尚硅谷大模型智能体线上速成班2026年01月11

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├─01-大模型概述_低代码智能体开发_企业级LM部署（宋老师）
│ ├─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
│ │ 开课.pptx
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─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
│ │ 课件.zip
│ │
│ ├─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
│ │ 课件 v1.2.zip
│ │
│ └─day04
│    ├─视频
│    │ 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
│    ├─课件
│    │ 同day03的课件.txt
│    软件
│    │ OllamaSetup.exe
│    │ Postman-win64-9.15.2-Setup.exe
│    │ Xftp-8.0.0068p.exe
│    │ Xshell-8.0.0084p.exe
│    │ dify-0.15.5.tar.gz
│    ├─代码.zip
│    └─资料.zip
│
│
├─02-LangChAIn(阳哥)
│ ├─day01
│ │ ├─01_vcr
│ │ │ 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
│ │ │
│ │ ├─02_note
│ │ │ LangChAIn速通实战学生用(严禁预习)2026.1.21.mmap
│ │ │ 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ │ MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │
│ │ └─03_code.zip
│ │
│ ├─day02
│ │ ├─01_vcr
│ │ │ 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
│ │ │
│ │ ├─02_note
│ │ │ LangChAIn速通实战学生用(严禁预习)2026.1.24.mmap
│ │ │ 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ │ MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │
│ │ └─03_code.zip
│ │
│ ├─day03
│ │ ├─01_vcr
│ │ │ 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
│ │ │
│ │ ├─02_note
│ │ │ LangChAIn速通实战学生用(严禁预习)2026.1.25.mmap
│ │ │ 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ │ MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │
│ │ └─03_code.zip
│ │
│ ├─day04
│ │ ├─01_vcr
│ │ │ 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
│ │ │
│ │ ├─02_note
│ │ │ LangChAIn速通实战学生用(严禁预习)2026.1.28.mmap
│ │ │ 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │ │ MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │
│ │ └─03_code.zip
│ │
│ ├─day05
│ │ └─03_LangChAIn大模型智能体260111班(线上班1期)
│ │    ├─01_vcr（30-40集）
│ │    │ 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
│ │    │ 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
│ │    │ 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
│ │    │ 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
│ │    │ 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
│ │    02_note
│ │    │ LangChAIn速通实战学生用(严禁预习)2026.1.31.mmap
│ │    │ 讲解到哪笔记给到哪严禁预习.txt
│ │    │ MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │    └─03_code.zip
│ │
│ │
│ ├─day06
│ │ ├─01_vcr（从41集开始）
│ │ │ 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
│ │ │ 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
│ │ │ 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
│ │ │ 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
│ │ │ 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
│ │ │ 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
│ │ │
│ │ ├─02_note
│ │ │ LangChAIn速通实战学生用All2026.2.1.mmap
│ │ │ MindManager2020安装软件破解版.zip
│ │ │
│ │ └─03_code.zip
│ │
│ ├─day07 langgraph
│ │ ├─01_vcr
│ │ │ 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
│ │ │
│ │ ├─03_note
│ │ │ LangGraph速通实战2026V1.2学生用2026.2.4.mmap
│ │ │
│ │ └─02_code.zip
│ │
│ ├─day08 LangGraph速通
│ │ ├─01_vcr(今天从第9集开始)
