26年1-7月版黑马AI大模型开发V7.5线上版 33G

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这是一套 AI大模型V7.5全栈实战课程，内容从零基础到企业级项目逐层进阶，覆盖 Python基础与高级、数据分析、机器学习、深度学习、NLP自然语言处理、大模型部署与提示词工程、RAG检索增强生成、LangChain/LangGraph、Coze/Dify智能体、Agent开发与多智能体协同 等核心方向。

课程包含多个实战项目，如聊天机器人、EduRAG、新闻文本分类与模型压缩、RAG智能问答、人力资源简历推荐、ReAct+RAG智能体、A2A多智能体旅游助手等，帮助学员掌握从模型原理、数据处理、训练微调、向量数据库、知识库构建到智能体应用部署的完整流程。

适合 零基础入门、转型AI开发、想系统学习大模型应用开发与智能体实战 的人群，学完后可具备大模型应用开发、RAG系统搭建和Agent项目落地能力。
自己花钱买来的
├─阶段01：AI大模型V7.5【开发入门python基础+高级】
│   ├─day01 Python基础+高级
│   │   01 01_AI课程整体概述.mp4
│   │   02_python的历史和开发环境.mp4
│   │   03_[重点]虚拟环境的创建和关联.mp4
│   │   04_今日串讲内容.mp4
│   │   05_python中的注释和标识符.mp4
│   │   06_python的字面量.mp4
│   │   07_python中的变量.mp4
│   │   08_python中的数据类型.mp4
│   │   09_python中的类型转换.mp4
│   │   10_python的输出函数.mp4
│   │   11_python的输入函数.mp4
│   │   12_python的运算符.mp4
│   │   13_random生成随机数.mp4
│   │   14_python的if判断格式.mp4
│   │   15_python的for和while循环.mp4
│   │   16_python的猜数字游戏.mp4
│   │   
│   ├─day02 Python基础+高级
│   │   01_今日内容介绍.mp4
│   │   02_五大容器核心知识点概述.mp4
│   │   03_字符串的定义_索引和查询操作.mp4
│   │   04_字符串的其他核心功能函数.mp4
│   │   05_列表的定义和查询操作.mp4
│   │   06_列表的索引和增删改操作.mp4
│   │   07_了解元组的定义和索引以及查询操作.mp4
│   │   08_了解集合的定义和特点以及典型应用.mp4
│   │   09_解释集合的元素为什么只能是不可变类型.mp4
│   │   10_字典的定义和键找值以及增删改查操作.mp4
│   │   11_序列以及序列的切片操作.mp4
│   │   12_推导式详解.mp4
│   │   13_函数的固定格式.mp4
│   │   
│   └─day03 Python基础+高级
│       01_今日内容介绍.mp4
│       02_函数的定义和调用.mp4
│       03_全局变量和局部变量.mp4
│       04_global关键字修改全局变量.mp4
│       05_函数的参数传递.mp4
│       06_文件操作的两种方式.mp4
│       07_文件的备份案例.mp4
│       09_[重点]面向对象的封装操作.mp4
│       10_[重点]面向对象的继承操作.mp4
│       11_[熟悉]面向对象的多继承.mp4
│       12_了解python的伪多态原因.mp4
│       了解python的模块和包.mp4
│      
├─阶段02：AI大模型V7.5【数据分析快速入门】
│   ├─day01 Python串讲_4-数据分析
│   │   day01 Python串讲_4-数据分析.mp4
│   │   
│   └─day02 Python串讲_5-数据分析
│       day02 Python串讲_5-数据分析.mp4
│      
├─阶段03：AI大模型V7.5【部署大模型-聊天机器人项目】
│   ├─day01 私有化部署大模型串讲
│   │   day01 私有化部署大模型串讲.mp4
│   │   
│   └─day02 搭建聊天机器人串讲
│       day02 搭建聊天机器人串讲.mp4
│      
├─阶段04：AI大模型V7.5【智能体平台Coze+Dify】
│   ├─day01 Coze平台智能体实战_2
│   │   01.【了解】coze课程的介绍.mp4
│   │   02.【掌握】智能体的介绍.mp4
│   │   03.【了解】coze平台的介绍.mp4
│   │   04.【了解】coze的基本使用.mp4
│   │   05.【掌握】coze的工作流开发.mp4
│   │   
│   ├─day02 Coze平台智能体实战_2
│   │   01 01.【实操】多智能体案例演示 .mp4
│   │   02 02.【了解】私有知识库的介绍 .mp4
│   │   03 03.【实操】在工作流中使用数据库-2 .mp4
