长度限制.mp4
  18 续写模式的应用场景.mp4
  19 对JSON进行续写.mp4
  20 对续写模式的残缺json进行修复.mp4
  21 如果回复达到限制如何进行续写？.mp4
  22 如果输入和输出都超过长度限制如何处理？.mp4
  23 使用json schema进行格式化输出.mp4
  24 使用json object模型格式化输出.mp4
  25 Respense Api和Chat Api的区别？.mp4
  26 本地图片解析与错误排查技巧.mp4
  27 使用Files Api解析图片.mp4
  28 在线图片url解析.mp4
  29 图片的多种解析方式以及图片消耗token计算.mp4
  30 使用流式输出查看图片解析消耗的token.mp4
  31 多模态中视频的解析与原理.mp4
  32 标注图片的位置.mp4
  33 Reponse Api缓存机制.mp4
  34 session缓存和前缀缓存的区别？.mp4
  35 LLM联网搜索.mp4
  36 联网搜索实现边想边搜功能.mp4
  37 开通新的模型提供image工具调用能力.mp4
  38 使用image工具数草莓.mp4
  39 提示词prompt优化思路.mp4
07 Rag检索增强架构设计
  01 到底什么Rag检索增强？.mp4
  02 市面主流Ai应用架构设计解析.mp4
  03 为什么现在云服务是主流趋势？.mp4
08 向量数据库原理解析
  01 到底什么是向量？.mp4
  02 点乘查询机制.mp4
  03 向量数据库的索引机制.mp4
  04 数据最终变成向量的产物与特征.mp4
  05 数据转化向量的核心算法.mp4
  06 向量查询点乘算法机制.mp4
  07 向量维度是越多越好吗？.mp4
  08 一本10w字的书是如何进行向量化的？.mp4
  09 返回的内容太长了怎么办？.mp4
  10 面试的核心是吹解决方案.mp4
  11 大量短句如何向量化？.mp4
09 深入浅出LangChain
  01 环境准备.mp4
  02 用一段代码来看langchain的全貌.mp4
  03 LangChain是什么？.mp4
  04 agent返回的response包含哪些内容？.mp4
  05 agent返回的response数据类型到底是什么？.mp4
  06 中间件中的request到底长啥样？.mp4
  07 利用中间件动态选择LLM.mp4
  08 提示词进行结构化输出和toolStrategy的区别.mp4
  09 stream流式输出.mp4
  10 stream的几种不同模式.mp4
  11 我控制台的chunk打字机效果是如何实现的？.mp4
  12 利用tools去查询今天的天气.mp4
  13 使用value模式对tools调用进行流式输出.mp4
  14 使用update模式对tools调用进行流式输出.mp4
  15 message格式定义与建议.mp4
  16 查看message内部结构到底长啥样？.mp4
  17 llm Invoke和agent invoke有啥区别？.mp4
  18 tools状态传递的三种方式.mp4
  19 tools合并优化性能监控.mp4
  20 tools调用性能优化从28s到9s.mp4
  21 max token的核心作用.mp4
  22 看LLM的决策推理和调用tools的过程.mp4
  23 短期记忆state的metadata解析.mp4
  24 短期记忆state全量数据解析.mp4
  25 内置工具解读01.mp4
  26 内置工具解读02.mp4
  27 agent调用的生命周期.mp4
  28 wrap tools和model的生命周期.mp4
  29 动态提示词生命周期钩子.mp4
  30 生命周期钩子的各种应用场景.mp4
  31 定义个最小化的mcp服务.mp4
  32 到底什么是MCP？.mp4
  33 在langchain中调用天气查询mcp服务.mp4
  34 mcp改成http服务.mp4
10 LangGraph深入浅出
  01 LangGraph你好.mp4
  02 LangGraph条件判断.mp4
  03 逐行解读LangGraph入门案例.mp4
  04 checkpointer属性解读.mp4
  05 查看LLM、tools调用之后的checkpointer.mp4
  06 中断流程业务与思路梳理.mp4
  07 用graph实现一个完整的中断恢复案例01.mp4