│ │ │ 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
│ │ │
│ │ ├─03_note
│ │ │ LangGraph速通实战2026V1.2学生用2026.2.7.mmap
│ │ │
│ │ └─02_code.zip
│ │
│ ├─day09 LangGraph速通
│ │ ├─01_vcr（今天从16集开始）
│ │ │ 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
│ │ 03_note
│ │ │ LangGraph速通实战2026V1.2学生用2026.2.8AllOver.mmap
│ │ └─02_code.zip
│ │
│ └─FastMCP3.12版本支持.zip
│
├─03-项目_掌柜问数
│ └─尚硅谷大模型项目之掌柜问数
│    ├─1.笔记
│    │ 尚硅谷大模型项目之掌柜问数.docx
│    4.视频
│    │ ├─day_01
│    │ │ 01-掌柜问数-项目概述.mp4
│    │ │ 02-掌柜问数-核心思想.mp4
│    │ │ 03-掌柜问数-项目架构.mp4
│    │ │ 04-掌柜问数-项目架构-元数据库.mp4
│    │ │ 05-掌柜问数-项目架构-向量索引.mp4
│    │ │ 06-掌柜问数-项目架构-全文索引.mp4
│    │ │ 07-掌柜问数-项目架构-问数智能体.mp4
│    │ ├─day_02
│    │ │ 01-掌柜问数-课程回顾.mp4
│    │ │ 02-掌柜问数-开发环境-创建UV项目.mp4
│    │ │ 03-掌柜问数-开发环境-UV使用说明.mp4
│    │ │ 04-掌柜问数-开发环境-安装依赖.mp4
│    │ │ 05-掌柜问数-开发环境-安装Docker.mp4
│    │ │ 06-掌柜问数-开发环境-Docker镜像使用说明.mp4
│    │ │ 07-掌柜问数-开发环境-启动所需服务.mp4
│    │ │ 08-掌柜问数-基础设施-项目结构.mp4
│    │ │ 09-掌柜问数-基础设施-配置参数管理.mp4
│    │ │ 10-掌柜问数-基础设施-Qdrant快速入门.mp4
│    │ │ 11-掌柜问数-基础设施-Qdrant客户端.mp4
│    │ ├─day_03
│    │ │ 01-掌柜问数-基础设施-QdrantClients-异步.mp4
│    │ │ 02-掌柜问数-基础设施-ESClient-基础概念.mp4
│    │ │ 03-掌柜问数-基础设施-ESClient-客户端概述.mp4
│    │ │ 04-掌柜问数-基础设施-ESClient-快速入门.mp4
│    │ │ 05-掌柜问数-基础设施-ESClient-编码.mp4
│    │ │ 06-掌柜问数-基础设施-EmbeddingClient-概述.mp4
│    │ │ 07-掌柜问数-基础设施-EmbeddingClient-编码.mp4
│    │ │ 08-掌柜问数-基础设施-MySQLClient-快速入门.mp4
│    │ │ 09-掌柜问数-基础设施-MySQLClient-编码.mp4
│    │ │ 10-掌柜问数-基础设施-MySQLClient-参数配置.mp4
│    │ │ data-agent.zip
│    │ ├─day_04
│    │ │ 01-掌柜问数-Docker环境问题.mp4
│    │ │ 02-掌柜问数-基础设置-MySQLClient-完善.mp4
│    │ │ 03-掌柜问数-基础设置-日志相关配置.mp4
│    │ │ 04-掌柜问数-元数据知识库-需求说明.mp4
│    │ │ 05-掌柜问数-元数据知识库-脚本执行说明.mp4
│    │ │ 06-掌柜问数-元数据知识库-脚本参数解析.mp4
│    │ │ 07-掌柜问数-元数据知识库-代码分层说明.mp4
│    │ │ 08-掌柜问数-元数据知识库-读取配置文件.mp4
│    │ │ 09-掌柜问数-元数据知识库-代码分层梳理.mp4
│    │ │ 10-掌柜问数-元数据知识库-保存表信息和字段信息到数据库-上.mp4
│    │ │ data-agent.zip
│    │ ├─day_05（下午+晚上）
│    │ │ 01-掌柜问数-元数据知识库-保存表信息和字段信息到数据库-中.mp4
│    │ │ 02-掌柜问数-元数据知识库-保存表信息和字段信息到数据库-下.mp4
│    │ │ 03-掌柜问数-元数据知识库-为字段信息建立向量索引-上.mp4
│    │ │ 04-掌柜问数-元数据知识库-为字段信息建立向量索引-中.mp4
│    │ │ 05-掌柜问数-元数据知识库-为字段信息建立向量索引-下.mp4
│    │ │ 06-掌柜问数-元数据知识库-为字段取值构建全文索引-上.mp4
│    │ │ 07-掌柜问数-元数据知识库-为字段取值构建全文索引-下.mp4
│    │ │ 08-掌柜问数-元数据知识库-整理代码.mp4
│    │ │ 09-掌柜问数-元数据知识库-保存指标信息到元数据库.mp4
│    │ │ 10-掌柜问数-元数据知识库-为指标信息建立向量索引.mp4
│    │ │ 11-掌柜问数-元数据知识库-最终测试.mp4
│    │ │ 12-掌柜问数-问数智能体-流程回顾.mp4
│    │ │ 13-掌柜问数-问数智能体-langgraph基础回顾.mp4
│    │ │ 14-掌柜问数-问数智能体-流程图搭建.mp4
│    │ │ 15-掌柜问数-问数智能体-流程图流式输出.mp4
│    │ │ 16-掌柜问数-问数智能体-抽取关键词.mp4
│    │ │ 17-掌柜问数-问数智能体-召回字段信息-上.mp4
│    │ │ 18-掌柜问数-问数智能体-召回字段信息-下.mp4
│    │ │ data-agent.zip
│    │ day_06（下午＋晚上）
│    │    01-掌柜问数-问数智能体-召回指标信息.mp4
│    │    02-掌柜问数-问数智能体-召回字段取值.mp4
│    │    03-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-一.mp4
│    │    04-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-二.mp4
│    │    05-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-三.mp4
│    │    06-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-四.mp4
│    │    07-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-五.mp4
│    │    08-掌柜问数-问数智能体-过滤表信息.mp4
│    │    09-掌柜问数-问数智能体-过滤指标信息.mp4