│   │   
│   ├─day03 Coze平台智能体实战_3
│   │   01 01.【回顾】私有数据访问的操作 .mp4
│   │   02 02.【实操】文生图的操作 .mp4
│   │   03 03.【实操】音频的操作 .mp4
│   │   04.【实操】视频的操作  .mp4
│   │   05.【实操】循环结构的使用  .mp4
│   │   06 06.【实操】多智能体的使用 .mp4
│   │   07 07.【了解】Coze API调用 .mp4
│   │   
│   ├─day04 Coze平台智能体实战_4
│   │   01 01.【了解】项目背景和业务流程 .mp4
│   │   02 02.【了解】架构设计 .mp4
│   │   03 03.【了解】模块介绍 .mp4
│   │   
│   ├─day05 Dify平台应用实战_1
│   │   01.【了解】dify的介绍和安装部署 .mp4
│   │   02.【掌握】dify中添加大模型 .mp4
│   │   03.【掌握】dify的第一个入门案例.mp4
│   │   04.【掌握】coze和dify平台的对比  .mp4
│   │   05.【掌握】大语言模型微调语料构建  .mp4
│   │   
│   ├─day06 Dify平台应用实战_2
│   │   01.【了解】Docker的环境介绍 .mp4
│   │   02.【了解】知识库的概念和意义  .mp4
│   │   03.【了解】在agent和工作流中使用知识库  .mp4
│   │   
│   └─day07 Dify平台应用实战_3
│       01.【了解】项目背景和技术选型 .mp4
│       02.【了解】智能法律助手  .mp4
│      
├─阶段05：AI大模型V7.5【机器学习】
│   ├─day01 机器学习_1
│   │   01_机器学习阶段整体概述  .mp4
│   │   02_AI和ML和DL概念和关系  .mp4
│   │   03_基于规则和模型的学习  .mp4
│   │   04_房价预测流程  .mp4
│   │   05_机器学习的发展史和三要素  .mp4
│   │   06_机器学习中核心概念  .mp4
│   │   07_有监督学习和无监督学习的核心思想以及区别  .mp4
│   │   08_了解半监督学习和强化学习核心思想  .mp4
│   │   09_机器学习算法分类小结  .mp4
│   │   10_了解特征工程五大步骤  .mp4
│   │   11_拟合和泛化以及奥卡姆剃刀概念  .mp4
│   │   
│   ├─day02 机器学习_2
│   │   01_sklearn的安装和导包以及其他环境问题  .mp4
│   │   02_机器学习的算法分类以及核心代表  .mp4
│   │   03_K近邻算法核心思想以及核心流程  .mp4
│   │   04_[实操]K近邻算法实现分类任务的API  .mp4
│   │   05_[实操]K近邻算法实现回归任务的API  .mp4
│   │   06_清楚常见的距离度量方式以及它们区别  .mp4
│   │   07_了解归一化和标准化的功能和区别  .mp4
│   │   08_[实操]归一化和标准化的API应用  .mp4
│   │   
│   ├─day03 机器学习_3
│   │   01_线性回归的概念_分类以及对应的公式  .mp4
│   │   02_[实操]线性回归API应用_根据身高预测体重  .mp4
│   │   03_线性回归找最优值需要的常见损失函数  .mp4
│   │   04_线性回归找最优值需要的两种方式大白话概述  .mp4
│   │   05_了解数学中的导数  .mp4
│   │   06_快速了解数学中其他相关概念  .mp4
│   │   07_正规方程的优缺点  .mp4
│   │   08_梯度下降核心思想以及和正规方程的区别  .mp4
│   │   
│   ├─day04 机器学习_4
│   │   01_梯度下降核心思想回顾  .mp4
│   │   02_梯度下降的三大分类  .mp4
│   │   03_回归模型的评估方法_MAE_MSE_RMSE  .mp4
│   │   04_获取波斯顿房价案例所需数据  .mp4
│   │   05_波斯顿房价预测案例_正规方程和梯度下降两种方式  .mp4
│   │   06_逻辑回归的核心思想以及sigmoid函数作用  .mp4
│   │   07_逻辑回归的原理流程  .mp4
│   │   08_了解逻辑回归底层的优化操作  .mp4
│   │   
│   └─day05 机器学习_5
│       01_逻辑回归核心知识点总结  .mp4
│       02_逻辑回归API_实现癌症预测案例  .mp4
│       03_随机种子详解  .mp4
│       04_混淆矩阵作用以及基础格式  .mp4
│       05_准确率_精确率_召回率_F1分数底层计算  .mp4
│       06_准确率_精确率_召回率_F1分数API应用  .mp4
│       07_聚类算法应用场景和分类  .mp4
│       08_Kmeans算法的API应用  .mp4
│      
