AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课程

编辑点评

项目驱动，实战性强，涵盖RAG与Agent智能体开发，适合对AI应用开发感兴趣的初学者和进阶者。

⭐ 编辑推荐

从基础到进阶，全面学习AI大模型RAG与Agent智能体开发，掌握最新技术。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 PPT
    02大模型RAG开发.pptx  [6.9 MB]
    01提示词工程.pptx  [12.4 MB]
    03RAG项目.pptx  [2.2 MB]
📁 资料
📁     📁 PyCharm
📁         📁 pj
            pj教程.txt  [86.0 B]
            jetbra.zip  [376.7 KB]
            key.txt  [2.6 KB]
        pycharm-2025.2.6-aarch64.dmg  [1.2 GB]
        pycharm-2025.2.6.exe  [983.8 MB]
📁     📁 数据资料
        颜色选择.txt  [3.3 KB]
        Python基础语法.txt  [34.7 KB]
        pdf2【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.pdf  [27.9 KB]
        尺码推荐.txt  [487.0 B]
        洗涤养护.txt  [6.2 KB]
        stu.csv  [331.0 B]
        pdf1.pdf  [292.3 KB]
        info.csv  [526.0 B]
        stu_json_lines.json  [151.0 B]
        stu.json  [163.0 B]
        stus.json  [171.0 B]
📁     📁 Miniconda3
        Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.pkg  [115.4 MB]
        Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe  [90.0 MB]
        Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg  [112.3 MB]
📁     📁 Python
        python-3.10.11-amd64.exe  [27.7 MB]
        python-3.10.11-macos11.pkg  [39.1 MB]
📁 视频
📁     📁 P2OpenAI库的基础使用
        02、OpenAI库的流式输出模式.mp4  [72.1 MB]
        01、OpenAI库的基础使用.mp4  [51.7 MB]
        03、OpenAI库附带历史消息调用模型.mp4  [64.7 MB]
📁     📁 P1前置准备
        01、通义千问大模型的接入.mp4  [40.7 MB]
        02、代码调用云端的大模型.mp4  [34.3 MB]
        05、win&mac部署ollama并运行蒸馏模型.mp4  [137.5 MB]
        04、Ollama简介.mp4  [74.5 MB]
        03、使用环境变量保护APIKEY【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [125.9 MB]
        06、代码调用ollama的本地模型.mp4  [46.2 MB]
📁     📁 P3提示词工程
        06、提示词优化案例_金融文本匹配.mp4  [204.6 MB]
        02、提示词优化案例介绍和零样本少样本思想.mp4  [141.5 MB]
        04、Json数据格式.mp4  [204.2 MB]
        03、提示词优化案例_金融文本分类任务.mp4  [290.3 MB]
        05、提示词优化案例_金融文本信息抽取.mp4  [277.2 MB]
        01、大模型prompt工程指南.mp4  [39.7 MB]
📁     📁 P4RAG开发
        17、简单理解Runnable接口.mp4  [128.5 MB]
        22、Memory长期会话记忆.mp4  [498.2 MB]
        28、基于向量检索构建提示词.mp4  [170.1 MB]
        29、RunnablePassthrough的使用.mp4  [400.8 MB]
        13、模板类的format和invoke方法.mp4  [229.9 MB]
        06、LangChain调用大语言模型.mp4  [120.8 MB]
        11、LangChain通用提示词模板.mp4  [164.3 MB]
        03、RAG介绍.mp4  [377.0 MB]
        09、LangChain消息的简写形式【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [114.5 MB]
        27、VectorStores向量存储.mp4  [378.9 MB]
        25、TextLoader和文档分割器【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4  [201.4 MB]
        05、[扩展]余弦相似度算法.mp4  [236.3 MB]
        14、ChatPromptTemplate的使用.mp4  [210.7 MB]
        01、LangChain的简介.mp4  [11.7 MB]
        08、LangChain调用聊天模型.mp4  [202.7 MB]
        15、Chain的基础使用.mp4  [287.0 MB]
        16、[扩展]或运算符的重写【更多精选‖公众号：CunWorknotes】  .mp4  [226.5 MB]
        02、LangChain的环境部署.mp4  [53.6 MB]
        07、LangChain模型的流式输出.mp4  [80.2 MB]
        19、JsonOutputParser和多模型执行链【不易整理‖请关注：CunWorkNoteS】.mp4  [302.6 MB]
        23、CSVLoader【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4  [249.4 MB]
        10、LangChain调用嵌入模型.mp4  [186.3 MB]
        26、PyPDFLoader.mp4  [115.2 MB]
        24、JSONLoader.mp4  [256.3 MB]
        21、Memory临时会话记忆.mp4  [508.6 MB]
        04、[扩展]向量的基础概念.mp4  [283.3 MB]
        12、FewShot提示词模板.mp4  [252.2 MB]
        18、StrOutputParser字符串输出解析器.mp4  [193.3 MB]
        20、自定义函数加入链.mp4  [58.2 MB]
📁     📁 P5RAG项目
        09、RAG项目-聊天页面开发.mp4  [323.0 MB]
        02、RAG项目-文本上传WEB服务.mp4  [177.4 MB]
        05、RAG项目-完成离线流程开发.mp4  [230.3 MB]
        07、RAG项目-rag服务核心代码开发.mp4  [246.2 MB]
        01、RAG项目案例介绍.mp4  [23.0 MB]
        06、RAG项目-在线流程向量存储服务代码.mp4  [172.6 MB]
        08、RAG项目-历史会话记录功能的实现.mp4  [423.9 MB]
        04、RAG项目-知识库更新服务.mp4  [300.7 MB]
        03、RAG项目-md5工具函数开发.mp4  [263.8 MB]
    课程导学.mp4  [68.6 MB]

适合人群

• AI爱好者
• 开发人员
• 技术学生

🎯 学习收获

• 掌握RAG开发技术
• 学会Agent智能体构建
• 提升AI应用开发能力

🎉 祝您学习愉快！