│    │    10-掌柜问数-问数智能体-添加额外上下文.mp4
│    │    11-掌柜问数-问数智能体-生成SQL.mp4
│    │    12-掌柜问数-问数智能体-校验SQL.mp4
│    │    13-掌柜问数-问数智能体-校正SQL.mp4
│    │    14-掌柜问数-问数智能体-执行SQL.mp4
│    │    15-掌柜问数-API接口-需求说明.mp4
│    │    16-掌柜问数-API接口-流式响应.mp4
│    │    17-掌柜问数-API接口-SSE协议.mp4
│    │    18-掌柜问数-API接口-声明周期事件.mp4
│    │    data-agent.zip
│    ├─2.资料.zip
│    └─3.代码.zip
│
│
├─04-多智能体项目_DeepAgents
│ ├─day01_概念和快速入门
│ │ ├─视频
│ │ │ 01_deepagents_agent发展过程和高阶提示词说明.mp4
│ │ │ 02_deepagents_介绍和核心功能说明.mp4
│ │ │ 03_deepagents_快速入门_基本使用和调用流程.mp4
│ │ │ 04_deepagents_快速入门_流式结果处理和解析.mp4
│ │ │ 05_deepagents_快速入门_高效多智能体设计.mp4
│ │ │
│ │ ├─资料
│ │ │ 教案.zip
│ │ │
│ │ └─代码.zip
│ │
│ ├─day02_进阶使用
│ │ 06_deepagents_进阶应用_子智能体以及异步执行处理.mp4
│ │ 07_deepagents_进阶应用_兼容langgraph和langchAIn形式.mp4
│ │ 08_deepagents_进阶应用_人机交互和具体动作实现.mp4
│ │ 09_deepagents_进阶应用_人机交互总结.mp4
│ │ 10_deepagents_进阶应用_长期记忆和backends类型介绍.mp4
│ │ 11_deepagents_进阶应用_filesystembackend说明和使用.mp4
│ │ 12_deepagents_进阶应用_store和statebackend说明和使用.mp4
│ │ 13_deepagents_进阶应用_compositeBackend说明和使用.mp4
│ │ 14_deepagents_进阶应用_day02内容总结.mp4
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day03进阶和项目搭建
│ │ 14_deepagents_进阶应用_day02内容总结.mp4
│ │ 15_deepagents_进阶应用_中间件和自带中间件使用.mp4
│ │ 16_deepagents_进阶应用_自定义工具中间件使用.mp4
│ │ 17_deepagents_进阶应用_skill介绍和使用.mp4
│ │ 18_deepagents_进阶应用_总体总结.mp4
│ │ 19_深度搜索_项目介绍.mp4
│ │ 20_深度搜索_项目搭建和基础导入.mp4
│ │ 21_深度搜索_模型和配置文件准备.mp4
│ │ 代码.zip
│ │ 资料.zip
│ │
│ ├─day04_数据库和rag助手开发
│ │ 22_deepagents_旅游规划_作业讲解.mp4
│ │ 23_深度搜索_子智能体_网络搜索智能体.mp4
│ │ 24_深度搜索_子智能体_数据库搜索智能体.mp4
│ │ 25_深度搜索_子智能体_rag智能助手介绍.mp4
│ │ 26_深度搜索_ragflow_安装_上.mp4
│ │ 27_深度搜索_ragflow_知识库和上传文件.mp4
│ │ 28_深度搜索_ragflow_助手和会话的操作.mp4
│ │ 29_深度搜索_ragflow_可视化页面和代码测试.mp4
│ │ 代码.zip
│ │
│ └─day05_主智能体和接口设计
│    30_深度搜索_子智能体_ragflow智能体配置.mp4
│    31_深度搜索_主智能体_搭建.mp4
│    32_深度搜索_主智能体_前后端交互流程分析.mp4
│    33_深度搜索_主智能体_主智能体执行方法分析.mp4
│    34_深度搜索_主智能体_主智能体执行和api接口.mp4
│    35_深度搜索_事件loop说明.mp4
│    前后端交互流程.png
│    代码.zip
│
│
├─05项目_掌柜智库
│ ├─day01_rag和项目介绍和搭建
│ │ 30_掌柜智库_rag_介绍和基本流程理解.mp4
│ │ 31_掌柜智库_项目开发_项目功能介绍.mp4
│ │ 32_掌柜智库_项目开发_项目流程和确保准确方案.mp4
│ │ 33_掌柜智库_项目开发_项目搭建和依赖导入.mp4
│ │ 34_掌柜智库_导入模块_导入模块图节点搭建.mp4
│ │ 35_掌柜智库_导入模块_node_entry节点实现.mp4
│ │ 36_掌柜智库_导入模块_node_PDF_to_md_节点分析.mp4
│ │ 37_掌柜智库_导入模块_node_PDF_to_md_节点搭建和校验方法实现.mp4
│ │ 记得更新进度手册.txt
│ │ 项目搭建_依赖导入_图结构搭建_入口节点_PDF转md节点开篇.txt
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day02_导入模块_PDF转md和md图片识别节点
│ │ ├─视频
│ │ ├─38_掌柜智库_导入模块_node_PDF_to_md_进行mineru上传和轮询获取结果.mp4
│ │ ├─39_掌柜智库_导入模块_node_PDF_to_md_zip下载和解压处理.mp4
│ │ ├─40_掌柜智库_导入模块_node_PDF_to_md_测试.mp4
│ │ ├─41_掌柜智库_导入模块_node_PDF_to_md_节点总结.mp4
│ │ ├─42_掌柜智库_导入模块_node_md_img_minio创建和工具准备.mp4
│ │ ├─43_掌柜智库_导入模块_node_md_img_准备模型工具类.mp4
│ │ ├─44_掌柜智库_导入模块_node_md_img_核心流程和参数总结.mp4
│ │ ├─45_掌柜智库_导入模块_node_md_img_前两步骤.mp4
│ │ ├─46_掌柜智库_导入模块_本周内容说明.mp4
│ │ └─代码.zip
│ │
│ ├─day03_导入模块_切割思路完善
│ │ 47_掌柜智库_导入模块_node_md_img_前置回顾和图片识别改码.mp4
│ │ 48_掌柜智库_导入模块_node_md_img_图片总结和访问限速处理.mp4
│ │ 49_掌柜智库_导入模块_node_md_img_图片上传和md替换.mp4
│ │ 50_掌柜智库_导入模块_node_md_img_内容备份.mp4
│ │ 51_掌柜智库_导入模块_node_md_img_端点总结.mp4
│ │ 52_掌柜智库_导入模块_node_md_img_删除minio内容.mp4
│ │ 53_掌柜智库_导入模块_node_document_split_切割思路说明和流程.mp4
│ │ 切割思路说明.png