├─阶段06：AI大模型V7.5【深度学习】
│   ├─day01 深度学习_
│   │   01-如何学好深度学习  .mp4
│   │   02-（了解）深度学习简介  .mp4
│   │   03-（了解）PyTorch框架简介  .mp4
│   │   04-（熟悉）张量的创建_基础方式  .mp4
│   │   05-（熟悉）张量的创建_线性和随机张量  .mp4
│   │   06-（熟悉）张量的创建_指定值张量  .mp4
│   │   07-（熟悉）张量的创建_张量元素类型转换  .mp4
│   │   
│   ├─day02 深度学习_2
│   │   01-上次课程内容回顾  .mp4
│   │   02-（熟悉）张量数值计算  .mp4
│   │   03-（熟悉）张量运算函数  .mp4
│   │   04-（熟悉）张量运算函数_sum补充  .mp4
│   │   05-（掌握）张量的索引操作  .mp4
│   │   06-（掌握）张量拼接操作  .mp4
│   │   07-（掌握）张量形状修改  .mp4
│   │   08-上次课程内容回顾  .mp4
│   │   09 -（掌握）反向传播和前向传播_理论  .mp4
│   │   10 -（熟悉）反向传播和前向传播_代码开发  .mp4
│   │   11 -（了解）深度学习模拟线性回归  .mp4
│   │   12 -（掌握）神经元和神经网络内部结构  .mp4
│   │   13 -（熟悉）激活函数的分类  .mp4
│   │   14 -（熟悉）参数初始化  .mp4
│   │   
│   ├─day03 深度学习_3
│   │   01-上次课程内容回顾  3.mp4
│   │   02-（掌握）反向传播和前向传播_理论 .mp4
│   │   03-（熟悉）反向传播和前向传播_代码开发 .mp4
│   │   04-（了解）深度学习模拟线性回归 .mp4
│   │   05-（掌握）神经元和神经网络内部结构 .mp4
│   │   06-（熟悉）激活函数的分类 .mp4
│   │   07-（熟悉）参数初始化 .mp4
│   │   08 01-上次课程内容回顾 .mp4
│   │   09 02-（熟悉）张量数值计算 .mp4
│   │   10 03-（熟悉）张量运算函数 .mp4
│   │   11 04-（熟悉）张量运算函数_sum补充 .mp4
│   │   12 05-（掌握）张量的索引操作 .mp4
│   │   13 06-（掌握）张量拼接操作 .mp4
│   │   14 07-（掌握）张量形状修改 .mp4
│   │   
│   └─day04- 深度学习_4
│       01-上次课程内容回顾4.mp4
│       02-（掌握）基础网络模型搭建_理论  .mp4
│       03-（掌握）基础网络模型搭建_代码  .mp4
│       04-（掌握）损失函数_多分类_理论  .mp4
│       05-（掌握）损失函数_多分类_代码  .mp4
│       06-损失函数_二分类  .mp4
│       07-损失函数_回归  .mp4
│       08-回顾前向传播和反向传播  .mp4
│       09-（熟悉）神经网络优化方法_动量法  .mp4
│       10-（熟悉）神经网络优化方法_其他优化手段  .mp4
│       11-（了解）学习率衰减优化方法  .mp4
│       12-（掌握）正则化方法_Dropout  .mp4
│       13-（了解）正则化方法_BN  .mp4
│       14-（掌握）手机价格分类案例_数据预处理  .mp4
│       15-（掌握）手机价格分类案例_搭建网络结构  .mp4
│       16-（掌握）手机价格分类案例_模型训练（上）  .mp4
│       17-（掌握）手机价格分类案例_模型训练（下）  .mp4
│       18-（掌握）手机价格分类案例_模型预测_未优化版  .mp4
│       19-（掌握）手机价格分类案例_优化后的版本  .mp4
│       20-深度学习总结  .mp4
│      
├─阶段07：AI大模型V7.5【NLP自然语言处理】
│   ├─day01 NLP自然语言处理基础_1
│   │   01-NLP课程大纲介绍  .mp4
│   │   02-自然语言处理入门  .mp4
│   │   03-虚拟环境设置  .mp4
│   │   04-（熟悉）文本处理的基本方法_分词（上）  .mp4
│   │   05-（熟悉）文本处理的基本方法_分词（下）  .mp4
│   │   06-文本处理的基本方法_命名实体识别和词性标注  .mp4
│   │   07-（熟悉）文本张量表示方法_one-hot（上）.mp4
│   │   08-（熟悉）文本张量表示方法_one-hot（下）  .mp4
│   │   09-总结和预习  .mp4
│   │   
│   ├─day02 NLP自然语言处理基础_2
│   │   01-上次课程内容回顾2 .mp4
│   │   02-（理解）文本张量的表示形式_word2vec_原理 .mp4
│   │   03-（理解）文本张量的表示形式_word2vec_代码 .mp4
