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[人工智能] 尚硅谷LangChain从入门到实战

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  • TA的每日心情
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    01-LangChain课程介绍.mp4
    02-什么是LangChain_有哪些常用的LLM框架.mp4
    03-为什么使用LangChain?.mp4
    04-LangChain的整体架构设计.mp4
    05-开发前的准备工作与环境搭建.mp4
    06-基于RAG架构的开发.mp4
    07-基于Agent架构的开发.mp4
    08-大模型应用开发的4个场景.mp4
    09-LangChain核心模块剖析与HelloWorld实现.mp4
    10-大模型的分类与按照功能分类的演示.mp4
    11-硬编码的方式调用对话&非对话模型.mp4
    12-使用环境变量_配置文件的方式调用大模型.mp4
    13-通过OpenAI、百度千帆平台调用大模型.mp4
    14-通过阿里云百炼、智谱、硅基流动调用大模型.mp4
    15-模型调用的总结.mp4
    16-关于对话模型调用消息列表.mp4
    17-关于多轮对话与上下文记忆.mp4
    18-阻塞式invoke()和流式stream()的调用.mp4
    19-了解:批量调用与同步异步方法的调用.mp4
    20-提示词模板的理解.mp4
    21-PromptTemplate实例化方式1:使用构造方法.mp4
    22-PromptTemplate实例化方式2:from_template().mp4
    23-部分提示词变量赋值的两种方式.mp4
    24-format()与invoke()的对比及大模型的调用.mp4
    25-ChatPromptTemplate实例化的两种方式.mp4
    26-模板调用的4种方法及对比.mp4
    27-6种不同的实例化参数使用举例.mp4
    28-举例4和举例6的再说明.mp4
    29-调用大模型_MessagesPlaceholder的使用.mp4
    30-FewShotPromptTemplate的使用.mp4
    31-FewShotChatMessagePromptTemplate的使用.mp4
    32-Example selectors示例选择器的使用.mp4
    33-PiplinePromptTemplate的使用_从物理磁盘读取提示词.mp4
    34-输出解析器概述_StrOutputParser的使用.mp4
    35-JsonOutputParser的使用.mp4
    36-带管道符的chain结构的使用.mp4
    37-XMLOutputParser的使用.mp4
    38-了解CSV和Datetime的输出解析器.mp4
    39-LangChain调用本地大模型.mp4
    40-Chain的理解与举例.mp4
    41-最基础的LLMChain的使用.mp4
    42-顺序链之SimpleSequentialChain的使用.mp4
    43-顺序链之SequentialChain的使用.mp4
    44-了解:数学链、路由链、文档链.mp4
    45-新型Chain之create_sql_query_chain的使用.mp4
    46-新型Chain之create_stuff_documents_chain的使用.mp4
    47-为什么需要Memory模块.mp4
    48-自定义的方式实现大模型的记忆功能.mp4
    49-Memory的设计思路_ChatMessageHistory的使用.mp4
    50-记录完整历史会话的ConversationBufferMemory的使用1.mp4
    51-记录完整历史会话的ConversationBufferMemory的使用2.mp4
    52-简化历史完整记录使用的ConversationChain.mp4
    53-记录最近k条消息的ConversationBufferWindowMemory的使用.mp4
    54-通过Token限制记忆的ConversationTokenBufferMemory的使用.mp4
    55-保存历史摘要的ConversationSummaryMemory的使用.mp4
    56-混合记忆ConversationSummaryBufferMemory的使用.mp4
    57-提取实体的ConversationEntityMemory的使用.mp4
    58-提取为知识图谱的ConversationKGMemory的使用.mp4
    59-基于向量存储VectorStoreRetrieverMemory的使用.mp4
    60-Tool的要素与实操步骤.mp4
    61-定义工具方式1:使用@tool装饰器.mp4
    62-定义工具方式2:使用StructuredTool.from_function().mp4
    63-大模型分析工具的调用举例.mp4
    64-大模型分析出的工具如何调用.mp4
    65-Agent的理解.mp4
    66-Agent和AgentExecutor的两种创建方式.mp4
    67-传统方式之ReAct模式进行单工具调用.mp4
    68-传统方式之FUNCTION_CALL模式进行单工具调用.mp4
    69-传统方式之ReAct和FUNCTION_CALL两种模式进行多工具调用.mp4
    70-传统方式之自定义函数与工具.mp4
    71-通用方式之FUNCTION_CALL模式的调用.mp4
    72-通用方式之ReAct模式的调用.mp4
    73-工具调用中传统方式和通用方式的小结.mp4
    74-以ReAct模式为例说明传统方式嵌入记忆.mp4
    75-AgentType的ZERO_SHOT_REACT_DESCRIPTION情况源码分析.mp4
    76-通用方式中使用FUNCTION_CALL模式嵌入记忆.mp4
    77-通用方式中使用ReAct模式嵌入记忆.mp4
    78-Retrieval模块的设计意义.mp4
    79-Retrieval的整体流程说明.mp4
    80-熟悉不同的文档加载器_Txt文档的加载.mp4
    81-PDF和CSV格式文档的加载.mp4
    82-JSON格式文档的加载.mp4
    83-HTML、Markdown、文件目录的加载.mp4
    84-为什么切分以及切分的策略.mp4
    85-TextSplitter源码剖析.mp4
    86-具体拆分器1:CharacterTextSplitter.mp4
    87-具体拆分器2:RecursiveCharacterTextSplitter.mp4
    88-具体拆分器3:TokenTextSplitter、CharacterTextSplitter.mp4
    89-具体拆分器4:SemanticChunker.mp4
    90-其它的拆分器介绍.mp4
    91-文档嵌入模型的介绍.mp4
    92-举例:句子的向量化与文档的向量化.mp4
    93-向量存储的理解与功能介绍.mp4
    94-向量数据库功能1:数据的存储.mp4
    95-向量数据库的功能2:数据的多种检索方法.mp4
    96-检索器的介绍与基础举例.mp4
    97-演示Retriever不同的检索策略.mp4
    98-RAG结合大模型的使用举例.mp4
    99-综合案例:智能对话助手.mp4
    100-最后复习.mp4
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