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tomiezhang | 架构师
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tomiezhang
架构师
16年腾讯老鹅,前产研总监,前腾讯面试委员会委员,前腾讯专业委员会委员,11级高级工程师,著有《前端体验设计HTML5 CSS3终极修炼》一书,熟悉HTML、CSS、javascript、python、langchain等技术栈,曾负责腾讯网、腾讯新闻、腾讯广告等产品与研发团队,目前深耕与研究AI场景应用方向。
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2-3 智能体揭秘:为什么它是未来的核心?智能体到底是什么? (10:11)
2-4 风口已知-机遇与挑战:AI 淘汰的是不会使用AI的人 (19:43)
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第5章 DeepSeek:国产之光
5-1 本章介绍 (05:55)
5-2 DeepSeek为什么火了? (14:43)
5-3 推理大模型做对了什么?DeepSeek V3 与DeepSeek R1本质区别 (17:03)
5-4 DeepSeek 提示词模板与注意 (08:42)
5-5 新手必知的10个DeepSeek魔法指令 (03:05)
5-6 DeepSeek的模型与部署需求分析,以及资源获取方式 (24:12)
5-7 DS本地部署:本地私有化AI对话助手实现 (19:15)
5-8 DS云端部署:按需付费更加灵活 (16:15)
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5-10 本章小结 (01:46)
第6章 初识langchain:LLM大模型与AI应用的“粘合剂”
6-1 本章介绍 (02:35)
6-2 langchain是什么以及发展过程 (05:52)
6-3 langchain能做什么和能力一览 (11:57)
6-4 langchain的优势与劣势分析 (07:30)
6-5 langchain使用环境的搭建 (15:30)
6-6 AI智能开发学习平台(实战+免费key+测试+AI资讯) (09:16)
6-7 先跑起来:第一个实例,了解langchain的基本模块 (15:24)
6-8 本章总结 (01:56)
第7章 ChatModels:磨平不同LLM的差异
7-1 本章介绍 (02:59)
7-2 LangChain核心组件:LLMs与ChatModels (13:26)
7-3 LangChain使用标准事件驱动大模型 (33:16)
7-4 tokens与上下文交互窗口 (15:21)
7-5 模型异常处理与缓存机制 (07:06)
7-6 如何配合本地大模型?模型Token usage的花费? (13:38)
7-7 大模型的Tool Call工具调用能力:先进大模型的标配 (13:04)
7-8 练一练:使用某个大模型来驱动事件 (02:04)
第8章 PromptTemple: 提示词工程在LangChain中的实践
8-1 本章介绍 (01:40)
8-2 提示词:大模型工作的核心部件 (05:49)
8-3 prompts模板:大模型推理的关键 (04:25)
8-4 五种prompts模板实战:字符串模板应用 (04:27)
8-5 五种prompts模板实战:对话模板应用 (04:25)
8-6 五种prompts模板实战:消息占位符应用 (03:42)
8-7 五种prompts模板实战:使用Message组合模板 (03:32)
8-8 五种prompts模板实战:自定义模板应用 (10:14)
8-9 Few Shot:提供推理质量的常见方式 (12:45)
8-10 示例选择器- 根据长度动态选择提示词示例 (12:53)
8-11 示例选择器-根据语义相似度选择提示词示例 (05:50)
8-12 示例选择器- MMR与最大余弦相似度选择示例 (06:25)
8-13 使用Partial实战部分格式化效果 (05:56)
8-14 langchain hub加载提示词管理 (12:46)
8-15 练一练:使用langchain hub加载提示词模板 (01:36)
8-16 本章总结 (03:02)
第9章 规范化输出:OutputParsers的关键技术
9-1 本章介绍 (07:23)
9-2 常见的输出解析器OutputParsers 一览 (12:56)
9-3 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(1) (17:39)
9-4 文本、JSON、XML、结构化输出解析器应用(2) (17:06)
9-5 LLM应用容错机制 (09:22)
9-6 如何自定义解析器? (10:17)
9-7 本章总结 (02:38)
第10章 LCEL:组件化开发的新范式
第11章 RAG:知识增强型AI系统
第12章 Agents实战:单Agent实现自定义BOT
第13章 Agents深入:多Agents工作流的实现
第14章 Agents深入:部署优化与云平台使用
第15章 CrewAI: 又一款主流的Agents开发框架
第16章 课程总结
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