  08 用graph实现一个完整的中断恢复案例02.mp4
  09 用graph实现一个完整的中断恢复案例03.mp4
  10 用graph实现一个完整的中断恢复案例04.mp4
  11 用graph实现一个完整的中断恢复案例05.mp4
  12 InMemoryStore和InMemorySaver的区别？.mp4
  13 SubGraph是什么以及应用场景.mp4
11 LangGraph全解析
  01 node和edge核心概念.mp4
  02 流程条件判断.mp4
  03 langGraph意图识别回复邮件案例.mp4
  04 讲笑话流程案例.mp4
  05 并行讲故事、合并案例.mp4
  06 用路由决定讲故事案例.mp4
  07 工作流程-剩余内容.mp4
  08 持久化-存档点位信息.mp4
  09 持久化-命名空间.mp4
  10 持久化-对store进行向量存储.mp4
  11 持久化工作流.mp4
  12 graph中的stream.mp4
  13 中断实际场景中3方的配合.mp4
  14 中断在Ai应用中前端、后台、Ai是如何配合的？.mp4
  15 关于中断有几点要特别注意的.mp4
  16 利用时间旅行恢复节点运行.mp4
  17 graph中子图的作用.mp4
12 LangChain实战案例
  01 跑通豆包embedding模型api.mp4
  02 利用豆包进行store向量化模糊搜索.mp4
  03 ChromaDB向量数据库-补充.mp4
  04 向量数据库的训练过程.mp4
  05 向量数据库的存储和查询过程.mp4
  06 ChromaDB最简案例.mp4
  07 向量数据库中的距离表示.mp4
  08 为什么笔记本屏幕不错和笔记本毫不相关？.mp4
  09 如何提升向量数据库的检索精度？.mp4
  10 改成cosine方式优化文本检索精度.mp4
  11 ChromaDB中的查询操作符.mp4
  12 ChromaDB查询、删除操作.mp4
  13 长文本切片存储与向量查询.mp4
  14 为什么我用ChromaDB查询原文都查不到？.mp4
  15 解决ChromaDB查询中文不精准问题.mp4
  16 为什么distance最小的结果反而不准？.mp4
  17 ChromaDB查询之后给到什么数据LLM？.mp4
  18 向量存储的ID设计.mp4
  19 ChromaDB实现文搜图.mp4
  20 如何理解机器学习中的张量？.mp4
  21 ChromaDB实现图搜图.mp4
  22 观察图片处理之后实际存储到向量数据库中的大小.mp4
13 LangSmith链路追踪监控
  01 开通langSmith账户.mp4
  02 用LangSmith对火山引擎的数据进行监控.mp4
  03 改写LangChain底层的Embbeding类兼容火山引擎.mp4
  04 traceable中支持的run_type类型.mp4
  05 改进之后的trace追踪.mp4
  06 逐行断点解读trace业务代码.mp4
  07 Rag检索增强架构改造.mp4
  08 查看Smith检索LLM数据.mp4
14 项目1：Ai实时语音对话-智能客服
  01 项目规划.mp4
  02 项目架构设计与梳理.mp4
  03 Ai应用开发前端、后台、Ai是如何配合工作的？.mp4
  04 复杂的Ai应用开发到底应该做什么？.mp4
  05 我们的项目结构设计.mp4
  06 环境安装，运行前端、后台项目.mp4
  07 项目底座介绍.mp4
  08 使用Trae和Cursor改写Nodejs服务为Python版本.mp4
  09 使用Gemini3 Por生成Python版本服务.mp4
  10 优化Gemini3生成版本.mp4
  11 api密钥与服务开通.mp4
  12 逐行解读python main流程1.mp4
  13 逐行解读python main流程2.mp4
  14 RTC业务逻辑梳理1.mp4
  15 Rtc业务架构设计2.mp4
  16 RTC业务流程梳理3.mp4
  17 RTC业务流程梳理4.mp4
  18 RTC业务流程梳理5.mp4
  19 RTC业务梳理6.mp4
  20 RTC业务流程梳理7.mp4
  21 RTC业务流程梳理8.mp4
  22 RTC业务流程梳理9.mp4
  23 RTC业务流程梳理10-1.mp4
  23 RTC业务流程梳理10-2.mp4
  24 RTC业务流程梳理11.mp4
15 项目1：LLM RAG架构
