[人工智能]九天菜菜-大模型与Agent开发实战

├─1-在线大模型部署调用 │      DSPy优化器优化LLM程序.ts │      DSPy：斯坦福20k+星标项目 - 革命性的LLM优化框架，从评估到自动优化你的LLM系统（如RAG系统）.ts │      GLM 4 工具调用从入门到精通与CogVideoX 文本生成视频 API 全流程.ts │      GLM Assistant API集成与FastAPI服务复刻实战指南.ts │      GLM模型：流式处理的工具调用、多模态应用及模型微调实战指南.ts │      【Claude】01_了解Claude的所有特质.MP4 │      【Claude】02_Claude的注册流程.ts │      【Claude】03_API_KEY领取及调用.ts │      【Claude】04_API必须参数揭秘,多轮对话机器人速成指南_x264.ts │      【Claude】05_API多模态的最佳实践.ts │      【Claude】06_API生成定制化与提示工程实战长文档.mp4 │      【Claude】07_tool use全流程讲解与wiki搜索实战.ts │      【Claude】08_tool_choice与定制Json输出及tool_use大实战.ts │      【Claude】09_揭秘prompt Cache提示缓存：节省成本加快响应的绝技.ts │      【Claude】10_stream函数及生成器本质讲解.ts │      【Claude】11_stream流式概念与使用方法讲解.ts │      【Claude】12_异步的使用原因与基本语法.ts │      【Claude】13_异步的API调用的讲解与实践.ts │      【Gemini】01_Gemini注册指南-最新模型免费API调用.ts │      【Gemini】02_生态体验攻略与微调实战.ts │      【Gemini】03_解锁 Gemini API-开启文本生成之旅.ts │      【Gemini】04_掌握原生generate_content函数多轮对话技巧.ts │      【Gemini】05_API内置简化多轮对话的start_chat函数与ChatSessi.ts │     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 【GPT】03_虚拟信用卡开通与升级GPT_Plus会员.ts │      【GPT】04_API账户充值及领取API_KEY及首次调用API.ts │      提示工程全解指南.ts │ ├─2-开源大模型部署调用 │      Cursor&Coder高效低代码开发办法.ts │      Glm-Edge-v-5B模型介绍与本地部署.ts │      Marco-o1模型介绍与本地部署.ts │      Ollama最新版本保姆级指南.ts │      Ollama最新版本启动多模态模型Llama3.2Vision全流程[Linux环境].ts │      Qwen2--5Coder本地部署使用全流程.ts │      Qwen2--5Coder：32B基本介绍和测试.ts │      Qwen2VL多模态模型参数介绍&部署使用全流程.ts │      【ChatGLM3-6B】01_Ubuntu双系统安装.MP4 │      【ChatGLM3-6B】02_Ubuntu环境下ChatGLM3-6b命令行安装办法.MP4 │      【ChatGLM3-6B】03_服务器环境下部署ChatGLM3-6b.ts │      【ChatGLM3-6B】04_ChatGLM3-6b的多种启动方法.ts │      【ChatGLM3-6B】05_AutoDL快速部署ChatGLM3-6b办法.ts │      【ChatGLM3-6B】06_Git方法简洁下载ChatGLM3-6b.ts │      【ChatGLM3-6B】07_以ChatGLM3-6b为例的大模型更新办法.ts │      【ChatGLM3-6B】08_单机多卡启动大模型办法.ts │      【ChatGLM3-6B】09_LoRA原理浅析.ts │      【ChatGLM3-6B】10_LoRA微调实战训练.ts │      【ChatGLM3-6B】11_DeepSpeed原理浅析.ts │      【ChatGLM3-6B】12_PEFT高效微调原理浅析.ts │      【ChatGLM3-6B】13_P-Tuning V2微调实战.ts │      【ChatGLM3-6B】14_LangChian体系详解.ts │     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配置TensorBoard.ts │      Ch 3.1 如何获取数据源及使用解析.ts │      Ch 3.2 llamafactory中如何使用和注册数据集.ts │      Ch 3.3 模型微调及参数详解.ts │      Ch 3.4 数据验证&deepspeed微调.ts │      Ch 4.1 win&Qlora&qwen2.5_Qlora能节约多少内存.ts │      Ch 4.2 Qlora核心概念.ts │      Ch 4.3如何在windows配置环境.ts │      Ch 4.4 Qlor微调实战与验证.ts │      Ch 5.1PPO&llama3.2_什么是PPO算法.ts │      Ch 5.2 如何理解PPO.ts │      