尚硅谷-2026年1月开课大模型智能体线上速成班V2.0
01-大模型概述_低代码智能体开发_企业级LM部署
02-LangChain_LangGraph_MCP
智能体速成-招生简章.pdf
智能体-课程大纲.pdf
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06-Dify案例：处理客户投诉助手.mp4
02-coze中如何导入现有的资源.mp4
04-大家几个问题的回复.mp4
01-商户运营管家涉及到的几个项目的介绍.mp4
10-Coze案例：商品营销卖点提炼.mp4
09-Coze与Dify案例：商品评论分析.mp4
07-Coze案例：客服对话记录分析.mp4
05-Dify案例：一键生成行业调研报告.mp4
03-coze案例：产品营销海报的生成.mp4
08-Dify案例：客服对话记录分析.mp4
05-大模型的4个要素.mp4
02-为什么会出现大模型.mp4
08-工程化的几个模块_如何访问大模型.mp4
11-提示词的边界_注意点.mp4
04-大模型的分类.mp4
07-大模型的推理环节_算力和算力的瓶颈.mp4
10-提示词工程的几个要素.mp4
06-大模型的训练环节.mp4
03-大模型中的计量单位.mp4
01-整体课程介绍.mp4
09-工程化落地的整体流程.mp4
10-创建智能体2：大学百事通.mp4
02-关于模型微调的说明.mp4
04-关于智能体的说明（含mcp、工作流）.mp4
01-关于RAG的说明.mp4
08-智能体的整体介绍_coze的界面功能介绍.mp4
06-以CherryStudio和ima为例，说明RAG知识库的使用.mp4
05-RAG的基本执行流程.mp4
07-以Dify为例演示RAG知识库的使用.mp4
11-创建智能体3：家庭记账软件_Dify智能体创建的简单演示.mp4
03-关于模型续训的说明.mp4
09-创建智能体1：深夜情感主播.mp4
11-建议：相关资源的关闭.mp4
09-部署嵌入模型_部署重排序模型.mp4
13-coze案例3之selling_point_generation工作流的搭建.mp4
06-Dify的安装和部署.mp4
10-Dify平台接入Xinference的三种模型并演示使用.mp4
03-本地Ollama的部署说明.mp4
01-Python代码调用Coze平台的工作流.mp4
14-coze案例3之selling2buying_point工作流的搭建.mp4
15-coze案例3之red_book_and_video_script工作流的搭建.mp4
05-服务器配置的选择_Docker的安装.mp4
08-AutoDL部署服务器_部署XInference_部署LLM.mp4
04-为什么要进行企业级大模型部署_部署方案.mp4
02-Python代码调用Dify平台的工作流.mp4
12-coze案例3之set_product_name_and_desc工作流的搭建.mp4
07-Dify平台部署在线大模型.mp4
16-小结.mp4
14_ChatPromptTemplate对话提示词模板创建.mp4
16_MessagesPlaceholder消息占位符提示词模板.mp4
13_提示词3大主要方法.mp4
15_ChatPromptTemplate实例化参数3大类型.mp4
12_创建提示词PromptTemplate下集.mp4
19_输出解析器进阶用法.mp4
18_输出解析器是什么及两大方法.mp4
17_外部加载Prompt.mp4
28_Tool工具调用理论.mp4
27_记忆缓存之redis版.mp4
29_Tools实战天气查询.mp4
26_记忆缓存之内存版.mp4
23_RunnableLambda回答同学提问.mp4
24_记忆缓存为什么重要.mp4
20_Runnable统一接口和方法.mp4
25_记忆中间件简介.mp4
22_链式调用基础用法案例代码.mp4
21_LCEL理论入门.mp4
06_Model-IO大模型接口.mp4
11_提示词模板之构造方法.mp4
07_Ollama本地大模型部署.mp4
10_Prompt是什么.mp4
09_模型参数temperature补充.mp4
08_模型调用方法6大方法.mp4
05_图的构建流程-小总结.mp4
01_LangGraph理论概述.mp4
20_数据库检查点(sqlite).mp4
17_api之RuntimeContext运行时上下文.mp4
13_api之edge普通边和条件边.mp4
23_子图作为节点添加到父图.mp4
26_A2A主管和交接案例.mp4
09_api之state的reducer更新策略.mp4
04_加一点业务.mp4
18_高级特性之流式处理(Streaming).mp4
22_时间回溯(Time-Travel).mp4
07_api之基本的State定义.mp4
21_构建Agent实现记忆存储.mp4
06_api之图的构建流程.mp4
27_智能体技能.mp4
10_api之node的定义理论知识.mp4
15_api之send.mp4
03_LangGraphHelloWorld.mp4
02_LangGraph的技术架构.mp4
24_跨图状态交互.mp4
08_api之state的schema.mp4
19_内存检查点.mp4
14_api之条件和入口点.mp4
25_多智能体架构理论说明.mp4
12_api之node的异常重试处理机制.mp4
11_api之node缓存策略.mp4
16_api之Command.mp4
02_LangGraph的技术架构.mp4
05_图的构建流程-小总结.mp4
01_LangGraph理论概述.mp4
07_api之基本的State定义.mp4
04_加一点业务.mp4
08_api之state的schema.mp4
03_LangGraphHelloWorld.mp4
06_api之图的构建流程.mp4
47_AgentReact推理执行案例.mp4
42_MCP架构知识.mp4
41_MCP入门概念.mp4
43_MCP案例FastMCP调用.mp4
44_课堂答疑交流.mp4
48_A2A案例讲解.mp4
46_Agent演变过程.mp4
45_Agent智能体入门理论.mp4
37_文档加载器-代码案例.mp4
32_文本向量化hello.mp4
39_答疑和分割文档对象案例.mp4
38_使用split_text()方法进行文本分割.mp4
36_RAG流程和文档加载器理论.mp4
40_AI智能运维助手大厂真实案例.mp4
30_向量化模型理论入门.mp4
33_文本嵌入模型常用编码模板.mp4
34_用redisStack作为向量存储.mp4
35_RAG是什么能干嘛.mp4
31_向量数据库.mp4
10_api之node的定义理论知识.mp4
03_LangGraphHelloWorld.mp4
15_api之send.mp4
02_LangGraph的技术架构.mp4
04_加一点业务.mp4
08_api之state的schema.mp4
06_api之图的构建流程.mp4
13_api之edge普通边和条件边.mp4
11_api之node缓存策略.mp4
01_LangGraph理论概述.mp4
05_图的构建流程-小总结.mp4
12_api之node的异常重试处理机制.mp4
09_api之state的reducer更新策略.mp4
14_api之条件和入口点.mp4
07_api之基本的State定义.mp4
02_langchain架构和未来趋势.mp4
01_langchain简介和扯淡闲聊求职学习方法.mp4
03_模型调用入门.mp4
04_model_provider课间答疑.mp4
05_模型调用企业版.mp4
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