│   │   04-（理解）文本张量的表示形式_wordEmbedding .mp4
│   │   05-文本数据分析 .mp4
│   │   06-（理解）文本特征处理 .mp4
│   │   07-RNN预习 .mp4
│   │   
│   ├─day03 NLP自然语言处理基础_3
│   │   01-上次课程内容回顾3  .mp4
│   │   02-（掌握）认识RNN模型  .mp4
│   │   03-（掌握）RNN详细的内部结构  .mp4
│   │   04-（掌握）RNN代码实现  .mp4
│   │   05-（理解）LSTM详细的内部结构  .mp4
│   │   06-（掌握）LSTM代码实现  .mp4
│   │   07-（理解）GRU内部结构和代码实现  .mp4
│   │   08-（理解）为什么需要注意力机制  .mp4
│   │   09-Seq2Seq中编码器和解码器  .mp4
│   │   10-注意力机制计算过程  .mp4
│   │   11-注意力机制的分类  .mp4
│   │   12-（掌握）注意力机制的计算_Pytorch版本  .mp4
│   │   13-（掌握）注意力机制的计算_公式  .mp4
│   │   14-（掌握）注意力机制的计算_代码逻辑  .mp4
│   │   
│   ├─day04 NLP自然语言处理基础_4
│   │   01-（掌握）注意力机制的汇总总结  .mp4
│   │   02-（掌握）注意力机制的代码实现（上）  .mp4
│   │   03-（掌握）注意力机制的代码实现（下）  .mp4
│   │   04-英译法案例_数据预处理  .mp4
│   │   05-（熟悉）英译法案例_自定义Dataset（上）  .mp4
│   │   06-（熟悉）英译法案例_自定义Dataset（下）  .mp4
│   │   07-搭建GPU环境  .mp4
│   │   
│   ├─day05 NLP自然语言处理基础_5
│   │   01-NLP课程大纲  .mp4
│   │   02-机器学习_梯度下降  .mp4
│   │   03-深度学习_张量操作  .mp4
│   │   04-深度学习_基础概念和激活函数  .mp4
│   │   05-深度学习_参数初始化、损失函数、优化方法和正则化  .mp4
│   │   06-NLP_文本预处理  .mp4
│   │   07-NLP_RNN及其变体  .mp4
│   │   08-NLP_注意力机制  .mp4
│   │   09-NLP_英译法案例  .mp4
│   │   
│   ├─day06 NLP自然语言处理基础_6
│   │   01-编码器  .mp4
│   │   02-解码器_无注意力机制  .mp4
│   │   03-解码器_有注意力机制  .mp4
│   │   04-模型训练_整体训练流程  .mp4
│   │   05-模型训练_单条样本训练流程  .mp4
│   │   06-模型预测  .mp4
│   │   
│   ├─day07 NLP自然语言处理基础_7
│   │   01-Transformer模型_背景介绍  .mp4
│   │   02-Transformer架构_编码器端  .mp4
│   │   03-Transformer架构_解码器端  .mp4
│   │   04-Transformer源代码_整体开发思路  .mp4
│   │   05-Transformer源代码_输入部分_词嵌入层  .mp4
│   │   06-Transformer源代码_输入部分_位置编码  .mp4
│   │   07-掩码  .mp4
│   │   
│   ├─day08 NLP自然语言处理基础_8
│   │   01-上次课程内容回顾8  .mp4
│   │   02-【掌握】注意力机制计算  .mp4
│   │   03-【掌握】多头注意力  .mp4
│   │   04-多头注意力_代码开发（上）  .mp4
│   │   05-多头注意力_代码开发（下）  .mp4
│   │   
│   ├─day09 NLP自然语言处理基础_9
│   │   01-上次课程内容回顾9  .mp4
│   │   02-五个子组件的代码分析  .mp4
│   │   03-SubLayerConnection子层连接的代码分析  .mp4
│   │   04-编码器_单层编码器层  .mp4
│   │   05-编码器_完整的编码器  .mp4
│   │   06-解码器  .mp4
│   │   07-输出部分  .mp4
│   │   08-组装Transformer框架  .mp4
│   │   09-测试Transformer框架  .mp4
│   │   10-Transformer总结  .mp4
│   │   
│   ├─day10 NLP自然语言处理基础_10
│   │   01-今日课程大纲10.mp4
│   │   02-迁移学习_fasttext工具介绍.mp4
│   │   03-迁移学习fasttext模型架构.mp4
│   │   04-迁移学习文本分类介绍.mp4
│   │   05-迁移学习_文本分类_代码开发(上).mp4
│   │   06-迁移学习_文本分类_代码开发(下).mp4
