解决什么问题：从工具使用者到业务落地者的思维跃迁

对于大多数职场人来说，直接上手使用 ChatGPT 或文心一言并不难，难的是如何将其转化为具体的商业价值。本课程的核心痛点在于解决“知道原理但不会应用”的断层。很多学员在接触 AI 时，往往停留在让模型写个邮件或润色文案的层面，无法深入到数据分析、代码辅助、甚至系统构建的层级。本课程旨在打破这种浅层应用，通过构建“提示词工程+大模型微调+Agent（智能体）开发”的完整技术栈，教你如何把 AI 当作一名懂业务的后端开发来使用。它不教你如何做一个 AI 研究员，而是教你如何利用 AI 技术解决具体的业务需求，比如自动化处理数据报表、搭建垂直领域的智能问答系统，或是利用 AI 辅助完成复杂的软件开发任务。课程覆盖了从大模型基础原理到商业落地的全过程，帮助你在 AI 浪潮中从被动的工具使用者，转变为能独立创造价值的业务操盘手。

适合什么基础：零门槛入门，但需具备基本的逻辑思维

这门课的设计逻辑非常清晰，专门针对零基础人群，没有硬性的编程门槛。无论你是完全不懂代码的行政、市场人员，还是想转型做 AI 应用的转行者，都可以通过这门课入门。课程会从大模型的基本概念讲起，用通俗易懂的语言解释 Transformer 架构等核心原理，让你理解 AI 是如何“思考”的。不过，为了保证实战效果，建议学员具备一定的逻辑思维能力，或者愿意在课后花时间动手练习。对于有一定编程基础（如 Python、JavaScript）的学员，课程中的高级实战部分会提供更深入的技术视角，帮助你理解如何通过代码控制 AI 的行为，实现更复杂的自动化流程。如果你是纯粹的技术小白，也不用担心，课程配套的资料和案例会手把手带你跑通每一个环节。

资料怎么用：案例驱动，先练后懂，拒绝纸上谈兵

在使用本课程的配套资料时，建议采用“案例驱动”的练习方式。不要试图先背诵所有的理论概念，而是直接打开课程中的实战案例项目，先看效果，再拆解逻辑。资料包中包含了大量的提示词模板、代码片段和项目源码，这些都是可以直接复用和修改的工具。建议先从基础的“提示词工程”模块入手，模仿课程中的示例，尝试让 AI 完成不同难度的任务，比如总结长文档、生成表格数据等。当你熟悉了基本的交互方式后，再深入到“商业实战”部分，尝试用 AI 解决一个具体的小问题，例如自动生成周报、整理会议纪要等。对于想进阶的开发者，可以重点研究资料中的 Agent 开发部分，尝试搭建一个属于自己的智能助手。资料的使用关键在于“动手”，只有亲自修改参数、调整指令，才能真正掌握 AI 的脾气和规律。

咕泡教育-2026年A5第六期：AI大模型零基础到商业实战全栈课【系统课】

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课程目录

01 【导学篇】0基础学习导入/
01 AI大模型学习指南.mp4
02 0基础前置学习.mp4.mp4
03 开班典礼.mp4
02 第一阶段(L1)：0基础快速入门AI大模型应用与实战/
04 大模型应用开发基础 .sz
05 大模型核心概念和基本原理 .sz
06 大模型核心原理及提示词工程 .sz
07 提示词工程与GPTs .sz
08 GPTs与Function Calling开发AI大模型应用 .sz
09 掌握AI编程让普通人也能开发各种技术应用 .sz
10 N8N快速入门到应用实战 .sz
11 OpenClaw .sz
03 第二阶段 (L2)：AI大模型的企业级应用/
12 AI大模型能力以及行业应用分析 .sz
13 RAG检索增强生成技术实战 .sz
14 Embeddings和向量数据库 .sz
15 RAG企业级落地实战优化（一） .sz
16 RAG企业级落地实战优化（二）20260331.mp4 .sz
17 掌握LangChain实现AI大模型应用 .sz
18 Langchain与Llamaindex的应用 .sz
19 LangChain实现企业级Agent智能体 .sz
20 AI工作流应用开发实战 .sz
21 MCP模型上下文协议概述与应用实战 .sz
22 Hermes-agent超级智能体实战（vip公开课） .sz
25 深入浅出A2A协议以及应用实战 .sz
26 AI大模型产品设计与落地 .sz
04 第三阶段（L3）：AI大模型的工作原理与优化/
27 从“NLP技术”到“AI大模型” .sz
28 探索揭秘神经网络奥秘 .sz