  01 项目架构设计核心思路.mp4
  02 将LLM部分独立出来.mp4
  03 Rtc给第三方LLM推流架构解析.mp4
  04 uv和ngrok环境准备.mp4
  05 LLM的欢迎语是哪里来的？.mp4
  06 项目改造的核心第一步.mp4
  07 getScenes接口逻辑梳理.mp4
  08 配置密钥环境.mp4
  09 远程启动、停止agent接口服务实现.mp4
  10 指挥ai生成符合sse协议llm回复.mp4
  11 callback生成sse协议stream流.mp4
  12 什么是sse协议？.mp4
  13 梳理前端数据交互逻辑1.mp4
  14 梳理前端数据交互逻辑2.mp4
  15 客户端接收rtc推送的二进制message消息.mp4
  16 安装浏览器插件查看状态变化.mp4
16 项目1：LLM改造
  01 利用swagger搭建LLM调试环境.mp4
  02 定制LLM系统提示词与欢迎语.mp4
  03 设置temperature对回复的影响.mp4
  04 优化提示词格式.mp4
  05 创建知识库环境.mp4
  06 rag知识库技术选型思路.mp4
  07 对LLM的调用时长进行时间监控.mp4
  08 Ai帮我参考知识库文档生成可运行业务代码.mp4
  09 添加知识库service服务.mp4
  10 知识库检索返回的原始信息.mp4
  11 跑通Rag服务并兼容多条数据返回.mp4
  12 将Rag服务接入到测试Api.mp4
  13 修复Rag接入实时对话bug1.mp4
  14 修复Rag接入实时对话bug2.mp4
  15 修复Rag接入实时对话bug3.mp4
  16 修复Rag接入实时对话bug4.mp4
  17 Ai应用开发工程师的核心职能和在企业的工作流程.mp4
17 项目1：难点亮点与优化
  01 利用prompt pilot优化提示词.mp4
  02 LLM中的Temperature和Top P参数的区别？.mp4
  03 temperature参数为何可以设置0-2.mp4
  04 利用pilot的测试集去优化prompt提示词提示词.mp4
  05 利用Pilot自动对回复进行评分.mp4
  06 如何将pilot提示词优化写进简历.mp4
  07 知识库检索优化的思路与方向.mp4
  08 稠密向量和稀疏向量的区别.mp4
  09 知识库检索支持的字段与解读.mp4
  10 知识库文档切片优化与辩证思维.mp4
  11 知识库index索引优化.mp4
  12 知识库指定索引算法优化.mp4
  13 知识库检索参数极致优化.mp4
  14 ReRank重排开启和关闭带来的性能影响.mp4
  15 Ai应用项目的性能优化核心思想方针.mp4
  16 在简历中写上项目经历2、3.mp4
  17 python热更新速度优化.mp4
  18 使用Swagger UI构Ai业务调试环境.mp4
  19 从15s到2s极致深度优化LLM推理 01.mp4
  20 从15s到2s极致深度优化LLM推理 02.mp4
  21 利用LLM批量推理构建评测集.mp4
  22 LLM  flash、lite、标准版区别.mp4
  23 LLM4种思考模式区别minimal、low、medium、high .mp4
  24 从15s到2s极致深度优化LLM推理 03.mp4
  25 从15s到2s极致深度优化LLM推理 04.mp4
  26 从15s到2s极致深度优化LLM推理 05.mp4
  27 从15s到2s极致深度优化LLM推理 06.mp4
  28 从15s到2s极致深度优化LLM推理 07.mp4
  29 KV缓存和前缀缓存的核心区别.mp4
  30 利用前缀缓存优化LLM性能.mp4
  31 Chat Api和Response Api的区别？.mp4
  32 补充简历经历4、5条.mp4
  33 豆包1.8版本LLM参数解析.mp4
  34 max token调整的意义与作用.mp4
  35 Ai实时对话的Max token设置多少合适？.mp4
  36 Asr双向流优化版带来的性能影响.mp4
  37 Asr情绪检测、敏感词、热词优化.mp4
  38 Asr上层参数调节.mp4
  39 TTS业务参数调节.mp4
  40 TTS上层业务参数解析.mp4
  41 TTS1.0 和 2.0端到端版本的区别.mp4
  42 声音复刻服务开通与配置.mp4
  43 接入声音复刻功能.mp4