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day04_导入模块_splite实现和后置接口准备
│ │ 54_掌柜智库_导入模块_node_document_split_流程和存储格式区分.mp4
│ │ 55_掌柜智库_导入模块_node_document_split_语义和标题切割逻辑.mp4
│ │ 56_掌柜智库_导入模块_node_document_split_长切短合并处理.mp4
│ │ 57_掌柜智库_导入模块_node_document_split_完成和测试.mp4
│ │ 58_掌柜智库_导入模块_node_item_name_recognition_前置准备工作.mp4
│ │ 归一化.png
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day05_导入模块_主体识别和chunks入库
│ │ ├─备份视频（腾讯会议录制）
│ │ │ 腾讯会议视频_主体识别_向量生成_存储向量数据库.mp4
│ │ │
│ │ ├─59_掌柜智库_导入模块_node_item_name_recognition_进行上下文识别.mp4
│ │ ├─60_掌柜智库_导入模块_node_item_name_recognition_生成向量和函数介绍.mp4
│ │ ├─61_掌柜智库_导入模块_node_item_name_recognition_设计向量库和存储.mp4
│ │ ├─62_掌柜智库_导入模块_node_bge_embedding_chunks批量处理和向量生成.mp4
│ │ ├─63_掌柜智库_导入模块_node_import_milvus_完成chunks的插入和回显.mp4
│ │ ├─64_掌柜智库_导入模块_总结和作业安排.mp4
│ │ ├─代码.zip
│ │ └─图片.zip
│ │
│ ├─day06_导入模块_web集成和sse说明
│ │ 65_掌柜智库_导入模块_测试和web接口集成.mp4
│ │ 66_掌柜智库_查询模块_结构说明和搭建.mp4
│ │ 67_掌柜智库_查询模块_sse初步回顾.mp4
│ │ 68_掌柜智库_查询模块_项目sse推流设计.mp4
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day07_查询模块_web和时间以及mongodb
│ │ 69_掌柜智库_查询模块_web模块_接口实现和说明.mp4
│ │ 70_掌柜智库_查询模块_web模块_理解sse的不同事件.mp4
│ │ 71_掌柜智库_查询模块_web模块_mongodb基本使用和索引介绍.mp4
│ │ 72_掌柜智库_查询模块_web模块_mongodb工具说明.mp4
│ │ 73_掌柜智库_查询模块_web模块_聊天记录接口补全.mp4
│ │ 74_掌柜智库_查询模块_node_item_name_confirm_前步骤实现和问题重写说明.mp4
│ │ mongo官网地址.txt
│ │ sse事件类型理解.png
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day08_查询模块_item确认和重写以及向量查询
│ │ 75_掌柜智库_查询模块_node_item_name_confirm_混合检索说明和实现.mp4
│ │ 76_掌柜智库_查询模块_node_item_name_confirm_进行高分和中等分数集合提取.mp4
│ │ 77_掌柜智库_查询模块_node_item_name_confirm_处理结果和记录对话.mp4
│ │ 78_掌柜智库_查询模块_node_item_name_confirm_测试和实现.mp4
│ │ 79_掌柜智库_查询模块_node_search_embedding_节点实现.mp4
│ │ 80_掌柜智库_查询模块_node_search_hyde_embedding_节点实现.mp4
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day09_查询模块_rrf_mcp_rerank使用
│ │ 81_掌柜智库_查询模块_流程和混合检索回顾.mp4
│ │ 82_掌柜智库_查询模块_node_search_mcp_mcpserver链接方式和节点实现.mp4
│ │ 83_掌柜智库_查询模块_node_rrf_融合重排和算法说明.mp4
│ │ 84_掌柜智库_查询模块_node_rerank_使用模型.mp4
│ │ 85_掌柜智库_查询模块_今日内容回顾.mp4
│ │ 代码.zip
│ │
│ ├─day10_查询模块_out输出以及项目总结
│ │ 86_掌柜智库_查询模块_node_rerank_防断崖算法截取.mp4
│ │ 87_掌柜智库_查询模块_node_answer_output_模块流程分析.mp4
│ │ 88_掌柜智库_查询模块_node_answer_output_提示词拼接.mp4
│ │ 89_掌柜智库_查询模块_node_answer_output_答案返回和图片提取.mp4
│ │ 90_掌柜智库_项目总体测试.mp4
│ │ 91_掌柜智库_项目总结.mp4
│ │ 代码.zip
│ │ 教案.zip
│ │ 面试题.zip
│ │
│ └─掌柜智库项目
│    代码.zip
│    教案.zip
│    资料.zip
│
│
├─06_微调
│ ├─4.视频
│ │ ├─day01
│ │ │ 20260411_01_大模型基本原理_结构.mp4
│ │ │ 20260411_02_大模型发展历程.mp4
│ │ │ 20260411_03_大模型适配概述.mp4
│ │ │ 20260411_04_大模型微调整体流程.mp4
│ │ │ 20260411_05_数据准备.mp4
│ │ │ 20260411_06_答疑.mp4
│ │ day02
│ │    01_昨日内容复习.mp4
│ │    02_chat_template的详解.mp4
│ │    03_全参微调的介绍.mp4
│ │    04_参数高效微调的介绍.mp4
│ │    05_显存计算器的介绍.mp4
│ │    06_关于LoRA的介绍.mp4
│ │    07_QLoRA的介绍1.mp4
│ │    08_量化的介绍.mp4
│ │    09_双重量化和分页优化器的介绍.mp4
│ │    10_llama_factory的安装.mp4
│ │    11_llama_factory的启动.mp4
│ │    12_模型的准备.mp4
│ │    13_数据集的准备.mp4
│ │    14_训练的配置.mp4
│ │    15_训练过程.mp4
│ │    16_训练讲解.mp4
│ │    17_示例验证.mp4
│ │    18_模型权重的合并和导出.mp4
│ │    19_答疑.mp4
│ │    20_vllm的部署以及调用示例.mp4
│ │    21_答疑.mp4
│ │
│ ├─1.笔记.zip
│ ├─2.资料.zip
│ └─3.代码.zip
│
├─【注意】课程同步更新中！
├─尚硅谷AI大模型之NLP教程【录播课】
│ 4.视频
│ │ 001-NLP-课程简介.mp4