29 揭秘Transformer的工作原理 .sz
30 揭秘Transformer的工作原理 .sz
31 揭秘Transformer的工作原理 .sz
32 深入浅出了解多模态模型 .sz
05 第四阶段（L4）：AI大模型的企业级项目实战/
100 大模型应用 .sz
101 大模型应用2 .sz
102 大模型总结 .sz
38 1、RAG现状分析.mp4 .sz
39 2、8种RAG架构及技术演进路线.mp4 .sz
40 3、NaiveRAG最佳实践与代码实操-修改版.mp4 .sz
41 4、GraphRAG理论讲解与代码实操.mp4 .sz
42 5、多模态RAG理论介绍.mp4 .sz
43 6、基于OCR的multimodel_RAG-修改.mp4 .sz
44 7、基于VLM的multimodel_rag.mp4 .sz
45 8、多模态AgenticRAG搭建中国旅游助手-修改.mp4 .sz
46 第一章：课程任务介绍.mp4 .sz
47 第二章：ChatBI类产品的优势与挑战.mp4 .sz
48 第三章：剖析ChatBI的技术原理.mp4 .sz
49 第四章：驱动ChatBI的核心能力MCP理论介绍.mp4 .sz
50 第五章(a)-项目一：项目背景&amp;数据结构介绍修改.mp4 .sz
51 第五章(b)-项目一：text2sql&amp;text2python MCP的实现.mp4 .sz
52 第五章(c)-项目一：机器学习MCP+多协议MCP客户端的编写.mp4 .sz
53 第六章：中心化智能体架构的缺陷与去中心化多智能体langGraph架构.mp4 .sz
54 第七章：langGraph的基本用法修改.mp4 .sz
55 第八章(a)：langGraph+MCP实现ChatBI主流程搭建.mp4 .sz
56 第八章(b)：langGraph+MCP项目测试+工程化部署修改.mp4 .sz
57 第一章(RAG原理+挑战与知识库的构建)修改版本.mp4 .sz
58 第二章(常用检索-增强-生成方法介绍+扩展).mp4 .sz
59 第三章(常用RAG代码实操1-稠密检索器).mp4 .sz
60 第三章(常用RAG代码实操2-稀疏+集成检索器).mp4 .sz
61 第四章-实战案例一(4.1 需求分析、软件设计与ES的使用)修改版本.mp4 .sz
62 第四章-实战案例一(4.2-1 词缀树的检索)修改版本.mp4 .sz
63 第四章-实战案例一(4.2-2 项目整体代码实现).mp4 .sz
64 第五章-实战案例二-(5.1 需求分析、软件设计)修改版本.mp4 .sz
65 第五章-实战案例二-(5.2 知识库构建、4种检索器构建)修改版本.mp4 .sz
66 第五章-实战案例二-(5.3 知识库检索整体代码实现1+2整合)修改版本.mp4 .sz
67 第五章-实战案例二(5.4 检索效果测试与工程化部署)修改版本.mp4 .sz
68 第六章-向量知识库热更新实战修改版本.mp4 .sz
69 1.MCP介绍与底层原理修改版本.mp4 .sz
70 2.MCP server的编写与并联串联调用原理.mp4 .sz
71 3.MCP三种协议详解.mp4 .sz
72 4.1项目一：股价心理按摩师(项目背景+需求分析+技术架构).mp4 .sz
73 4.2项目一：股价心理按摩师(服务端-客户端完整代码编写).mp4 .sz
74 5.多智能体框架+多MCP适用场景.mp4 .sz
75 6.多智能体框架AgentSDK的基本用法.mp4 .sz
76 7.1项目二：金融投资虚拟顾问(业务背景+技术架构).mp4 .sz
77 7.2 项目二：金融投资虚拟顾问(金融文章检索MCP&amp;金融RAG MCP的实现).mp4 .sz
78 7.3 项目二：金融投资虚拟顾问(转人工MCP&amp;股价预测MCP&amp;多智能体多MCP运行编排).mp4 .sz
79 7.4 项目二：金融投资虚拟顾问(多用户对话状态管理多智能体多MCP系统的实现).mp4 .sz
80 第一章-引导式对话系统是什么.mp4 .sz
81 第二章-引导式对话系统主要面临的挑战.mp4 .sz
82 第三章-槽位抽取方案比较与选型.mp4 .sz
83 第四章-对话流程编排的集中实现方案与优劣对比.mp4 .sz
84 第四章结束后的代码实操讲解(流式+非流式Functionca.mp4 .sz