Ch 5.3 各个模型PPO算法的协作关系.ts │      Ch 5.4 PPO模型与数据的选择.ts │      Ch 5.5 PPO微调实操.ts │      Ch 5.6 PPO源码解读.ts │      Ch 6.1 RLHF&Qwen2.5,RLHF背景与意义.ts │      Ch 6.2 RLHF流程拆解与核心.ts │      Ch 6.3 奖励模型原理.ts │      Ch 6.4 奖励模型训练流程.ts │      Ch 6.5 RLHF全流程微调.ts │      Ch 6.6 RLHF挑战与改进方向.ts │      DPO微调Qwen2.5.ts │      LLama_factory&Lora微调Qwen2.5做NL2sql.ts │      LLama_Factory+LORA大模型微调.ts │      PPO微调Llama-3.2.ts │      window系统微调QLORA.ts │ ├─4-大模型Agent开发实战 │      Ch 1.1 大模型应用发展与Agent前沿技术趋势.ts │      Ch 1.2 大模型应用的本地知识库问答核心技术-RAG.ts │      Ch 1.3 AI Agent爆发的根本原因.ts │      Ch 1.4 AI Agent 经典核心架构与 AgentExcuter.ts │      Ch 10.1 LangGraph中ReAct的构建原理.ts │      Ch 10.2 案例实操：构建复杂工具应用的ReAct自治代理.ts │      Ch 10.3 LangGraph中如何使用流式输出.ts │      Ch 10.4 LangGraph中的事件流.ts │      Ch 11.1 Agent长短期记忆认知.ts │      Ch 11.2 LangGraph的短期记忆及Checkpointer(检查点).ts │      Ch 11.3 检查点的特定实现类型-MemorySaver.ts │      Ch 11.4 检查点的特定实现类型-SqliteSaver.ts │      Ch 11.5 长期记忆和Store（仓库）.ts │      Ch 12.1 LangGraph知识点概述总结.ts │      Ch 12.2 LangGraph中的HIL实现思路.ts │      Ch 12.3 标准图结构中如何添加断点.ts │      Ch 12.4 复杂代理架构中如何添加动态断点.ts │      Ch 12.5 案例：具备人机交互的完整Agent信息管理系统.ts │      Ch 13.1 Single-Agent 存在的局限.ts │      Ch 13.2 Multi-Agent 架构分类及子图的通信模式 - 副本.ts │      Ch 13.3 父、子图状态中无共同键的通信方式.ts │      Ch 13.4 案例：基于网络架构实现智能BI数据分析多代理系统（上）.ts │      Ch 13.5 案例：基于网络架构实现智能BI数据分析多代理系统（下）.ts │      Ch 14.1 Supervisor 架构介绍与基本构建原理.ts │      Ch 14.2 案例：基于 Supervisor 架构实现多代理系统.ts │      Ch 14.3 GraphRAG 基本介绍与核心架构.ts │      Ch 14.4 案例：Multi-Agent实现混合多知识库检索.ts │      Ch 2.1 AI Agent与LLMs + RAG的本质区别.ts │      Ch 2.2 AI Agent三种应用类型及Python实现可交互的聊天机器人.ts │      Ch 2.3 Funcation Calling 完整生命周期细节复现.ts │      Ch 2.4 实现具备Funcation Calling的智能电商客服.ts │      Ch 2.5 Function Calling并行调用和多函数调用的应用方法.ts │      Ch 2.6 加餐：OpenAI最新推出的结构化输出功能介绍.ts │      Ch 3.1 Funcation Calling 与 AI Agent的本质区别.ts │      Ch 3.2 提示工程到代理工程的平滑过度.ts │      Ch 3.3 ReAct Agent框架的基础理论.ts │      Ch 3.4 案例：从零复现ReAct Agent的完整流程.ts │      Ch 3.5 项目：基于ReAct Agent构建电商智能客服_batch.ts │      Ch 4.1 Assistant API 框架的整体介绍.ts │      Ch 4.2 Assistant对象的创建方法.ts │      Ch 4.3 Thread、Messges及Run应用方法.ts │      Ch 4.4 Run运行时的状态转移机制.ts │      Ch 4.5 实现Run状态的轮询方法，并实现Assistant API完整链路.ts │      Ch 5.1 Assistant API 进阶应用方法介绍.ts │      Ch 5.2 File Search内置工具说明及文件管理.ts │      Ch 5.3 基于 Assistant API 创建在线私有知识库.ts │      Ch 5.4 在Assistant和Thread定义File Search工具的四种策略.ts │      Ch 5.5 如何处理Assistant API输出响应中的注释.ts │      Ch 5.6 Code Interpreter（代码解释器）的应用技巧.ts │      Ch 5.7 