  44 火山引擎veRTC服务特点与亮点.mp4
  45 实时语音Agent服务业务优化设计.mp4
  46 补充简历6、7条.mp4
18 项目2：自媒体运营Agent
  01 项目介绍.mp4
  02 项目方案架构设计.mp4
  03 让Gemini生成喂给Claude4.5的提示词.mp4
  04 cursor实现业务功能01.mp4
  05 cursor实现业务功能02.mp4
  06 cursor实现业务功能03.mp4
  07 cursor实现业务功能04.mp4
  08 Main.py生命周期管理.mp4
  09 workflow入口逻辑解读.mp4
  10 graph业务流程图梳理.mp4
  11 逐行解读start接口调用流程与状态流转01.mp4
  12 逐行解读start接口调用流程与状态流转02.mp4
  13 逐行解读resume中断恢复流程与状态流转.mp4
  14 逐行解读审核通过流程结束.mp4
  15 逐行解读审核拒绝流程.mp4
  16 项目版本切换学习方法.mp4
  17 接入LLM Api版本01.mp4
  18 接入LLM Api版本02.mp4
  19 接入LLM Api版本03.mp4
  20 接入LLM Api版本04.mp4
  21 接入LLM Api版本05.mp4
  22 接入LLM Api版本06.mp4
  23 接入LLM Api版本07.mp4
  24 Claude生成vue3.0前端界面.mp4
  25 前端完整流程功能演示.mp4
  26 使用PostgreSQL持久化graph状态01.mp4
  27 postgresql数据库安装.mp4
  28 使用PostgreSQL持久化graph状态02.mp4
  29 使用PostgreSQL持久化graph状态03.mp4
  30 AsyncConnectionPool数据库连接池的作用.mp4
  31 PostgreSQL同步Checkpointer数据核心4个步骤.mp4
  32 postgre中的4张表到底存的啥？01.mp4
  33 postgre中的4张表到底存的啥？02.mp4
  34 新增graph历史记录功能.mp4
  35 新增graph历史记录功能02.mp4
  36 新增graph历史记录功能03.mp4
  37 项目重点梳理与学习重点.mp4
19 项目2：难点亮点与优化
  01 难点亮点梳理.mp4
  02 难点亮点梳理.mp4
  03 LLM耗时统计与token使用量核心逻辑梳理.mp4
  04 SubGraph子图设计模式解析.mp4
  05 将选题流程抽象为subgraph.mp4
  06 将图片生成改为并行模式.mp4
  07 新增流式输出功能.mp4
  08 流式输出核心思路解析与踩坑.mp4
  09 多模型路由策略针对性优化链路性能.mp4
  10 流式输出和非流式输出影响checkpointer存储的结果吗？.mp4
  11 graph流式输出逐行解读.mp4
  12 LLM结构化输出优化.mp4
  13 LLM结构化输出功能验证.mp4
  14 Rag检索增强优化.mp4
  15 数据库连接池参数调整与优化.mp4
  16. 全链路状态追踪LangSmith接入.mp4
  17 B端C端业务指标埋点.mp4
  18 业务日志收集与服务.mp4
  19 内容安全审查与用户数据脱敏.mp4
  20 JWT认证授权机制.mp4
  21 JWT补充内容.mp4
  22 SSO单点登录与Auth2.0.mp4
  23 关于项目面试技巧的思考.mp4
  24 配置管理与灰度AB测试.mp4
  25 不同业务的模板扩展.mp4
  26 MCP服务划分与设计.mp4
  27 健康检查与优雅关闭.mp4
  28 Api版本控制.mp4
  29 Api限流与熔断真实企业的四层架构.mp4
  30 用户反馈闭环建立评测集.mp4
  31 错误处理降级和熔断的区别？.mp4
  32 项目中__init__py的作用？.mp4
  33 图片生成失败与敏感信息处理.mp4
  34 Graph流程节点性能优化.mp4
  35 图片大模型升级到顶级Nano Banan模型.mp4
20 项目2：逐行解读项目代码
  01 入口文件解读.mp4
  02 日志系统 ContextVar管理requestid.mp4
  03 逐行解读日志系统.mp4
  04 graph主流程源码解析.mp4
  05 thread接口解析.mp4
  06 流式输出代码解析.mp4