85 第五章-5.1-案例背景讲解.mp4 .sz
86 第五章-5.2-前端演示.mp4 .sz
87 第六章-6.0-用户数据持久化打码修改版本.mp4 .sz
88 第六章-6.1-工具定义与功能函数实现介绍.mp4 .sz
89 第六章-6.2-对话系统整体代码实现.mp4 .sz
90 第六章-6.3-代码调试与前端页面搭建.mp4 .sz
91 第六章-6.4-工程化部署编写API接口.mp4 .sz
92 第七章-引导式对话系统面临的挑战及解决方案.mp4 .sz
93 动手微调0.6B小模型 .sz
94 预训练模型架构分类 .sz
95 大模型构建三阶段：Pretrain、SFT与RLHF .sz
96 手写Qwen3 0.6B核心组件（BBPE--SwiGLU--RoPE） .sz
97 手搓 Qwen3 attention decoder RMSNorm，构建完整模型 .sz
98 大模型训练标准流程 .sz
99 有监督微调 .sz
06 第五阶段（L5）：从模型训练到模型微调入门到精通/
103 课程大纲介绍.mov .sz
104 大模型训练主要阶段与应用价值.mov .sz
105 大模型微调难点与挑战.mov .sz
106 主流显卡介绍与选择.mov .sz
107 本地微调环境搭建.mov .sz
108 云算力租赁介绍.mov .sz
109 llamafactory项目介绍与安装部署.mov .sz
110 llamafactory-webui面板配置与训练推理流程演示.mov .sz
111 llamafactory-webui难点参数理论讲解.mov .sz
112 1.数据集的来源与llamafactory中的数据集.mp4 .sz
113 2.数据集的构建.mp4 .sz
114 3.微调方法理论介绍与日志监控.mp4 .sz
115 4.项目实战一：lora微调演示.mp4 .sz
116 5.BAdam&amp;Galora微调原理讲解.mp4 .sz
117 6.大模型加速技术.mp4 .sz
118 量化核心原理介绍.mp4 .sz
119 PTQ量化原理.mp4 .sz
120 QTA量化算法原理介绍.mp4 .sz
121 AWQ量化算法原理介绍.mp4 .sz
122 HQQ量化算法原理介绍.mp4 .sz
123 实战项目二：Galora全量参数微调实战与tensorboard使用.mp4 .sz
124 实战项目三：GPTQ量化实战.mp4 .sz
125 1.分布式训练基础与网络环境配置.mp4 .sz
126 2.集体通信原语和网络拓扑.mp4 .sz
127 3.分布式微调训练框架与技术.mp4 .sz
128 4. 其他分布式训练优化操作要点.mp4 .sz
129 5.实战一-deepspeed&amp;DDP单机多卡分布式微调.mp4 .sz
130 6.实战二-FSDP&amp;DDP单机多卡分布式微调.mp4 .sz
131 7.实战三-多机多卡分布式微调实战.mp4 .sz
132 1.什么是知识蒸馏-修改.mp4 .sz
133 2.基于响应的知识蒸馏-修改.mp4 .sz
134 3和4一起：基于特征的知识蒸馏.mp4 .sz
135 5.关系型知识蒸馏-修改.mp4 .sz
136 6.大模型知识蒸馏难点与解决案例分享-修改.mp4 .sz
137 7.知识蒸馏项目实战-修改.mp4 .sz
138 1.大模型部署基础.mp4 .sz
139 2.大模型推理的优化技术.mp4 .sz
140 3.RestfulAPI与gRPC API的使用.mp4 .sz
141 4.Ollama实战部署.mp4 .sz
142 5.VLLM高效推理框架部署.mp4 .sz
143 6.SGlang介绍与使用.mp4 .sz
144 7.大模型生命周期管理.mp4 .sz
145 1.综合项目需求分析.mp4 .sz
146 2.综合项目数据处理与训练数据集构建.mp4 .sz
147 3.模型训练优化与高效推理部署.mp4 .sz
148 4.大模型未来发展趋势.mp4 .sz
149 5.AI工程师的职业发展路径.mp4 .sz
07 【应用篇】：小白从0到1玩转Al Agent独立搭建个性化的智能体应用/
150 1-工作流要完成的任务与节点定义.mp4 .sz
151 2-插件配置方法与参数.mp4 .sz
