课程目录：

├── 0.预习课程
│ ├── 预习二：Mac 系统开发环境搭建
│ │ ├── 1.python安装（Mac版本）.mp4
│ │ └── 2.mac版本pycharm安装视频 .mp4
│ ├── 预习六：RAG系统搭建流程
│ │ └── 3、RAG系统搭建流程.mp4
│ ├── 预习三：python语法
│ │ ├── 01-01-我的第一个Python程序.mp4
│ │ ├── 01-02-Python注释 .mp4
│ │ ├── 01-03-print输出 .mp4
│ │ ├── 01-04-input输入 .mp4
│ │ ├── 01-05-Python变量.mp4
│ │ ├── 01-06-变量补充和作业讲解.mp4
│ │ ├── 02-01-占位符.mp4
│ │ ├── 02-02-Python数据类型.mp4
│ │ ├── 02-03-算术运算符.mp4
│ │ ├── 02-04-赋值运算符.mp4
│ │ ├── 02-05-比较运算符.mp4
│ │ ├── 02-06-成员运算符和身份运算符.mp4
│ │ ├── 02-07-逻辑运算符.mp4
│ │ ├── 02-08-运算符优先级.mp4
│ │ ├── 02-09-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 03-01-if分支结构.mp4
│ │ ├── 03-02-match-case分支结构（了解）.mp4
│ │ ├── 03-03-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 04-01-while循环.mp4
│ │ ├── 04-02-while循环练习.mp4
│ │ ├── 04-03-while循环嵌套.mp4
│ │ ├── 04-04-range整数范围.mp4
│ │ ├── 04-05-for循环.mp4
│ │ ├── 04-06-for循环练习.mp4
│ │ ├── 04-07-for循环嵌套.mp4
│ │ ├── 04-08-break和for-else.mp4
│ │ ├── 04-09-continue和pass.mp4
│ │ ├── 04-10-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 05-01-列表的基本使用.mp4
│ │ ├── 05-02-列表的练习.mp4
│ │ ├── 05-03-列表的功能.mp4
│ │ ├── 05-04-列表练习2.mp4
│ │ ├── 05-05-数学操作math.mp4
│ │ ├── 05-06-随机数random.mp4
│ │ ├── 05-07-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 06-01-Python元组.mp4
│ │ ├── 06-02-Python字典.mp4
│ │ ├── 06-03-字典练习.mp4
│ │ ├── 06-04-Python集合（了解）.mp4
│ │ ├── 06-05-可视化观察赋值&copy和deepcopy的区别.mp4
│ │ ├── 06-06-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 07-01-字符串的基本操作.mp4
│ │ ├── 07-02-字符串的功能1.mp4
│ │ ├── 07-03-字符串的功能2.mp4
│ │ ├── 07-04-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 08-01-函数入门-函数参数.mp4
│ │ ├── 08-02-函数入门-返回值.mp4
│ │ ├── 08-03-函数练习.mp4
│ │ ├── 08-04-函数嵌套.mp4
│ │ ├── 08-05-匿名函数lambda.mp4
│ │ ├── 08-06-回调函数（了解）.mp4
│ │ ├── 08-07-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 09-01-函数作用域.mp4
│ │ ├── 09-02-函数嵌套和闭包（了解）.mp4
│ │ ├── 09-03-装饰器（了解）.mp4
│ │ ├── 09-04-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 10-01-函数递归（了解）.mp4
│ │ ├── 10-02-列表推导式.mp4
│ │ ├── 10-03-生成器和生成器函数.mp4
│ │ ├── 10-04-迭代器（了解）.mp4
│ │ ├── 10-05-第三方包的安装pip.mp4
│ │ ├── 10-06-包和模块.mp4
│ │ ├── 10-07-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 11-01-os模块.mp4
│ │ ├── 11-02-json模块.mp4
│ │ ├── 11-03-时间模块time和datetime.mp4
│ │ ├── 11-04-文件操作.mp4
│ │ ├── 11-05-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 12-01-理解面向对象.mp4
│ │ ├── 12-02-类和对象.mp4
│ │ ├── 12-03-self详解.mp4
│ │ ├── 12-04-构造方法和析构方法.mp4
│ │ ├── 12-05-对象属性和类属性.mp4
│ │ ├── 12-06-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 13-01-私有属性和私有方法.mp4
│ │ ├── 13-02-property属性.mp4
│ │ ├── 13-03-类方法和静态方法.mp4
│ │ ├── 13-04-练习.mp4
│ │ ├── 13-06-多继承（了解）.mp4
│ │ ├── 13-07-重写.mp4
│ │ ├── 13-08-私有属性不能继承.mp4
│ │ ├── 13-09-特殊属性和运算符重载（了解）.mp4