基于Funcation Calling实现本地代码解释器.ts │      Ch 6.1 为什么企业级应用必须接入流式输出.ts │      Ch 6.2 Assistant API中流式输出的开启方法.ts │      Ch 6.3 Assistant API 流式传输中的事件流原理细节.ts │      Ch 6.4 如何在 Assistant API 流式传输中接入外部函数.ts │      Ch 6.5 应用案例（1）：异步构建Assistant对象的工程化代码.ts │      Ch 6.6 应用案例（2）：集成外部函数方法及项目完整功能介绍.ts │      Ch 7.1 LangChain的AI Agent开发框架架构设计.ts │      Ch 7.2 LangGraph 的底层构建原理.ts │      Ch 7.3 Langgraph底层源码解析.ts │      Ch 7.4 LangGraph中如何接入大模型做问答流程.ts │      Ch 8.1 LangGraph中State的定义模式.ts │      Ch 8.2 使用字典类型定义状态的方法与优劣势.ts │      Ch 8.3 LangGraph状态管理中Reducer函数的使用.ts │      Ch 8.4 MessageGraph源码功能解析.ts │      Ch 8.5 LangSmith基本原理与使用入门.ts │      Ch 9.1 LangGraph代理架构及Router Agent介绍.ts │      Ch 9.2 LangGraph中可应用的三种结构化输出方法.ts │      Ch 9.3 结合结构化输出构建Router Agent（数据库）.ts │      Ch 9.4 Tool Calling Agent 中ToolNode的使用.ts │      Ch 9.5 Tool Calling Agent的完整实现案例：实时搜索与数据库集成.ts │      LangGraph 多代理与 GraphRAG 综合应用实战.ts │      【MateGenPro】Ch 1. MateGen Pro 项目整体架构介绍.ts │      【MateGenPro】Ch 2. 本地运行MateGen Pro项目流程.ts │      【MateGenPro】Ch 3. MateGen Pro 后端API核心模块设计.ts │      【MateGenPro】Ch 4. SQLAlchemy原理与项目接入.ts │      【MateGenPro】Ch 5. MateGen 数据库初始化逻辑.ts │      【MateGenPro】Ch 6 API_Key接口初始化与校验.ts │      【MateGenPro】Ch 7 缓存池与系统初始化逻辑.ts │      【MateGenPro】Ch 8 会话管理模块表结构设计与代码讲解.ts │      大模型应用发展及Agent前沿技术趋势.MP4 │      项目开发实战一：从零搭建多功能智能体 MateGen Pro（第二部分）.ts │ ├─5-RAG项目实战企业篇 │      week_1_1_part_1_课程说明及大模型问答功能复现.mp4 │      week_1_1_part_2_本地私有化部署glm4-9b-chat模型.mp4 │      week_1_1_part_3_调用本地启动的glm4模型的方法.mp4 │      week_1_2_part_1_GLM在线API调用方法.mp4 │      week_1_2_part_2_Langchain应用框架整体介绍.mp4 │      week_1_2_part_3_FastAPI项目介绍.mp4 │      week_2_1_part_1_本周开发任务说明.mp4 │      week_2_1_part_2_Naive RAG介绍及借助LangChain实现RAG流.mp4 │      week_2_1_part_3_RAG集成历史对话信息及SqlalChemy持久化存储的使.mp4 │      week_2_2_part_1_通用问答流程整体流程介绍及参数说明.mp4 │      week_2_2_part_2_FastChat项目说明及Python多进程.mp4 │      week_2_2_part_3_项目启动文件详细说明及流程复现.mp4 │      week_3_1_part_1_企业级RAG的构建架构和思路.mp4 │      week_3_1_part_2_结合Faiss向量数据的RAG Indexing构建流程.mp4 │      week_3_1_part_3_百万量级的wiki公有语料构建方法实践.mp4 │      week_3_1_part_4_yolox + orc 识别私有PDF语料的方案实践.mp4 │      week_3_2_part_1_本地RAG知识库问答功能链路详解与复现.mp4 │      week_3_2_part_2_RAG评估框架-TruLens实践.mp4 │      week_3_2_part_3_RAG评估框架-Ragas的使用及借助GLM4生成评估数据.mp4 │      week_4_1_part_1_自定义RAG评估Pipeline-构建统一的数据集格式.mp4 │      week_4_1_part_2_自定义RAG评估Pipeline-构建统一的提示模板.mp4 │      week_4_1_part_3_自定义RAG评估Pipeline-整体逻辑实现及细节说明.mp4 │      week_4_1_part_4_自定义RAG评估Pipeline-评估指标及评估流程实现.mp4 │      week_4_1_part_5_自定义RAG评估Pipeline-ReRanker原理及实.mp4 │      week_4_2_part_1_Serper API联网检索数据预处理过程拆解.mp4 │      week_4_2_part_2_基于Serper实现系统架构下的联网实时检索功能.mp4 │      week_5_part_1_大模型融入推荐系统一种思路_1.MP4 │      week_5_part_2_大模型用于特征工程及实现推荐系统的整体逻辑代码.MP4 │      week_5_part_3_基于Langchain实现基于ReAct的代码实践及TOT提示.MP4 │      week_5_part_4_项目整体框架下实现基于Agent的问答流程代码实践.ts │      week_5_part_5_Docker介绍及借助Docker打包部署完整项目的流程.mp4 │ ├─6-直播回放篇 │  ├─加餐-前沿技术追更 │  │      【加餐】01 Computer Use API 详解（1）准备工作.ts │  │      【加餐】02 Computer Use API 详解（2）对话函数上.ts │  │      【加餐】03 Computer Use API 详解（3）对话函数下.ts │  │      【加餐】04 Computer Use API 详解（4）多轮对话及tool use.ts │  │      【加餐】05 Computer Use API 详解（5）全组件总结.ts │  │      【加餐】06 Computer use实战初窥.ts │  │      【加餐】07 Computer Use docker安装部署全流程.ts │  │      【加餐】08 Computer Use项目启动&实战案例.ts │  │      【加餐】09 Computer Use源码详解.ts │  │ │  └─直播回放 │      │  ChatGPT的注册与ChatGPT API充值.ts │      │  GLM-4-Video-9b 介绍与部署流程.ts │      │  GPT4o的API基本调用、精细生成控制与多模态实操.ts │      │  GPT4o的函数调用实战与结构化生成回答与提示缓存原理.ts │      │  LangGraph 中 Human-in-the-loop 应用实战.ts │      │  LangGraph 实现自治循环代理（ReAct）及事件流的应用.ts │      │  LangGraph 长短期记忆实现机制及检查点的使用.ts │      │  LangGraph中State状态模式与LangSmith基础使用入门.ts │      │  Llama 3.1&2部署微调.ts │      │  Llama 3.1介绍与部署流程.ts │      │  o1模型详解与模型蒸馏实战.ts │      │  OPENAI的Streaming流式响应与API微调双实战，Claude computer use接入自己的电脑.ts │      │  Qwen2.5-Coder&Math介绍与部署.ts │      │  Qwen2.5介绍与部署流程.ts │      │ │      └─25-1 │              《企业级 Agent 项目实战：智能客服》- AssistGen.ts │ ├─DeepSeek-V3&R1 │      【DS-v3 API调用】1.DeepSeek v3模型性能介绍.MP4.mp4 │      【DS-v3 API调用】2.DeepSeek v3开源情况介绍.MP4 │      【DS-v3 API调用】3.DeepSeek API-Key获取与模型调用方法详解.MP4 │      【DS-v3 API调用】4.DeepSeek v3模型参数详解.MP4.mp4 │      【DS-v3 API调用】5.搭建DeepSeek v3多轮对话机器人.MP4 │      【DS-v3 API调用】6.DS-V3 Function calling功能介绍.MP4.mp4 │      【DS-v3 API调用】7.DS-V3 完整Function calling执行流程.MP4.mp4 │      【DS-v3 API调用】8.DS-v3+Open WebUI搭建专属聊天机器人.MP4 │ ├─PART4：DeepSeekV3?(5小节) │      【DeepSeekv3】1 整体架构与分布式基础概念.mp4 │      【DeepSeekv3】2 分布式嵌入层与投影层.mp4 │      【DeepSeekv3】3 MLA潜在注意力 (1) 从自回归掩码看KV缓存机制.mp4 │      【DeepSeekv3】4 MLA潜在注意力 (2) 针对KV缓存的改进.mp4 │      【DeepSeekv3】5 DeepSeekMOE的MOE架构与创新.mp4 │ ├─企业级实战 │  ├─1 │  │      【MateGenPro】Ch 1. MateGen Pro 项目整体架构介绍.ts │  │      【MateGenPro】Ch 2. 本地运行MateGen Pro项目流程.ts │  │      【MateGenPro】Ch 3. MateGen Pro 后端API核心模块设计.ts │  │      【MateGenPro】Ch 4. SQLAlchemy原理与项目接入.ts │  │      【MateGenPro】Ch 5. 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