152 3-大模型节点配置方法.mp4 .sz
153 4-结束节点配置.mp4 .sz
154 5-智能体配置方法.mp4 .sz
155 1-循环节点方法解读.mp4 .sz
156 2-循环中参数的定义方法.mp4 .sz
157 3-续写新闻稿件方法(循环中间变量使用).mp4 .sz
158 4-智能体测试与输出节点.mp4 .sz
159 5-批处理的作用与效果.mp4.mp4
160 1-做视频素材业务逻辑分析.mp4 .sz
161 2-做剧本节点系统提示词方法.mp4 .sz
162 3-完成剧本节点输出.mp4 .sz
163 4-画面描述与图像生成节点构建.mp4 .sz
164 5-图像违规词限制与运镜节点.mp4.mp4
165 6-视频节点构建与错误分析.mp4 .sz
166 7-图像生成节点错误调试并保险.mp4 .sz
167 8-视频生成节点容易违规的解决方法.mp4 .sz
168 9-选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件.mp4 .sz
169 10-选修：自定义插件配置方法实例.mp4 .sz
170 11-选修：工作流中添加视频插件.mp4 .sz
171 1-时间线定义方法.mp4 .sz
172 2-剪映插件介绍.mp4 .sz
173 3-时间线和素材绑定方法.mp4 .sz
174 4-剪映草稿添加素材方法.mp4 .sz
175 5-得到合成后的视频.mp4 .sz
176 1-对话流配置与创建.mp4 .sz
177 2-选择器的使用方法.mp4 .sz
178 3-数据库与大模型的匹配方法.mp4 .sz
179 4-知识库构建与匹配方法.mp4 .sz
180 5-汇总输出与测试.mp4 .sz
181 1-效果演示与数据读取.mp4.mp4
182 2-数据清洗与处理.mp4 .sz
183 3-结合DeepSeek构建代码节点.mp4.mp4
184 4-结合DeepSeek进行数据分析.mp4 .sz
185 5-配置插件把分析结果存在excel里.mp4 .sz
186 6-数据可视化配置方法与节点调试分析.mp4.mp4
187 7-不同可视化图表配置方法.mp4.mp4
188 8-输出与展示配置.mp4 .sz
189 1-影刀RPA分析.mp4 .sz
190 2-影刀安装方法.mp4 .sz
191 3-影刀流程配置方法实例.mp4 .sz
192 4-执行循环操作.mp4 .sz
193 5-完成文案采集的全部功能.mp4.mp4
194 1-coze动物奥运会.mp4 .sz
195 2-裸眼3D.mp4 .sz
196 3-剪映助手和剪映结合使用.mp4 .sz
197 4-发票内容识别写入飞书.mp4 .sz
198 5-卡通风格历史故事.mp4 .sz
199 6-美女跳舞.mp4 .sz
08 【部署篇】：从0到1实现AI大模型及各类开源组件的环境部署/
200 20250214_Anaconda环境管理工具的安装教程.mp4.mp4
201 20250217_Pycharm环境安装与破解及整合Anaconda.mp4.mp4
202 20250217_使用Pycharm+OpenAI运行第一个大模型案例.mp4.mp4
203 20250218_hanlp本地运行出现的问题及操作步骤分析.mp4.mp4
204 _ollama+deepseek+anythingllm.mp4.mp4
205 2月21日 Window环境Deepseek+Ollama+Dify搭建个人旅行助手-1.mp4 .sz
206 2月22日Ubuntu+Deepseek-R1+Ollama+Dify实现旅行助手Agent-1.mp4 .sz
207 【粗剪】DeepSeek-R1+VLLM本地部署保姆级攻略.mp4 .sz
208 Ubuntu24环境下部署Video-LLaVA-2视频理解大模型.mp4 .sz
209 2月27日-Window环境下LangChain_ChatChat+Deepseek-R1搭建本地知识库.mp4 .sz
210 Ubuntu环境下安装LangChain-ChatChat+Deepseek实现本地知识库管理.mp4 .sz
211 20241225_AnythingLLM+Ollama基于本地私有化大模型搭建RAG知识库.mp4 .sz
