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黑马程序员 AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课

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    黑马程序员 AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课封面图
    黑马程序员 AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课 封面预览

    黑马程序员 AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课

    黑马程序员 AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课是什么资源？

    这是一份编程开发资源。面向开发者的系统性技术资源，涵盖从基础到进阶的完整知识体系，配套源码和实战案例，帮助开发者快速上手并应用到实际项目中。

    参数 详情
    文件数量 158个
    资源格式 视频教程+源码
    资源类型 编程开发

    谁需要这份编程开发资源？

    程序员、开发者、技术学习者、计算机专业学生

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    这份资源包含哪些具体内容？

    该资源为视频教程+源码，共158个文件

    │   ├── 视频/
│   │   ├── 课程导学.mp4 (68.65 MB)
│   │   ├── P1前置准备/
│   │   │   ├── 01、通义千问大模型的接入.mp4 (40.73 MB)
│   │   │   ├── 02、代码调用云端的大模型.mp4 (34.29 MB)
│   │   │   ├── 03、使用环境变量保护APIKEY.mp4 (125.91 MB)
│   │   │   ├── 04、Ollama简介.mp4 (74.52 MB)
│   │   │   ├── 05、win&mac部署ollama并运行蒸馏模型.mp4 (137.49 MB)
│   │   │   └── 06、代码调用ollama的本地模型.mp4 (46.24 MB)
│   │   ├── P2OpenAI库的基础使用/
│   │   │   ├── 01、OpenAI库的基础使用.mp4 (51.69 MB)
│   │   │   ├── 02、OpenAI库的流式输出模式.mp4 (72.07 MB)
│   │   │   └── 03、OpenAI库附带历史消息调用模型.mp4 (64.73 MB)
│   │   ├── P3提示词工程/
│   │   │   ├── 01、大模型prompt工程指南.mp4 (39.68 MB)
│   │   │   ├── 02、提示词优化案例介绍和零样本少样本思想.mp4 (141.47 MB)
│   │   │   ├── 03、提示词优化案例_金融文本分类任务.mp4 (290.26 MB)
│   │   │   ├── 04、Json数据格式.mp4 (204.17 MB)
│   │   │   ├── 05、提示词优化案例_金融文本信息抽取.mp4 (277.18 MB)
│   │   │   └── 06、提示词优化案例_金融文本匹配.mp4 (204.61 MB)
│   │   ├── P4RAG开发/
│   │   │   ├── 01、LangChain的简介.mp4 (11.69 MB)
│   │   │   ├── 02、LangChain的环境部署.mp4 (53.58 MB)
│   │   │   ├── 03、RAG介绍.mp4 (377.05 MB)
│   │   │   ├── 04、[扩展]向量的基础概念.mp4 (283.34 MB)
│   │   │   ├── 05、[扩展]余弦相似度算法.mp4 (236.27 MB)
│   │   │   ├── 06、LangChain调用大语言模型.mp4 (120.77 MB)
│   │   │   ├── 07、LangChain模型的流式输出.mp4 (80.15 MB)
│   │   │   ├── 08、LangChain调用聊天模型.mp4 (202.67 MB)
│   │   │   ├── 09、LangChain消息的简写形式.mp4 (114.52 MB)
│   │   │   ├── 10、LangChain调用嵌入模型.mp4 (186.27 MB)
│   │   │   ├── 11、LangChain通用提示词模板.mp4 (164.33 MB)
│   │   │   ├── 12、FewShot提示词模板.mp4 (252.19 MB)
│   │   │   ├── 13、模板类的format和invoke方法.mp4 (229.85 MB)
│   │   │   ├── 14、ChatPromptTemplate的使用.mp4 (210.69 MB)
│   │   │   ├── 15、Chain的基础使用.mp4 (287.03 MB)
│   │   │   ├── 16、[扩展]或运算符的重写.mp4 (226.49 MB)
│   │   │   ├── 17、简单理解Runnable接口.mp4 (128.55 MB)
│   │   │   ├── 18、StrOutputParser字符串输出解析器.mp4 (193.34 MB)
│   │   │   ├── 19、JsonOutputParser和多模型执行链.mp4 (302.60 MB)
│   │   │   ├── 20、自定义函数加入链.mp4 (58.18 MB)