│ │ ├── 13-10-作业答案讲解.mp4
│ │ ├── 14-01-异常处理.mp4
│ │ ├── 15-01-虚拟环境介绍.mp4
│ │ └── 15-02-venv虚拟环境的使用.mp4
│ ├── 预习四：开课前预习篇
│ │ ├── 1、什么是提示工程.mp4
│ │ ├── 2、Prompt的组成元素.mp4
│ │ ├── 3、OpenAI调用.mp4
│ │ ├── 4、少样本提示.mp4
│ │ ├── 5、思维链COT.mp4
│ │ ├── 6、Ltm提示方法.mp4
│ │ ├── 7、思维树TOT.mp4
│ │ └── 8、思维树算24数代码落地.mp4
│ ├── 预习五：Langchain开发框架
│ │ ├── 2.langchain核心组件一.mp4
│ │ └── Langchain前置知识.mp4
│ ├── 预习一：win10及以上系统开发环境搭建
│ │ ├── 00-01-Python语言概述 .mp4
│ │ ├── 00-02-Python软件安装教程 .mp4
│ │ ├── 00-03-PyCharm2025软件安装和配置教程.mp4
│ │ └── typora安装 .mp4
│ └── 预习资料
│ ├── Mac安装python解释器与pycharm的安装-安装教程在珊瑚课堂
│ │ ├── pycharm-community-2023.3.7-aarch64.dmg
│ │ └── python-3.11.9-macos11.pkg
│ ├── Python代码-（不含代码）
│ │ ├── .idea
│ │ ├── 01_Python入门
│ │ ├── 02_Python运算符
│ │ ├── 03_Python分支结构
│ │ ├── 04_Python循环结构
│ │ ├── 05_Python列表和数值&随机数操作
│ │ ├── 06_Python元组和字典
│ │ ├── 07_Python字符串
│ │ ├── 08_函数基础
│ │ ├── 09_函数作用域和装饰器
│ │ ├── 10_列表推导式和生成器和包与模块管理
│ │ ├── 11_Python常用模块
│ │ ├── 12_面向对象入门
│ │ ├── 13_面向对象进阶
│ │ ├── 14_异常处理
│ │ └── 15_虚拟环境
│ ├── Python代码-（含完整代码）
│ │ └── pythonProject
│ ├── typora
│ │ └── Typora_x64.rar
│ ├── Windows系统下Python和pycharm安装包及教程
│ │ ├── PyCharam安装包
│ │ ├── Python安装包
│ │ ├── PyCharm安装教程.pdf
│ │ └── Python安装教程（windows）.pdf
│ └── Python语言基础课程介绍.pdf
├── 大模型全栈班-L1阶段
│ ├── 01-开班典礼-25.4.22
│ │ ├── 12期-1-2、大语言模型的基础认知-大白.pptx
│ │ └── 27633794_tenghuiwangxiao_live_493431_1_2025-04-22-19-24-07_2025-04-22-21-44-25.mp4
│ ├── 02-大模型的基础认知-25.4.25
│ │ ├── 12期-1-2、大语言模型的基础认知-大白.pptx
│ │ └── 27633794_tenghuiwangxiao_live_494128_1_2025-04-25-19-17-25_2025-04-25-22-02-31.mp4
│ ├── 03-提示工程特训-25.4.29
│ │ ├── 12期-3-4、提示工程特训和实战-大白.pptx
│ │ ├── 27633794_tenghuiwangxiao_live_494923_1_2025-04-29-19-15-32_2025-04-29-22-07-36.mp4
│ │ └── PythonProject12.rar
│ ├── 04-Prompt Engineering实战-25.5.6
│ │ ├── 12期-3-4、提示工程特训和实战-大白.pptx
│ │ ├── 27633794_tenghuiwangxiao_live_496311_1_2025-05-06-19-18-42_2025-05-06-22-08-56.mp4
│ │ └── PythonProject12.rar
│ └── 05-通俗易懂大模型核心原理-25.5.9
│ ├── 12期-5、通俗易懂大模型的核心原理-大白.pptx
│ └── 27633794_tenghuiwangxiao_live_497505_1_2025-05-09-19-26-01_2025-05-09-22-48-12.mp4
├── 大模型全栈班-L2阶段
│ ├── 06- RAG认知与项目实战-25.5.13
│ │ ├── 1.rag认知与项目实战
│ │ │ ├── 基于RAG实现公司HR制度智能问答系统
│ │ │ ├── 医疗混合检索实战
│ │ │ ├── 1.按照固定字符数切分.py
│ │ │ ├── 2.按固定字符数 结合overlapping window.py
│ │ │ ├── 3.按照句子来切分.py
│ │ │ ├── 4.递归方法 RecursiveCharacterTextSplitter.py
│ │ │ ├── chromdb使用.py
│ │ │ ├── models.py
│ │ │ ├── RAG_Ollama.py
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ ├── test.py
│ │ │ ├── train_zh.json
│ │ │ ├── 笔记.txt
│ │ │ ├── 向量和Embeddings.py
│ │ │ └── 向量相似度计算实现.py
│ │ ├── 1.mp4
│ │ └── 1、RAG认知与项目实践(2).pptx
│ ├── 07-RAG认知与项目实战 （二）-25.5.16
│ │ ├── 1.rag认知与项目实战
│ │ │ ├── 基于RAG实现公司HR制度智能问答系统
│ │ │ ├── 医疗混合检索实战
│ │ │ ├── 1.按照固定字符数切分.py