212 jupyter notebook配置方法-1.mp4 .sz
213 3月21日 Window+Deepseek+RagFlow本地部署教程.mp4 .sz
214 Pycharm环境安装及整合Anaconda.mp4 .sz
215 Ollama+Deepseek+Anythingllm.mp4 .sz
09 【基础篇】：Python快速入门/
216 Python、PyCharm安装与配置.mp4.mp4
217 anaconda环境安装和搭建.mp4.mp4
218 Python简介.mp4.mp4
219 Python数据类型.mp4.mp4
220 Python列表.mp4.mp4
221 Python元组.mp4.mp4
222 Python集合.mp4.mp4
223 Python字典.mp4.mp4
224 Python条件判断.mp4.mp4
225 Python循环.mp4.mp4
226 Python函数定义和调用.mp4.mp4
227 函数的参数.mp4.mp4
228 递归和Lambda函数.mp4.mp4
229 Python类和对象.mp4.mp4
230 Python类的继承.mp4.mp4
10 【基础篇】：Python数据科学必备工具包实战/
231 NumPy 零基础入门：数组初探.mp4.mp4
232 NumPy 进阶实操：排序、连接与数组形状调整.mp4.mp4
233 NumPy 实操进阶：数组堆叠拆分与数学运算.mp4.mp4
234 NumPy 实操进阶：数组聚合与矩阵变形.mp4.mp4
235 NumPy 数学公式实现与 MSE 计算.mp4.mp4
236 Pandas Series.mp4.mp4
237 Pandas DataFrame.mp4.mp4
238 Pandas CSV文件处理.mp4.mp4
239 Pandas Excel读写操作.mp4.mp4
240 Pandas数据清洗.mp4.mp4
241 Pandas数据排序与聚合.mp4.mp4
242 Matplotlib初识.mp4.mp4
243 Matplotlib折线图绘制.mp4.mp4
244 Matplotlib散点图的绘制.mp4.mp4
245 Matplotlib柱状图.mp4.mp4
246 Matplotlib饼图绘制.mp4.mp4
247 Matplotlib绘制直方图.mp4.mp4
248 Matplotlib绘制箱线图.mp4.mp4
249 Matplotlib多子图操作.mp4.mp4
250 Matplotlib图表样式美化与保存.mp4.mp4
251 0-课程简介11.mp4.mp4
252 1整体布局风格设置1.mp4.mp4
253 2风格细节设置1.mp4.mp4
254 3调色板1.mp4.mp4
255 4调色板颜色设置1.mp4.mp4
256 5单变量分析绘图1.mp4.mp4
257 6回归分析绘图1.mp4.mp4
258 7多变量分析绘图1.mp4.mp4
259 8分类属性绘图1.mp4.mp4
260 9Facetgrid使用方法1.mp4.mp4
261 10Facetgrid绘制多变量1.mp4.mp4
262 11热度图绘制1.mp4.mp4
11 【实战篇】：LangChain 零基础入门到企业级应用实战/
263 1-1-langchain1.0快速构建智能体.mp4 .sz
264 1-2-langchain1.0使用中间件构建智能体.mp4 .sz
265 2-1-langchain框架介绍.mp4 .sz
266 2-2-langchain的基本使用.mp4 .sz
267 2-3-langchain的多轮对话的封装.mp4 .sz
268 2-4-langchain提示模版.mp4 .sz
269 2-5-langchain输出解析器.mp4 .sz
270 2-6-langchain Agent调用工具.mp4 .sz
271 2-7-langchain向量存储.mp4 .sz
272 2-8-langchain RAG的快速实现.mp4 .sz
273 3-1-langchain提示模版的创建.mp4 .sz
274 3-2-langchain聊天提示模版.mp4 .sz
275 3-3-langchain少样本提示模版.mp4 .sz
276 3-4-langchain模型的调用.mp4 .sz
277 3-5-langchain文本向量模型.mp4 .sz