│ │ 002-NLP-课程概述.mp4
│ │ 003-NLP-导论-常见任务.mp4
│ │ 004-NLP-导论-技术演进历史.mp4
│ │ 005-NLP-环境准备.mp4
│ │ 006-NLP-文本表示-概述.mp4
│ │ 007-NLP-文本表示-分词-英文分词.mp4
│ │ 008-NLP-文本表示-分词-英文分词-BPE算法.mp4
│ │ 009-NLP-文本表示-分词-中文分词.mp4
│ │ 010-NLP-文本表示-分词-分词工具-概述.mp4
│ │ 011-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式.mp4
│ │ 012-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-分词模式-API.mp4
│ │ 013-NLP-文本表示-分词-分词工具-jieba-自定义词典.mp4
│ │ 014-NLP-文本表示-词表示-one-hot&语义化词向量-概述.mp4
│ │ 015-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-概述.mp4
│ │ 016-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-Skip-Gram.mp4
│ │ 017-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-原理-CBOW.mp4
│ │ 018-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-获取-公开词向量-说明.mp4
│ │ 019-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-Word2Vec-获取-公开词向量-编码.mp4
│ │ 020-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-概述.mp4
│ │ 021-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-训练词向量-实操.mp4
│ │ 022-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-概述.mp4
│ │ 023-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-编码.mp4
│ │ 024-NLP-文本表示-词表示-语义化词向量-应用-OOV问题.mp4
│ │ 025-NLP-文本表示-词表示-上下文相关词向量.mp4
│ │ 026-NLP-传统序列模型-RNN-概述.mp4
│ │ 027-NLP-传统序列模型-RNN-基础结构.mp4
│ │ 028-NLP-传统序列模型-RNN-示意图.mp4
│ │ 029-NLP-传统序列模型-RNN-多层结构.mp4
│ │ 030-NLP-传统序列模型-RNN-双向结构.mp4
│ │ 031-NLP-传统序列模型-RNN-多层+双向结构.mp4
│ │ 032-NLP-传统序列模型-RNN-API-构造参数.mp4
│ │ 033-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-概述.mp4
│ │ 034-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-含义.mp4
│ │ 035-NLP-传统序列模型-RNN-API-输入输出-形状分析.mp4
│ │ 036-NLP-传统序列模型-RNN-API-小练习.mp4
│ │ 037-NLP-传统序列模型-案例-概述.mp4
│ │ 038-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-数据集说明.mp4
│ │ 039-NLP-传统序列模型-案例-思路分析-模型结构和训练思路.mp4
│ │ 040-NLP-传统序列模型-RNN-案例-项目结构.mp4
│ │ 041-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-思路分析.mp4
│ │ 042-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-读取json文件.mp4
│ │ 043-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径说明.mp4
│ │ 044-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-文件路径处理.mp4
│ │ 045-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建并保存词表.mp4
│ │ 046-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-构建训练集.mp4
│ │ 047-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据预处理-保存训练集&测试集.mp4
│ │ 048-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-说明.mp4
│ │ 049-NLP-传统序列模型-RNN-案例-数据集-编码.mp4
│ │ 050-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-初始化方法.mp4
│ │ 051-NLP-传统序列模型-RNN-案例-模型定义-前向传播.mp4
│ │ 052-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-环境准备.mp4
│ │ 053-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-训练循环.mp4
│ │ 054-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-单个轮次的训练逻辑.mp4
│ │ 055-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-Tensorboard使用说明.mp4
│ │ 056-NLP-传统序列模型-RNN-案例-训练脚本-保存模型.mp4
│ │ 057-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-说明.mp4
│ │ 058-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-上.mp4
│ │ 059-NLP-传统序列模型-RNN-案例-预测脚本-编码-下.mp4
│ │ 060-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-说明.mp4
│ │ 061-NLP-传统序列模型-RNN-案例-评估脚本-编码.mp4