│   │   07-迁移学习_训练词向量.mp4
│   │   08-迁移学习概念.mp4
│   │   09-NLP中常见的预训练模型.mp4
│   │   10-国内魔搭社区网站介绍.mp4
│   │   11-Transformers库使用 环境准备.mp4
│   │   12-Transformers库使用_文本分类.mp4
│   │   13-Transformers库使用_文本特征提取.mp4
│   │   14-Transformers库使用_完型填空和阅读理解.mp4
│   │   15-Transformers库使用 文本摘要和ner.mp4
│   │   16-AutoModel自动模型文本分类.mp4
│   │   17-AutoModel自动模型_文本特征提取.mp4
│   │   18-AutoModel自动模型 完型填空.mp4
│   │   19-AutoModel自动模型 阅读理解、文本摘要和ner.mp4
│   │   20-指定具体模型.mp4
│   │   
│   ├─day11 NLP自然语言处理基础_11
│   │   01-今天和后续课程大纲安排11.mp4
│   │   02-导包和变量.mp4
│   │   03-数据加载器(上).mp4
│   │   04-数据加载器(中).mp4
│   │   05-数据加载器(下).mp4
│   │   06-[掌握]模型搭建.mp4
│   │   07-模型训练.mp4
│   │   08-模型预测.mp4
│   │   09-模型效果.mp4
│   │   
│   └─day12 NLP自然语言处理基础_12
│       01-BERT模型介绍（上）  .mp4
│       02-BERT模型介绍（下）  .mp4
│       03-BERT模型特点  .mp4
│       04-BERT系列模型介绍（上）  .mp4
│       05-BERT系列模型介绍（下）  .mp4
│       06-ELMo模型介绍  .mp4
│       07-GPT模型介绍  .mp4
│       08-BERT和GPT的对比  .mp4
│      
├─阶段08：AI大模型V7.5【头满分项目(NewsCompass)】
│   ├─day01-投满分文本分类_1
│   │   01-NLP项目实战大纲介绍.wmv
│   │   02-项目背景和项目架构.wmv
│   │   03-什么集成学习.wmv
│   │   04-随机森林数据预处理.wmv
│   │   05-随机森林_TF-IDF原理.wmv
│   │   06-随机森林模型训练(上).wmv
│   │   07-随机森林_模型训练(下).wmv
│   │   08-随机森林模型预测(上).wmv
│   │   09-随机森林_模型预测(下).wmv
│   │   10-随机森林_前后端代码.wmv
│   │   
│   ├─day02-投满分文本分类_2
│   │   01-面试题和课程大纲2.wmv
│   │   02-Fasttext数据预处理.wmv
│   │   03-Fasttext 模型训练.wmv
│   │   04-Fasttext_模型预测.wmv
│   │   05-Bert数据预处理(上).wmv
│   │   06-Bert数据预处理(中).wmv
│   │   07-Bert数据预处理(下).wmv
│   │   08-Bert_模型搭建.wmv
│   │   
│   ├─day03_投满分文本分类_3
│   │   01-上次课程内容回顾3.wmv
│   │   02-模型训练.wmv
│   │   03-模型评估.wmv
│   │   04-模型预测.wmv
│   │   05-通义干问使用.wmv
│   │   06-大模型实现新闻分类.wmv
│   │   07-模型压缩介绍.wmv
│   │   
│   ├─day04_投满分文本分类_4
│   │   01-上次课程内容回顾44.wmv
│   │   02-[熟悉]模型压缩四种方式对比介绍.wmv
│   │   03-模型量化理论介绍.wmv
│   │   04-模型量化_代码开发.wmv
│   │   05-模型量化_注意运行设备.wmv
│   │   06-模型蒸馏_基础概念.wmv
│   │   07-模型蒸馏 架构原理.wmv
│   │   08-模型蒸馏KL散度、温度T、权重系数a.wmv
│   │   09-下午课程内容回顾.wmv
│   │   10-模型蒸馏_教师模型.wmv
│   │   11-模型蒸馏学生模型(上).wmv
│   │   12-模型蒸馏_学生模型(中).wmv
│   │   13-模型蒸馏_学生模型(下).wmv
│   │   14-模型蒸馏蒸馏核心代码(上).wmv
│   │   15-模型蒸馏 蒸馏核心代码(下).wmv
│   │   
│   └─day05_投满分文本分类_5
│       01-模型剪枝_核心代码.wmv
│       02-模型剪枝增加查看模型内部信息.wmv
│       03-[掌握]模型压缩技术使用推荐.wmv
│       04-项目简历(上).wmv
│       05-项目简历(下).wmv
│       06-逐字稿.wmv