278 3-6-langchain输出解析器.mp4 .sz
279 3-7-langchain返回预定义格式数据.mp4 .sz
280 3-8-输出解析器实际应用.mp4 .sz
281 4-1-langchain链的基本使用.mp4 .sz
282 4-2-用langchain写Python代码并执行来生成答案.mp4 .sz
283 4-3-链的调用方式.mp4 .sz
284 4-4-langchain内置链.mp4 .sz
285 5-1-langchain实现RAG文档加载.mp4 .sz
286 5-2-langchain实现RAG文档切分.mp4 .sz
287 5-3-langchain实现RAG向量存储.mp4 .sz
288 5-4-langchain实现RAG整体流程.mp4 .sz
289 6-1-langchain定义工具.mp4 .sz
290 6-2-langchain工具绑定到模型.mp4 .sz
291 7-1-langchain agent基本使用.mp4 .sz
292 7-2-langchain agent多工具调用.mp4.mp4
293 7-3-langchain agent流式输出.mp4 .sz
294 8-1-langchain之memory基本使用.mp4 .sz
295 8-2-langchain之memory工具调用.mp4 .sz
296 8-3-langchain memory客服系统实战.mp4 .sz
297 8-4-langchain之memory持久化存储.mp4 .sz
298 8-5-langchain之memory持久化实战.mp4 .sz
299 9-1-SummarizationMiddleware基本使用.mp4 .sz
300 9-2-langchain手动修剪历史消息.mp4 .sz
301 10-1-langchain中间件基础.mp4 .sz
302 10-2-langchain日志中间件.mp4 .sz
303 10-3-langchain计数&amp;消息修剪中间件.mp4 .sz
304 10-4-langchain输出验证&amp;人在闭环中间件.mp4 .sz
305 11-1-向量检索&amp;BM25介绍.mp4 .sz
306 11-2-RAG进阶混合检索器.mp4 .sz
307 1-项目整体介绍.mp4 .sz
308 2-命令行参数解析.mp4 .sz
309 3-项目整体配置文件.mp4 .sz
310 4-模型的初始化.mp4 .sz
311 5-PDF文件解析案例.mp4 .sz
312 6-项目日志模块.mp4 .sz
313 7-图书类的定义.mp4 .sz
314 8-PDF文本解析处理.mp4 .sz
315 9-PDF表格解析处理.mp4 .sz
316 10-翻译器功能完成.mp4 .sz
317 11-翻译功能整体测试.mp4 .sz
318 12-文件写入类的定义.mp4 .sz
319 13-翻译结果写入PDF文件.mp4 .sz
320 14-完善写入PDF文件.mp4 .sz
321 15-翻译结果写入MD文件.mp4 .sz
12 【实战篇】：RAG 入门核心原理到企业级智能交互应用实战/
322 1-课程介绍.mp4 .sz
323 2-RAG的概念和LLM的局限性.mp4 .sz
324 3-RAG流程.mp4 .sz
325 4-PDF文档解析工具.mp4 .sz
326 5-文本的切割.mp4 .sz
327 6-向量与Embeddings的定义.mp4 .sz
328 7-千问embedding调用.mp4 .sz
329 8-向量间的相似度计算.mp4 .sz
330 9-根据关键字检索.mp4 .sz
331 10-向量数据库的介绍.mp4 .sz
332 11-ChromaDB演示.mp4 .sz
333 12-基于向量检索的RAG实现.mp4 .sz
334 13-基于RAG实现智能问答系统.mp4 .sz
335 14-虚拟环境介绍.mp4 .sz
336 15-Jupyter notebook使用介绍.mp4 .sz
337 16-LangChain基本介绍.mp4 .sz
338 17-LangChain核心组件介绍.mp4 .sz
339 18-LangChain的基本使用.mp4 .sz
340 19-提示模版&amp;输出解析器.mp4 .sz