│ │ 062-NLP-传统序列模型-RNN-案例-代码改造说明.mp4
│ │ 063-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-说明.mp4
│ │ 064-NLP-传统序列模型-RNN-案例-Tokenizer-编码.mp4
│ │ 065-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-概述.mp4
│ │ 066-NLP-传统序列模型-RNN-存在问题-分析.mp4
│ │ 067-NLP-传统序列模型-LSTM-概述.mp4
│ │ 068-NLP-传统序列模型-LSTM-基础结构-说明.mp4
│ │ 069-NLP-传统序列模型-LSTM-缓解梯度消失和爆炸.mp4
│ │ 070-NLP-传统序列模型-LSTM-复杂结构.mp4
│ │ 071-NLP-传统序列模型-LSTM-API-构造参数.mp4
│ │ 072-NLP-传统序列模型-LSTM-API-输入输出.mp4
│ │ 073-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-概述&思路分析.mp4
│ │ 074-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-说明.mp4
│ │ 075-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-上.mp4
│ │ 076-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据处理-编码-下.mp4
│ │ 077-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-数据集.mp4
│ │ 078-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型定义.mp4
│ │ 079-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型训练.mp4
│ │ 080-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型预测.mp4
│ │ 081-NLP-传统序列模型-LSTM-案例-模型评估.mp4
│ │ 082-NLP-传统序列模型-LSTM-存在问题.mp4
│ │ 083-NLP-传统序列模型-GRU-基础结构.mp4
│ │ 084-NLP-传统序列模型-GRU-复杂结构&API使用说明.mp4
│ │ 085-NLP-传统序列模型-GRU-案例实操.mp4
│ │ 086-NLP-传统序列模型-LSTM_GRU_RNN横向对比.mp4
│ │ 087-NLP-Seq2Seq-概述.mp4
│ │ 088-NLP-Seq2Seq-模型结构-编码器.mp4
│ │ 089-NLP-Seq2Seq-模型结构-解码器.mp4
│ │ 090-NLP-Seq2Seq-模型结构-训练机制.mp4
│ │ 091-NLP-Seq2Seq-模型结构-推理机制.mp4
│ │ 092-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-概述.mp4
│ │ 093-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-需求分析.mp4
│ │ 094-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-读取文件.mp4
│ │ 095-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-改造Tokenizer.mp4
│ │ 096-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-词表构建.mp4
│ │ 097-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-数据预处理-构建数据集.mp4
│ │ 098-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-Dataloader.mp4
│ │ 099-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-编码器.mp4
│ │ 100-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-解码器.mp4
│ │ 101-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-模型定义-完整模型.mp4
│ │ 102-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-核心代码.mp4
│ │ 103-NLP-Seq2Seq-模型结构-案例实操-训练脚本-pad_token处理逻辑.mp4
│ │ 104-NLP-Seq2Seq-案例-预测脚本.mp4
│ │ 105-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-bleu说明.mp4
│ │ 106-NLP-Seq2Seq-案例-评估脚本-编码.mp4
│ │ 107-NLP-Seq2Seq-总结.mp4
│ │ 108-NLP-Attention机制-概述.mp4
│ │ 109-NLP-Attention机制-工作原理-概述.mp4
│ │ 110-NLP-Attention机制-工作原理-具体步骤.mp4
│ │ 111-NLP-Attention机制-注意力评分函数.mp4
│ │ 112-NLP-Attention机制-案例-代码升级改造思路.mp4
│ │ 113-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-实现思路.mp4
│ │ 114-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-编码.mp4
│ │ 115-NLP-Attention机制-案例-注意力机制-训练和预测逻辑修改.mp4
│ │ 116-NLP-Transformer-概述.mp4
│ │ 117-NLP-Transformer-核心思想.mp4
│ │ 118-NLP-Transformer-模型结构-整体结构.mp4
│ │ 119-NLP-Transformer-模型结构-编码器-概述.mp4
│ │ 120-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-生成QKV向量.mp4
│ │ 121-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-完整计算过程.mp4
│ │ 122-NLP-Transformer-模型结构-编码器-自注意力子层-多头注意力.mp4
│ │ 123-NLP-Transformer-模型结构-编码器-前馈神经网络层.mp4