│ │ │ ├── 2.按固定字符数 结合overlapping window.py
│ │ │ ├── 3.按照句子来切分.py
│ │ │ ├── 4.递归方法 RecursiveCharacterTextSplitter.py
│ │ │ ├── chromdb使用.py
│ │ │ ├── models.py
│ │ │ ├── ollama运行不成功使用.py
│ │ │ ├── RAG_Ollama.py
│ │ │ ├── test.py
│ │ │ ├── train_zh.json
│ │ │ ├── 笔记.txt
│ │ │ ├── 向量和Embeddings.py
│ │ │ └── 向量相似度计算实现.py
│ │ ├── 1、RAG认知与项目实践(2).pptx
│ │ └── 2.mp4
│ ├── 08-RAG认知与项目实战（三）-25.5.20
│ │ ├── 基于RAG实现公司HR制度智能问答系统代码
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── .env
│ │ │ ├── models.py
│ │ │ ├── RAG实现公司HR制度智能问答系统.py
│ │ │ ├── 构建提示词模板.py
│ │ │ ├── 人事管理流程.docx
│ │ │ ├── 人事管理流程.pdf
│ │ │ └── 文档读取doc.py
│ │ ├── 医疗混合检索实战
│ │ │ ├── M25 算法的简单示例.py
│ │ │ ├── mix_search.py
│ │ │ ├── models.py
│ │ │ ├── tests.py
│ │ │ ├── train_zh.json
│ │ │ └── yiliaio.py
│ │ ├── 1、RAG认知与项目实践(2).pptx
│ │ └── 3.mp4
│ ├── 09-LangChainV0.3从入门到精通（一）-25.5.22
│ │ ├── 20250522
│ │ │ ├── call_llm.py
│ │ │ ├── call_llm_prmpt.py
│ │ │ ├── call_llm_prmpt_parser.py
│ │ │ ├── chain_llm_prmpt_parser.py
│ │ │ ├── models.py
│ │ │ ├── RAG认知与项目实践以及LangChainV0.3的项目代码结构参考.txt
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ └── 操作之前先读我.txt
│ │ ├── 2、LangChainV0.3从入门到精通.pdf
│ │ └── 4.mp4
│ ├── 10-LangChainV0.3从入门到精通（二）-25.5.26-云帆老师
│ │ ├── 20250526
│ │ │ ├── debug_lc_app.py
│ │ │ ├── deploy_client.py
│ │ │ ├── deploy_service.py
│ │ │ ├── fewshot_prmpt.py
│ │ │ ├── lcel_llm_prmpt_parser.py
│ │ │ ├── lcel_RunnableLambda.py
│ │ │ ├── lcel_RunnableParallel.py
│ │ │ ├── partial_prmpt.py
│ │ │ ├── 操作之前先读我.txt
│ │ │ └── 基于LangChain的RAG系统优化实践和RAG评估项目代码结构参考.txt
│ │ ├── exh_prsr
│ │ │ ├── csv_parser.py
│ │ │ ├── datetime_parser_20250528_133832.py
│ │ │ └── json_parsar.py
│ │ ├── 2、LangChainV0.3从入门到精通.pdf
│ │ └── 5.mp4
│ ├── 11- LangChainV0.3从入门到精通（三）-25.5.29-云帆老师
│ │ ├── 20250529
│ │ │ ├── chatbot
│ │ │ ├── doc_and_llm.py
│ │ │ ├── lcel_meta.py
│ │ │ ├── lcel_RunnablePassthrough.py
│ │ │ ├── RAG认知与项目实践以及LangChainV0.3的项目代码结构参考.txt
│ │ │ ├── use_create_stuff_documents_chain.py
│ │ │ └── 操作之前先读我.txt
│ │ ├── 2、LangChainV0.3从入门到精通.pdf
│ │ ├── 2、LangChainV0.3从入门到精通.pptx
│ │ └── 6.mp4
│ ├── 12- LangChainV0.3从入门到精通（四）-25.6.5-云帆老师
│ │ ├── 20250605
│ │ │ ├── tools
│ │ │ ├── rag_with_webpage.py
│ │ │ ├── RAG认知与项目实践以及LangChainV0.3的项目代码结构参考.txt
│ │ │ └── 操作之前先读我.txt
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pdf
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pptx
│ │ ├── 7.mp4
│ │ └── world_full.sql
│ ├── 13-基于LangChain的RAG系统优化实践（一）-25.6.9-云帆老师
│ │ ├── 20250609
│ │ │ ├── data
│ │ │ ├── rag_eval
│ │ │ ├── 2020-03-17__厦门灿坤实业股份有限公司__200512__闽灿坤__2019年__年度报告.pdf
│ │ │ ├── contextual_compression.py
│ │ │ ├── Decomposition.py
│ │ │ ├── deepseek百度百科.txt
│ │ │ ├── demo.py
│ │ │ ├── Enrich.py
│ │ │ ├── financial_assistant.py
