│ 智能体-课程大纲.pdf
│ 智能体速成-招生简章.pdf
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├─01-大模型概述_低代码智能体开发_企业级LM部署
│ │ 课件资料.exe
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│ ├─day01
│ │ 01-整体课程介绍.mp4
│ │ 02-为什么会出现大模型.mp4
│ │ 03-大模型中的计量单位.mp4
│ │ 04-大模型的分类.mp4
│ │ 05-大模型的4个要素.mp4
│ │ 06-大模型的训练环节.mp4
│ │ 07-大模型的推理环节_算力和算力的瓶颈.mp4
│ │ 08-工程化的几个模块_如何访问大模型.mp4
│ │ 09-工程化落地的整体流程.mp4
│ │ 10-提示词工程的几个要素.mp4
│ │ 11-提示词的边界_注意点.mp4
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│ ├─day02
│ │ 01-关于RAG的说明.mp4
│ │ 02-关于模型微调的说明.mp4
│ │ 03-关于模型续训的说明.mp4
│ │ 04-关于智能体的说明（含mcp、工作流）.mp4
│ │ 05-RAG的基本执行流程.mp4
│ │ 06-以CherryStudio和ima为例，说明RAG知识库的使用.mp4
│ │ 07-以Dify为例演示RAG知识库的使用.mp4
│ │ 08-智能体的整体介绍_coze的界面功能介绍.mp4
│ │ 09-创建智能体1：深夜情感主播.mp4
│ │ 10-创建智能体2：大学百事通.mp4
│ │ 11-创建智能体3：家庭记账软件_Dify智能体创建的简单演示.mp4
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│ ├─day03
│ │ 01-商户运营管家涉及到的几个项目的介绍.mp4
│ │ 02-coze中如何导入现有的资源.mp4
│ │ 03-coze案例：产品营销海报的生成.mp4
│ │ 04-大家几个问题的回复.mp4
│ │ 05-Dify案例：一键生成行业调研报告.mp4
│ │ 06-Dify案例：处理客户投诉助手.mp4
│ │ 07-Coze案例：客服对话记录分析.mp4
│ │ 08-Dify案例：客服对话记录分析.mp4
│ │ 09-Coze与Dify案例：商品评论分析.mp4
│ │ 10-Coze案例：商品营销卖点提炼.mp4
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│ └─day04
│ 01-Python代码调用Coze平台的工作流.mp4
│ 02-Python代码调用Dify平台的工作流.mp4
│ 03-本地Ollama的部署说明.mp4
│ 04-为什么要进行企业级大模型部署_部署方案.mp4
│ 05-服务器配置的选择_Docker的安装.mp4
│ 06-Dify的安装和部署.mp4
│ 07-Dify平台部署在线大模型.mp4
│ 08-AutoDL部署服务器_部署XInference_部署LLM.mp4
│ 09-部署嵌入模型_部署重排序模型.mp4
│ 10-Dify平台接入Xinference的三种模型并演示使用.mp4
│ 11-建议：相关资源的关闭.mp4
│ 12-coze案例3之set_product_name_and_desc工作流的搭建.mp4
│ 13-coze案例3之selling_point_generation工作流的搭建.mp4
│ 14-coze案例3之selling2buying_point工作流的搭建.mp4
│ 15-coze案例3之red_book_and_video_script工作流的搭建.mp4
│ 16-小结.mp4
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└─02-LangChain_LangGraph_MCP
│ 课件资料.exe
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├─day01
│ 01_langchain简介和扯淡闲聊求职学习方法.mp4
│ 02_langchain架构和未来趋势.mp4
│ 03_模型调用入门.mp4
│ 04_model_provider课间答疑.mp4
│ 05_模型调用企业版.mp4
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├─day02
│ 06_Model-IO大模型接口.mp4
│ 07_Ollama本地大模型部署.mp4
│ 08_模型调用方法6大方法.mp4
│ 09_模型参数temperature补充.mp4
│ 10_Prompt是什么.mp4
│ 11_提示词模板之构造方法.mp4
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├─day03