│ │ 124-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接&层归一化-概述.mp4
│ │ 125-NLP-Transformer-模型结构-编码器-残差连接-说明.mp4
│ │ 126-NLP-Transformer-模型结构-编码器-层归一化.mp4
│ │ 127-NLP-Transformer-模型结构-编码器-位置编码.mp4
│ │ 128-NLP-Transformer-模型结构-编码器-说明.mp4
│ │ 129-NLP-Transformer-模型结构-编码器-小结.mp4
│ │ 130-NLP-Transformer-模型结构-解码器-概述.mp4
│ │ 131-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Mask-Attention.mp4
│ │ 132-NLP-Transformer-模型结构-解码器-Cross-Attention.mp4
│ │ 133-NLP-Transformer-模型结构-解码器-小结.mp4
│ │ 134-NLP-Transformer-实现细节-注意力为什么需要缩放.mp4
│ │ 135-NLP-Transformer-实现细节-注意力如何感知相对位置.mp4
│ │ 136-NLP-Transformer-模型训练和推理机制.mp4
│ │ 137-NLP-Transformer-API-概述.mp4
│ │ 138-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-构造参数.mp4
│ │ 139-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-概述.mp4
│ │ 140-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-forward方法-输入输出.mp4
│ │ 141-NLP-Transformer-API-nn.Transformer-encoder&decoder.mp4
│ │ 142-NLP-Transformer-案例-代码改造思路.mp4
│ │ 143-NLP-Transformer-案例-模型定义-基础结构.mp4
│ │ 144-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-简易实现.mp4
│ │ 145-NLP-Transformer-案例-模型定义-位置编码-哈弗实现.mp4
│ │ 146-NLP-Transformer-案例-模型定义-前向传播.mp4
│ │ 147-NLP-Transformer-案例-训练脚本.mp4
│ │ 148-NLP-Transformer-案例-预测&评估脚本.mp4
│ │ 149-NLP-Transformer-哈佛版本-核心源码解读.mp4
│ │ 150-NLP-预训练模型-概述.mp4
│ │ 151-NLP-预训练模型-分类.mp4
│ │ 152-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-概述.mp4
│ │ 153-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-模型结构.mp4
│ │ 154-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-预训练.mp4
│ │ 155-NLP-预训练模型-主流模型-GPT-微调.mp4
│ │ 156-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-概述.mp4
│ │ 157-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-模型结构.mp4
│ │ 158-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-微调.mp4
│ │ 159-NLP-预训练模型-主流模型-BERT-预训练.mp4
│ │ 160-NLP-预训练模型-主流模型-T5-概述&模型结构.mp4
│ │ 161-NLP-预训练模型-主流模型-T5-预训练&微调.mp4
│ │ 162-NLP-预训练模型-HF-概述.mp4
│ │ 163-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModel.mp4
│ │ 164-NLP-预训练模型-HF-模型加载-AutoModelForXXX.mp4
│ │ 165-NLP-预训练模型-HF-模型使用.mp4
│ │ 166-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-加载.mp4
│ │ 167-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-使用.mp4
│ │ 168-NLP-预训练模型-HF-Tokenizer-模型配合使用.mp4
│ │ 169-NLP-预训练模型-HF-Datasets-概述.mp4
│ │ 170-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载数据集.mp4
│ │ 171-NLP-预训练模型-HF-Datasets-查看数据集.mp4
│ │ 172-NLP-预训练模型-HF-Datasets-加载在线数据集.mp4
│ │ 173-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-过滤数据.mp4
│ │ 174-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-划分数据集.mp4
│ │ 175-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-上.mp4
│ │ 176-NLP-预训练模型-HF-Datasets-预处理数据集-map-下.mp4
│ │ 177-NLP-预训练模型-HF-Datasets-保存数据集.mp4
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摘要：尚硅谷大模型智能体线上速成班2026年01月11聚焦人工智能领域快速发展的新趋势，以大模型技术与智能体应用为核心内容，通过系统化课程设计、实战化项目训练以及前沿技术解析，帮助学习者快速建立完整的知识体系。课程不仅覆盖大模型基础原理、提示词工程、智能体架构设计等关键知识，还结合实际业务场景展开案例教学，使学员能够将理论与实践紧密结合。随着生成式人工智能不断拓展应用边界，企业对于智能体开发与落地能力的需求持续增长，而系统化学习成为提升竞争力的重要途径。本次线上速成班以高效学习、快速上手和应用落地为特色，为不同基础的学习者提供清晰的成长路径。通过深入了解课程内容、教学特色、实战训练以及行业发展价值，可以更加全面地认识这一课程的重要意义，并进一步把握人工智能时代带来的发展机遇。