│       07-工作情况扩展.wmv
│      
├─阶段09：AI大模型V7.5【模型架构与EduRag实战】
│   ├─day01 大模型基础与架构
│   │   01-语言模型  .mp4
│   │   02-统计语言模型介绍  .mp4
│   │   03-神经语言模型介绍  .mp4
│   │   04-预训练模型与大模型阶段介绍  .mp4
│   │   05-BLEU指标  .mp4
│   │   06-rouge-N指标  .mp4
│   │   07-rouge-l指标  .mp4
│   │   08-PPL困惑度介绍  .mp4
│   │   09-通用模型的评测与模型差异  .mp4
│   │   
│   ├─day02 大模型提示词工程
│   │   01.【了解】什么是提示工程及提示原则.mp4
│   │   02.【掌握】迭代优化的步骤.mp4
│   │   03.【掌握】文本转换的介绍.mp4
│   │   
│   ├─day03 大模型RAG开发_1
│   │   01 01-langchain框架是什么  .mp4
│   │   02 02-langchain包含的模块  .mp4
│   │   03 03-models模块  .mp4
│   │   04 04-prompts和chains模块  .mp4
│   │   05 05-agents模块  .mp4
│   │   06 06-工具调用总结  .mp4
│   │   07 07-记忆模块  .mp4
│   │   08 08-indexes介绍  .mp4
│   │   09 09-langchain应用场景  .mp4
│   │   10 01-昨日内容回顾  .mp4
│   │   
│   ├─day04 大模型RAG开发_2
│   │   01 02-RAG基本概念和流程  .mp4
│   │   02 03-模型封装和离线知识库构建  .mp4
│   │   03 04-主流程的封装  .mp4
│   │   04 05-今日内容总结  .mp4
│   │   05 06-EduRAG环境安装  .mp4
│   │   
│   ├─day05 大模型RAG开发_3
│   │   01 01-昨日内容回顾05  .mp4
│   │   02 02-项目背景介绍  .mp4
│   │   03 03-项目流程和代码结构  .mp4
│   │   04 04-环境安装  .mp4
│   │   05 05-ollama工具介绍  .mp4
│   │   06 06-向量数据库的基础概念  .mp4
│   │   07 07-建表和索引  .mp4
│   │   08 08-数据增删改和简单查询  .mp4
│   │   
│   ├─day06 大模型RAG开发_4
│   │   01-两种排序器的介绍.mp4
│   │   02-混合检索介绍.mp4
│   │   03-日志的使用.mp4
│   │   04-配置文件修改.mp4
│   │   05-BM25算法.mp4
│   │   06-BM25的使用.mp4
│   │   07-redis的封装.mp4
│   │   08-mysql封装.mp4
│   │   09-今日内容总结.mp4
│   │   
│   ├─day07 大模型RAG开发_5
│   │   01-BM25初始化.mp4
│   │   02-mysql问答流程.mp4
│   │   03-mysql问答系统.mp4
│   │   04-mysql问答流程.mp4
│   │   05-RAG的基本流程.mp4
│   │   06-文档加载的思路.mp4
│   │   07-文档读取与切块.mp4
│   │   08-bge-m3模型与bge-reranker模型.mp4
│   │   09-bge-m3和bge-reranker模型的充.mp4
│   │   10-向量数据写入.mp4
│   │   11-bge-reranker的.mp4
│   │   12-混合检索逻辑.mp4
│   │   13-混合检索代码.mp4
│   │   14-query改.mp4
│   │   15-策略选择.mp4
│   │   16-3种策略执行.mp4
│   │   17-rag系统主流程问答.mp4
│   │   18-评估指标.mp4
│   │   19-评估指标的计算.mp4
│   │   20-整合mysql问答和RAG问答.mp4
│   │   
│   └─day08 大模型RAG总结_6
│       01 01-项目和面试重点  .mp4
│       02 02-paddle OCR模型扩展  .mp4
│       03 03-paddle OCR效果演示  .mp4
│       04 04-意图分类模型与分块质量评估  .mp4
│       05 05-问题解答  .mp4
│      
├─阶段10：AI大模型V7.5【应用生态LangChain框架】
│   ├─day01 大模型开发工具Langchain详解_1
│   │   01.【了解】langchain的基本介绍.mp4
│   │   02.【了解】Langchain的架构介绍.mp4
│   │   03.【了解】大模型应用开发.mp4