│   │   │   ├── 21、Memory临时会话记忆.mp4 (508.65 MB)
│   │   │   ├── 22、Memory长期会话记忆.mp4 (498.16 MB)
│   │   │   ├── 23、CSVLoader.mp4 (249.43 MB)
│   │   │   ├── 24、JSONLoader.mp4 (256.35 MB)
│   │   │   ├── 25、TextLoader和文档分割器.mp4 (201.37 MB)
│   │   │   ├── 26、PyPDFLoader.mp4 (115.25 MB)
│   │   │   ├── 27、VectorStores向量存储.mp4 (378.94 MB)
│   │   │   ├── 28、基于向量检索构建提示词.mp4 (170.06 MB)
│   │   │   └── 29、RunnablePassthrough的使用.mp4 (400.80 MB)
│   │   └── P5RAG项目/
│   │   │   ├── 01、RAG项目案例介绍.mp4 (22.95 MB)
│   │   │   ├── 02、RAG项目-文本上传WEB服务.mp4 (177.40 MB)
│   │   │   ├── 03、RAG项目-md5工具函数开发.mp4 (263.83 MB)
│   │   │   ├── 04、RAG项目-知识库更新服务.mp4 (300.65 MB)
│   │   │   ├── 05、RAG项目-完成离线流程开发.mp4 (230.25 MB)
│   │   │   ├── 06、RAG项目-在线流程向量存储服务代码.mp4 (172.57 MB)
│   │   │   ├── 07、RAG项目-rag服务核心代码开发.mp4 (246.17 MB)
│   │   │   ├── 08、RAG项目-历史会话记录功能的实现.mp4 (423.93 MB)
│   │   │   └── 09、RAG项目-聊天页面开发.mp4 (323.02 MB)
│   ├── 资料/
│   │   ├── 数据资料/
│   │   │   ├── 尺码推荐.txt (0.00 MB)
│   │   │   ├── 洗涤养护.txt (0.01 MB)
│   │   │   ├── 颜色选择.txt (0.00 MB)
│   │   │   ├── info.csv (0.00 MB)
│   │   │   ├── pdf1.pdf (0.29 MB)
│   │   │   ├── pdf2.pdf (0.03 MB)
│   │   │   ├── Python基础语法.txt (0.03 MB)
│   │   │   ├── stu_json_lines.json (0.00 MB)
│   │   │   ├── stu.csv (0.00 MB)
│   │   │   ├── stu.json (0.00 MB)
│   │   │   └── stus.json (0.00 MB)
│   │   ├── Miniconda3/
│   │   │   ├── Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.pkg (115.38 MB)
│   │   │   ├── Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg (112.33 MB)
│   │   │   └── Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe (90.00 MB)
│   │   ├── PyCharm/
│   │   │   ├── pj/
│   │   │   │   ├── jetbra.zip (0.37 MB)
│   │   │   │   ├── key.txt (0.00 MB)
│   │   │   │   └── pj教程.txt (0.00 MB)
│   │   │   ├── pycharm-2025.2.6-aarch64.dmg (1246.43 MB)
│   │   │   └── pycharm-2025.2.6.exe (983.83 MB)
│   │   └── Python/
│   │   │   ├── python-3.10.11-amd64.exe (27.69 MB)
│   │   │   └── python-3.10.11-macos11.pkg (39.12 MB)
│   └── PPT/
│   │   ├── 01提示词工程.pptx (12.44 MB)
│   │   ├── 02大模型RAG开发.pptx (6.89 MB)
│   │   └── 03RAG项目.pptx (2.16 MB)
│   ├── 视频/
│   │   ├── 课程导学.mp4 (68.65 MB)
│   │   ├── P1前置准备/
│   │   │   ├── 01、通义千问大模型的接入.mp4 (40.73 MB)
│   │   │   ├── 02、代码调用云端的大模型.mp4 (34.29 MB)
│   │   │   ├── 03、使用环境变量保护APIKEY.mp4 (125.91 MB)
│   │   │   ├── 04、Ollama简介.mp4 (74.52 MB)
│   │   │   ├── 05、win&mac部署ollama并运行蒸馏模型.mp4 (137.49 MB)
│   │   │   └── 06、代码调用ollama的本地模型.mp4 (46.24 MB)
│   │   ├── P2OpenAI库的基础使用/
│   │   │   ├── 01、OpenAI库的基础使用.mp4 (51.69 MB)