341 20-LangChain实现RAG.mp4 .sz
342 21-Agent的基本使用.mp4 .sz
343 22-LangChain Model IO介绍.mp4 .sz
344 23-LangChain提示模版之PromptTemplate.mp4 .sz
345 24-LangChain提示模版之ChatPromptTemplate.mp4 .sz
346 25-LangChain提示模版之少量样本示例的提示模板.mp4 .sz
347 26-LangChain Model之Chat Model.mp4 .sz
348 27-LangChain Model之文本嵌入模型.mp4 .sz
349 28-LangChain输出解析器.mp4 .sz
350 29-LangChain链基本使用.mp4 .sz
351 30-用LangChain写Python代码并执行来生成答案.mp4 .sz
352 31-LangChain链的调用方式.mp4 .sz
353 32-LangChain文档链&amp;SQL链的使用.mp4 .sz
354 33-Agent是什么.mp4 .sz
355 34-LangChain中Agent的使用.mp4 .sz
356 35-Agent添加记忆.mp4 .sz
357 36-OpenAI Functions Agent.mp4 .sz
358 37-Agent调用外部API方法.mp4 .sz
359 38-React Agent.mp4 .sz
360 39-LangChain之Memory介绍.mp4 .sz
361 40-ConversationBufferMemory使用.mp4 .sz
362 41-ConversationSummaryMemory使用.mp4 .sz
363 42-VectorStoreRetrieverMemory使用.mp4 .sz
13 【实战篇】：Dify 智能应用开发实战/
364 1-低代码Agent开发框架介绍.mp4 .sz
365 2-Dify介绍.mp4 .sz
366 3-开源版 Dify与商业版 Dify.mp4 .sz
367 4-Dify阿里云计算巢部署.mp4 .sz
368 5-Dify Docker部署流程.mp4 .sz
369 6-Dify租赁云平台部署.mp4 .sz
370 7-Dify使用Olllama部署模型.mp4 .sz
371 8-Dify核心功能介绍.mp4 .sz
372 9-Dify案例实践之对话应用构建.mp4 .sz
373 10-Dify文本生成应用.mp4 .sz
374 11-Dify Agent开发初体验.mp4 .sz
375 12-Dify文生图智能体开发实战.mp4 .sz
376 13-Dify工作流搭建智能助教.mp4 .sz
377 14-Dify ChatFlow搭建文章总结助手.mp4 .sz
14 【实战篇】：OpenCLaw技术架构深度解析--打造您个人专属的贾维斯/
378 1、OpenClaw开源项目介绍.mp4 .sz
379 2、openclaw的安装部署.mp4 .sz
380 3.OpenClaw常用命令.mp4 .sz
381 4、OpenClaw的文件系统.mp4 .sz
382 5.OpenClaw整体架构.mp4 .sz
383 6.OpenClaw核心功能精讲之AgentSkills.mp4 .sz
384 法律数字分身1_技术方案分析-修改.mp4 .sz
385 法律数字分身2_sql-query-help技能实现-修改.mp4 .sz
386 法律数字分身3_case_arrange&amp;case-search技能实现.mp4 .sz
387 法律数字分身4-接入飞书应用.mp4 .sz
388 6.2 无限对话上下文记忆.mp4 .sz
389 6.3 越用越懂你的秘密-修改.mp4 .sz
390 6.4 HeatBeat与Cron项目实战：邮件自动化助手.mp4 .sz
391 6.5 OpenClaw接入MCP.mp4 .sz
392 项目实战三_一句话生成精美PPT(放到6.5小节之后).mp4 .sz
393 7.1多Agent系统概述&amp;中心化协调者+subAgent系统.mp4 .sz
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