│   │   04.【了解】Langchain的核心组件介绍.mp4
│   │   
│   └─day02 大模型开发工具Langchain详解_2
│       01.【了解】Model模型分类及使用.mp4
│       02.【了解】Model的使用和选择.mp4
│       03.【了解】Model中的提示词的设计.mp4
│       04.【了解】Model中的输出格式化.mp4
│       05.【了解】Chain组件的介绍.mp4
│      
├─阶段11：AI大模型V7.5【Rag智能问答】
│   ├─day01-智能问答项目
│   │   01.【了解】GPT模型的架构介绍.mp4
│   │   02.【掌握】项目背景介绍和项目初始化操作.mp4
│   │   03.【掌握】数据的预处理操作.mp4
│   │   
│   ├─day02-智能问答项目
│   │   01.【掌握】自定义DataSet对象实现数据转换.mp4
│   │   02.【掌握】自定义dataloader对象实现数据的加载.mp4
│   │   03.【了解】模型的训练代码解读.mp4
│   │   
│   └─day03-智能问答项目
│       01.【掌握】模型推理代码实现-1.mp4
│       02.【掌握】模型推理代码实现-2.mp4
│      
├─阶段12：AI大模型V7.5【Rag人力资源项目】
│   ├─day01 【项目】基于人力资源场景的RAG的简历推荐系统_1
│   │   01 01.【了解】课程内容介绍 .mp4
│   │   02 02.【了解】项目介绍和体验.mp4
│   │   03 03.【了解】langchain的介绍.mp4
│   │   04 04.【了解】ebedding模型的介绍.mp4
│   │   
│   ├─day02 【项目】基于人力资源场景的RAG的简历推荐系统_2
│   │   01.【了解】Milvus介绍和概念解读.mp4
│   │   02.【了解】向量相似度度量与 ANN.mp4
│   │   03.【实操】开发环境安装部署.mp4
│   │   04.【实操】milvus的使用  .mp4
│   │   
│   ├─day03 【项目】基于人力资源场景的RAG的简历推荐系统_3
│   │   01 01.【了解】mongodb环境部署和概念介绍.mp4
│   │   02 02.【了解】es的基本介绍.mp4
│   │   03 03.【了解】es数据库的操作.mp4
│   │   
│   ├─day04 【项目】基于人力资源场景的RAG的简历推荐系统_4
│   │   01.【熟悉】es的基本操作  .mp4
│   │   02.【熟悉】其他知识点补充  .mp4
│   │   
│   └─day05 【项目】基于人力资源场景的RAG的简历推荐系统_5
│       01 01.【熟悉】项目背景和项目框架介绍.mp4
│       02 02.【熟悉】加载简历数据写入到数据库并检索.mp4
│       03 03.【熟悉】上午知识点答疑 .mp4
│       04 04.【熟悉】加载不同类型的简历文档信息.mp4
│       05 05.【熟悉】对加载后的文件进行解析和切片.mp4
│       06.【熟悉】初始化vectorstore对象  .mp4
│       07.【熟悉】vectorstore存储向量数据  .mp4
│       08.【熟悉】vectorstore的检索操作  .mp4
│       09.【熟悉】chains的代码实现介绍  .mp4
│       10.【熟悉】rag_papeline的实现  .mp4
│      
├─阶段13：AI大模型V7.5【React+Rag智扫通智能体项目】
│   ├─day01 智能体框架_1
│   │   01 01.【了解】langgraph的介绍和简单使用.mp4
│   │   02 02.【了解】langgraph的基本组件 .mp4
│   │   
│   ├─day02 智能体框架_2
│   │   01 01.【了解】langgraph的流程控制.mp4
│   │   02 02.【了解】新车型的设计案例演示.mp4
│   │   
│   ├─day03 智能体框架_3
│   │   01 01.【了解】智能体的构建块.mp4
│   │   
│   ├─day04 【项目】基于ReAct和RAG的扫智通Agent项目_1
│   │   01.【了解】项目背景和ReAct的介绍及使用.mp4
│   │   02.【了解】Agentic RAG介绍.mp4
│   │   03.【了解】Agentic RAG及环境部署.mp4
│   │   04 03.【了解】react工具类的定义-1  .mp4
│   │   05.【了解】agent模块的实现  .mp4
│   │   06.【了解】其他工具类的定义.mp4
│   │   07.【了解】工具模块和提示词的实现 (000000-1102143).mp4
│   │   08.【了解】模型评估 (000000-2884949).mp4
│   │   
│   └─day05 【项目】基于ReAct和RAG的扫智通Agent项目_2
│       01.【了解】模型的评估.mp4