  07 文章生成是如何进行六十输出的？.mp4
  08 图片生成逻辑解读.mp4
  09 系统日志与LLM脱敏设计.mp4
  10 整体项目的架构设计.mp4
  11 登录逻辑解读 01.mp4
  12 登录逻辑解读 02.mp4
  13 登录逻辑解读 03.mp4
  14 登录逻辑解读 04.mp4
  15 为什么现在流行JWT？.mp4
21 数据标注平台搭建与Label Studio实战
  01 什么是数据标注.mp4
  02 标注出来的数据到底是做什么用的？.mp4
  03 Label Studio环境安装.mp4
  04 案例1： 电商评论情绪识别.mp4
  05 案例2：图片标注案例.mp4
  06 案例3：用选择题训练模型.mp4
22 模型微调与主流方案解析
  01 SFT和DPO的区别？.mp4
  02 SFT的两种主流训练数据格式.mp4
  03 SFT中的数据清洗与数据质量.mp4
  04 模型训练Lora方案解读.mp4
  05 Lora的4个核心调节参数解析.mp4
  05 偏好对齐Dto的数据格式要求.mp4
  06 DPO方案的局限与未来展望.mp4
23 项目3：LLaMA-Factory+Lora模型微调实战
  01 环境安装.mp4
  02 lora环境搭建.mp4
  03 Cuda环境问题解决与显卡驱动.mp4
  04 Lora训练结果解析.mp4
  05 案例1 电商评论情感分析.mp4
  06 案例1 开始训练Qwen模型.mp4
  07 案例1 真实企业场景对数据量的要求？.mp4
  08 案例1 学习率参数应该如何调整？.mp4
  09 案例1 训练轮数参数调节.mp4
  10 案例1 模型参数的选择.mp4
  11 案例1 模型训练完的效果.mp4
  12 案例1 模型第二次训练效果2.mp4
  13 案例1 模型第3、4次训练与优化.mp4
  14 案例1 Warmup Ratio参数在哪？.mp4
24 Agent集群架构与部署
  01 项目部署方案解读.mp4
  02 集群模式下的Ai服务部署方案.mp4
  03 集群模式下的ai服务部署方案.mp4
  04 Agent集群方案设计.mp4
  05 审核Agent集群方案.mp4
  06 完成项目step1.mp4
  07 环境配置.mp4
  08 验证step1.mp4
  09 MCP服务为什么不用SSE？.mp4
  10 遇到Ai解决不掉的Bug怎么办？.mp4
  11 解析LLM GateWay.mp4
  12 逐行解读LLm gateway.mp4
  13 LLM gateway完整调用链路梳理.mp4
  14 LLM gateway整体架构梳理.mp4
  15 测试Rag service.mp4
  16 rag service逐行解读.mp4
  17 Rag架构流程解析.mp4
  18 memory_service架构解析.mp4
  19 测试memory功能.mp4
  20 解读memory代码实现.mp4
  21 memory服务业务流程解析.mp4
  22 Memory服务为何要做MCP？.mp4
  23 Prompt MCP架构解析.mp4
  24 Prompt测试代码.mp4
  25 Prompt MCP服务输入与输出.mp4
  26 Gateway架构解析.mp4
  27 Gateway源码设计解析.mp4
  28 gateway整体调用链路解析.mp4
  29 gateway中的3个核心问题.mp4
  30 服务全部启动脚本.mp4
  31 跨项目功能演示与解析.mp4
  32 日志调用链路架构解析.mp4
  33 查看日志系统log.mp4
  34 智能客服项目核心代码解析.mp4
  35 智能客服项目核心架构解析.mp4
25 项目4：线上企业版
  01 环境配置.mp4
  02 环境配置02.mp4
  03 更多内容.....更新中
26 实战面试
  2.25 武汉18k 教授.mp4
  2.25 武汉25k 电商头部 - Trim.mp4
  2.26 武汉边缘面试官18k.mp4
  2.26 深信服18k （重点看）.mp4
  3.9 创业无限画布深圳30k(重点看)-裁切.mp3
  3.9 字节外包-裁切.mp3
  3.9 重庆50k-裁切.mp3
  3.16 深圳30k 两轮已经过了.mp3
  4.22 上海35K实战面试-1面裁切.mp3
  4.23 上海35K实战面试-2面裁切.mp3
课件资料
  课件资料-url合集.pdf