│ 12_创建提示词PromptTemplate下集.mp4
│ 13_提示词3大主要方法.mp4
│ 14_ChatPromptTemplate对话提示词模板创建.mp4
│ 15_ChatPromptTemplate实例化参数3大类型.mp4
│ 16_MessagesPlaceholder消息占位符提示词模板.mp4
│ 17_外部加载Prompt.mp4
│ 18_输出解析器是什么及两大方法.mp4
│ 19_输出解析器进阶用法.mp4
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├─day04
│ 20_Runnable统一接口和方法.mp4
│ 21_LCEL理论入门.mp4
│ 22_链式调用基础用法案例代码.mp4
│ 23_RunnableLambda回答同学提问.mp4
│ 24_记忆缓存为什么重要.mp4
│ 25_记忆中间件简介.mp4
│ 26_记忆缓存之内存版.mp4
│ 27_记忆缓存之redis版.mp4
│ 28_Tool工具调用理论.mp4
│ 29_Tools实战天气查询.mp4
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├─day05
│ 30_向量化模型理论入门.mp4
│ 31_向量数据库.mp4
│ 32_文本向量化hello.mp4
│ 33_文本嵌入模型常用编码模板.mp4
│ 34_用redisStack作为向量存储.mp4
│ 35_RAG是什么能干嘛.mp4
│ 36_RAG流程和文档加载器理论.mp4
│ 37_文档加载器-代码案例.mp4
│ 38_使用split_text()方法进行文本分割.mp4
│ 39_答疑和分割文档对象案例.mp4
│ 40_AI智能运维助手大厂真实案例.mp4
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├─day06
│ 41_MCP入门概念.mp4
│ 42_MCP架构知识.mp4
│ 43_MCP案例FastMCP调用.mp4
│ 44_课堂答疑交流.mp4
│ 45_Agent智能体入门理论.mp4
│ 46_Agent演变过程.mp4
│ 47_AgentReact推理执行案例.mp4
│ 48_A2A案例讲解.mp4
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├─day07
│ 01_LangGraph理论概述.mp4
│ 02_LangGraph的技术架构.mp4
│ 03_LangGraphHelloWorld.mp4
│ 04_加一点业务.mp4
│ 05_图的构建流程-小总结.mp4
│ 06_api之图的构建流程.mp4
│ 07_api之基本的State定义.mp4
│ 08_api之state的schema.mp4
│
├─day08
│ 01_LangGraph理论概述.mp4
│ 02_LangGraph的技术架构.mp4
│ 03_LangGraphHelloWorld.mp4
│ 04_加一点业务.mp4
│ 05_图的构建流程-小总结.mp4
│ 06_api之图的构建流程.mp4
│ 07_api之基本的State定义.mp4
│ 08_api之state的schema.mp4
│ 09_api之state的reducer更新策略.mp4
│ 10_api之node的定义理论知识.mp4
│ 11_api之node缓存策略.mp4
│ 12_api之node的异常重试处理机制.mp4
│ 13_api之edge普通边和条件边.mp4
│ 14_api之条件和入口点.mp4
│ 15_api之send.mp4
│
└─day09
01_LangGraph理论概述.mp4
02_LangGraph的技术架构.mp4
03_LangGraphHelloWorld.mp4
04_加一点业务.mp4
05_图的构建流程-小总结.mp4
06_api之图的构建流程.mp4
07_api之基本的State定义.mp4
08_api之state的schema.mp4
09_api之state的reducer更新策略.mp4
10_api之node的定义理论知识.mp4
11_api之node缓存策略.mp4
12_api之node的异常重试处理机制.mp4
13_api之edge普通边和条件边.mp4
14_api之条件和入口点.mp4
15_api之send.mp4
16_api之Command.mp4
17_api之RuntimeContext运行时上下文.mp4
18_高级特性之流式处理(Streaming).mp4
19_内存检查点.mp4
20_数据库检查点(sqlite).mp4
21_构建Agent实现记忆存储.mp4
22_时间回溯(Time-Travel).mp4
23_子图作为节点添加到父图.mp4
24_跨图状态交互.mp4
25_多智能体架构理论说明.mp4
26_A2A主管和交接案例.mp4
27_智能体技能.mp4
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