│       02.【了解】模型部署-接口的定义和调用测试 .mp4
│       03.【了解】模型部署-web可视化部署和测试  .mp4
│       04.【了解】agent流程实现的介绍.mp4
│      
├─阶段14：AI大模型V7.5【A2A多智能体协同旅游项目】
│   ├─day01 【项目】基于A2A的SmartVoyage旅行智能助手_1
│   │   01.【了解】项目介绍.mp4
│   │   02.【实操】项目环境搭建.mp4
│   │   03.【理解】function call的概念和原理 .mp4
│   │   04.【理解】functioncall的使用  .mp4
│   │   05.【理解】functioncall的多次调用.mp4
│   │   
│   ├─day02 【项目】基于A2A的SmartVoyage旅行智能助手_2
│   │   01.【了解】agent中使用tool.mp4
│   │   02.【了解】mcp协议的介绍.mp4
│   │   03.【了解】mcp包的使用方式  .mp4
│   │   
│   ├─day03 【项目】基于A2A的SmartVoyage旅行智能助手_3
│   │   01 01.【回顾】知识点回顾.mp4
│   │   02 02.【掌握】A2AServer串行讲解和代码实现 .mp4
│   │   03 03.【掌握】A2A案例实战-1 .mp4
│   │   04.【掌握】A2A案例实战-2  .mp4
│   │   05 05.【掌握】SmartVoyage项目架构和代码结构介绍 .mp4
│   │   06.【掌握】SmartVoyage项目代码结构初始化  .mp4
│   │   07 07.【掌握】SmartVoyage项目数据导入.mp4
│   │   
│   └─day04 【项目】基于A2A的SmartVoyage旅行智能助手_4
│       01 【项目】基于A2A的SmartVoyage旅行智能助手-1  .mp4
│       02 【项目】基于A2A的SmartVoyage旅行智能助手-2  .mp4
│      
└─阶段15：AI大模型V7.5【Agent开发】
    ├─day01 大模型Agent开发_1
    │   01-coze的基础概念.mp4
    │   02-智能体功能页面介绍.mp4
    │   03-知识库的搭建.mp4
    │   04-输入与大模型节点.mp4
    │   05-完成工作流搭建.mp4
    │   06-微信爆款文章思路  .mp4
    │   07-微信爆款文章生成工作流  .mp4
    │   08-微信优化点  .mp4
    │   09-总结  .mp4
    │   
    ├─day02 大模型Agent开发_2
    │   01-dify的基础概念.mp4
    │   02-dify安装.mp4
    │   03-接入大模型和知识库的使用.mp4
    │   04-知识库的补充.mp4
    │   05-dify知识库缺陷.mp4
    │   06-工作流的介绍.mp4
    │   07-ragfow安装.mp4
    │   08-ragflow介绍  .mp4
    │   09-dify接入ragflow  .mp4
    │   10-公司内部数据问答系统  .mp4
    │   11-交互设置  .mp4
    │   
    ├─day03 大模型Agent开发_3
    │   01 01_课程介绍  .mp4
    │   02 02_旅游项目业务分析  .wmv
    │   03 03_方案选型及工程实施  .wmv
    │   04 04_项目架构简介  .wmv
    │   05 05_提示词进行工具调用(不好用)  .wmv
    │   06 06_Function Call介绍  .wmv
    │   
    ├─day04 大模型Agent开发_4
    │   01 01_课程介绍  .mp4
    │   02 02_旅游项目业务分析  .wmv
    │   03 03_方案选型及工程实施  .wmv
    │   04 04_项目架构简介  .wmv
    │   05 05_提示词进行工具调用(不好用)  .wmv
    │   06 06_Function Call介绍  .wmv
    │   06 06_Function Call介绍  4.mp4
    │   
    └─day05 大模型Agent开发_5
        01_FunctionCall的四种使用方式 .mp4
        02_FunctionCall总结与特点分析 .mp4
        03_MCP介绍 .mp4
        04_协程的介绍(了解) .mp4
        05_MCP通信传输方式 .mp4
        
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心素闲

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版黑马AI大模型开发V7.

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