课程定位与学习价值

尚硅谷大模型智能体线上速成班2026年01月11面向希望进入人工智能领域的学习者打造，课程围绕当前热门的大模型与智能体技术展开教学，通过循序渐进的知识结构帮助学员快速掌握核心内容。对于零基础学习者而言，课程能够建立完整认知框架；对于已有技术背景的人员而言，则能够进一步拓展专业能力。

随着人工智能技术的不断进步，大模型已经成为推动行业创新的重要力量。从内容生成到智能问答，从知识管理到业务自动化，越来越多的企业开始探索智能体应用场景。课程紧贴行业发展趋势，让学员在学习过程中了解技术演进方向以及未来市场需求。

课程内容注重理论与实践并重，通过系统讲解大模型的工作机制、训练逻辑以及应用方法，帮助学习者理解技术本质。相比碎片化学习模式，系统课程能够减少学习路径中的盲目探索，提高学习效率。

在职业发展层面，大模型与智能体已经成为众多岗位的重要技能要求。掌握相关技术不仅能够提升个人竞争力，还能够拓展就业方向。课程通过真实案例分析，让学员更加清晰地认识行业需求与能力标准。

核心知识体系构建

课程围绕大模型基础知识展开系统讲解，包括模型发展历程、核心架构以及应用场景等内容。通过深入分析技术原理，帮助学员建立坚实基础，为后续智能体开发学习做好准备。

提示词工程是大模型应用的重要组成部分。课程详细讲解提示词设计思路、优化方法以及复杂任务拆解技巧，让学习者掌握与大模型高效协作的方法，从而提高任务执行效果和输出质量。

智能体架构设计也是课程重点内容之一。通过讲解任务规划、记忆机制、工具调用以及多智能体协作等关键模块，帮助学员理解智能体系统的整体运行逻辑，并掌握设计思路。

除了基础知识与架构理论，课程还涵盖知识库构建、数据处理以及应用部署等内容。学员能够从整体视角认识智能体项目开发流程，实现从学习理论到构建应用的能力提升。

课程特别关注当前主流开发框架和工具生态，通过案例演示帮助学员熟悉实际开发环境。这样不仅有利于知识理解，也能够为后续项目实践提供技术支持。

项目实战训练特色

实战训练是尚硅谷大模型智能体线上速成班2026年01月11的重要组成部分。课程通过真实项目案例引导学习者完成从需求分析到功能实现的全过程，使知识学习更加贴近实际应用场景。

在项目开发过程中，学员能够接触智能客服、知识问答、内容创作辅助以及自动化办公等典型场景。这些案例具有较高代表性，能够帮助学习者快速理解智能体技术在行业中的应用方式。

课程强调动手实践的重要性，通过代码演示、项目拆解以及阶段性任务安排，让学习者在实践中发现问题并解决问题。相比单纯理论学习，这种模式更有助于培养实际开发能力。

项目训练过程中还会涉及多种工具与平台的协同使用，包括模型调用、数据管理以及接口集成等环节。通过完整项目流程训练，学员能够积累更加丰富的开发经验。

对于希望实现技术落地的学习者而言，项目实战不仅是能力检验过程，也是成果展示机会。完成项目后，学员能够形成具有实际价值的作品案例，为职业发展提供有力支撑。

行业前景与发展机遇

人工智能产业正处于快速发展阶段，大模型与智能体技术已经成为推动行业升级的重要力量。无论是互联网企业、传统制造业还是金融服务领域，都在积极探索智能体解决方案。

企业数字化转型需求不断增长，使得智能体应用范围持续扩大。从自动化服务到决策支持，从知识管理到运营优化，智能体正在逐步改变传统工作模式，并创造新的商业价值。

随着技术成熟度提升，市场对于相关人才的需求也在不断增加。具备大模型应用开发能力、智能体设计能力以及项目实施经验的人才，往往能够获得更多发展机会和职业选择空间。

课程通过行业案例解析和发展趋势分析，让学员了解未来技术方向以及市场变化。掌握前沿技术不仅意味着技能升级，也意味着能够更快适应未来产业环境。

从长期视角来看，大模型与智能体将持续推动人工智能生态建设。学习相关技术不仅能够满足当前市场需求，更能够为未来职业成长奠定坚实基础，在技术变革过程中占据有利位置。

总结：

尚硅谷大模型智能体线上速成班2026年01月11以系统化教学内容、实战化训练模式以及前沿技术视角，为学习者提供了全面深入的学习路径。课程围绕大模型与智能体核心能力展开，通过理论讲解与项目实践相结合的方式，帮助学员快速建立专业知识体系并提升应用能力。

在人工智能快速发展的背景下，掌握大模型与智能体技术已经成为提升个人竞争力的重要选择。通过深入学习课程内容，学习者不仅能够理解行业发展趋势，还能够获得实际开发经验，为未来职业发展和技术创新创造更多可能。

本文由nayona.cn整理

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