│   │   │   ├── 02、OpenAI库的流式输出模式.mp4 (72.07 MB)
│   │   │   └── 03、OpenAI库附带历史消息调用模型.mp4 (64.73 MB)
│   │   ├── P3提示词工程/
│   │   │   ├── 01、大模型prompt工程指南.mp4 (39.68 MB)
│   │   │   ├── 02、提示词优化案例介绍和零样本少样本思想.mp4 (141.47 MB)
│   │   │   ├── 03、提示词优化案例_金融文本分类任务.mp4 (290.26 MB)
│   │   │   ├── 04、Json数据格式.mp4 (204.17 MB)
│   │   │   ├── 05、提示词优化案例_金融文本信息抽取.mp4 (277.18 MB)
│   │   │   └── 06、提示词优化案例_金融文本匹配.mp4 (204.61 MB)
│   │   ├── P4RAG开发/
│   │   │   ├── 01、LangChain的简介.mp4 (11.69 MB)
│   │   │   ├── 02、LangChain的环境部署.mp4 (53.58 MB)
│   │   │   ├── 03、RAG介绍.mp4 (377.05 MB)
│   │   │   ├── 04、[扩展]向量的基础概念.mp4 (283.34 MB)
│   │   │   ├── 05、[扩展]余弦相似度算法.mp4 (236.27 MB)
│   │   │   ├── 06、LangChain调用大语言模型.mp4 (120.77 MB)
│   │   │   ├── 07、LangChain模型的流式输出.mp4 (80.15 MB)
│   │   │   ├── 08、LangChain调用聊天模型.mp4 (202.67 MB)
│   │   │   ├── 09、LangChain消息的简写形式.mp4 (114.52 MB)
│   │   │   ├── 10、LangChain调用嵌入模型.mp4 (186.27 MB)
│   │   │   ├── 11、LangChain通用提示词模板.mp4 (164.33 MB)
│   │   │   ├── 12、FewShot提示词模板.mp4 (252.19 MB)
│   │   │   ├── 13、模板类的format和invoke方法.mp4 (229.85 MB)
│   │   │   ├── 14、ChatPromptTemplate的使用.mp4 (210.69 MB)
│   │   │   ├── 15、Chain的基础使用.mp4 (287.03 MB)
│   │   │   ├── 16、[扩展]或运算符的重写.mp4 (226.49 MB)
│   │   │   ├── 17、简单理解Runnable接口.mp4 (128.55 MB)
│   │   │   ├── 18、StrOutputParser字符串输出解析器.mp4 (193.34 MB)
│   │   │   ├── 19、JsonOutputParser和多模型执行链.mp4 (302.60 MB)
│   │   │   ├── 20、自定义函数加入链.mp4 (58.18 MB)
│   │   │   ├── 21、Memory临时会话记忆.mp4 (508.65 MB)
│   │   │   ├── 22、Memory长期会话记忆.mp4 (498.16 MB)
│   │   │   ├── 23、CSVLoader.mp4 (249.43 MB)
│   │   │   ├── 24、JSONLoader.mp4 (256.35 MB)
│   │   │   ├── 25、TextLoader和文档分割器.mp4 (201.37 MB)
│   │   │   ├── 26、PyPDFLoader.mp4 (115.25 MB)
│   │   │   ├── 27、VectorStores向量存储.mp4 (378.94 MB)
│   │   │   ├── 28、基于向量检索构建提示词.mp4 (170.06 MB)
│   │   │   └── 29、RunnablePassthrough的使用.mp4 (400.80 MB)
│   │   └── P5RAG项目/
│   │   │   ├── 01、RAG项目案例介绍.mp4 (22.95 MB)
│   │   │   ├── 02、RAG项目-文本上传WEB服务.mp4 (177.40 MB)
│   │   │   ├── 03、RAG项目-md5工具函数开发.mp4 (263.83 MB)
│   │   │   ├── 04、RAG项目-知识库更新服务.mp4 (300.65 MB)
│   │   │   ├── 05、RAG项目-完成离线流程开发.mp4 (230.25 MB)
│   │   │   ├── 06、RAG项目-在线流程向量存储服务代码.mp4 (172.57 MB)
│   │   │   ├── 07、RAG项目-rag服务核心代码开发.mp4 (246.17 MB)
│   │   │   ├── 08、RAG项目-历史会话记录功能的实现.mp4 (423.93 MB)
│   │   │   └── 09、RAG项目-聊天页面开发.mp4 (323.02 MB)
│   ├── 资料/
│   │   ├── 数据资料/
│   │   │   ├── 尺码推荐.txt (0.00 MB)
│   │   │   ├── 洗涤养护.txt (0.01 MB)
│   │   │   ├── 颜色选择.txt (0.00 MB)
│   │   │   ├── info.csv (0.00 MB)
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