│ │ │ ├── hybrid_search.py
│ │ │ ├── models.py
│ │ │ ├── multi_query.py
│ │ │ ├── parent_child.py
│ │ │ ├── PreQuestionIndex.py
│ │ │ ├── rag_fusion.py
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ ├── rerank_lcr.py
│ │ │ ├── self_query.py
│ │ │ ├── summary.py
│ │ │ ├── 操作之前先读我.txt
│ │ │ └── 基于LangChain的RAG系统优化实践和RAG评估项目代码结构参考.txt
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pdf
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pptx
│ │ └── 8.mp4
│ ├── 14-基于LangChain的RAG系统优化实践（二）-25.6.12-云帆老师
│ │ ├── 20250609
│ │ │ ├── data
│ │ │ ├── rag_eval
│ │ │ ├── 2020-03-17__厦门灿坤实业股份有限公司__200512__闽灿坤__2019年__年度报告.pdf
│ │ │ ├── contextual_compression.py
│ │ │ ├── Decomposition.py
│ │ │ ├── deepseek百度百科.txt
│ │ │ ├── demo.py
│ │ │ ├── Enrich.py
│ │ │ ├── financial_assistant.py
│ │ │ ├── hybrid_search.py
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│ │ │ ├── multi_query.py
│ │ │ ├── parent_child.py
│ │ │ ├── PreQuestionIndex.py
│ │ │ ├── rag_fusion.py
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ ├── rerank_lcr.py
│ │ │ ├── self_query.py
│ │ │ ├── summary.py
│ │ │ ├── 操作之前先读我.txt
│ │ │ └── 基于LangChain的RAG系统优化实践和RAG评估项目代码结构参考.txt
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pdf
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pptx
│ │ ├── 9.mp4
│ │ ├── contextual_compression.py
│ │ ├── Decomposition.py
│ │ ├── demo.py
│ │ ├── Enrich.py
│ │ ├── financial_assistant.py
│ │ ├── hybrid_search.py
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│ │ ├── multi_query.py
│ │ ├── parent_child.py
│ │ ├── PreQuestionIndex.py
│ │ ├── rag_fusion.py
│ │ ├── reank_model.py
│ │ ├── rerank_lcr.py
│ │ ├── self_query.py
│ │ └── summary.py
│ ├── 15-基于LangChain的RAG系统优化实践（三）-25.6.16
│ │ ├── poppler-24.08.0
│ │ │ ├── Library
│ │ │ └── share
│ │ ├── 10.mp4
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pdf
│ │ ├── 3、基于LangChain的RAG系统优化实践.pptx
│ │ ├── 4、掌握RAG应用评估技能和工具.pdf
│ │ └── tesseract-ocr-w64-setup-5.5.0.20241111(1).exe
│ ├── 16-掌握RAG应用评估技能和工具-25.6.19
│ │ ├── 20250609
│ │ │ ├── data
│ │ │ ├── rag_eval
│ │ │ ├── 2020-03-17__厦门灿坤实业股份有限公司__200512__闽灿坤__2019年__年度报告.pdf
│ │ │ ├── contextual_compression.py
│ │ │ ├── Decomposition.py
│ │ │ ├── deepseek百度百科.txt
│ │ │ ├── demo.py
│ │ │ ├── Enrich.py
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│ │ │ ├── PreQuestionIndex.py
│ │ │ ├── rag_fusion.py
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ ├── rerank_lcr.py
│ │ │ ├── self_query.py
│ │ │ ├── summary.py
│ │ │ ├── 操作之前先读我.txt
│ │ │ └── 基于LangChain的RAG系统优化实践和RAG评估项目代码结构参考.txt
│ │ ├── 11.mp4
│ │ ├── 4、掌握RAG应用评估技能和工具.pdf
│ │ └── 4、掌握RAG应用评估技能和工具(1).pptx
│ └── 17- RAG项目综合应用和实战-25.6.23-云帆老师
│ ├── .github
│ │ ├── ISSUE_TEMPLATE
│ │ ├── workflows
│ │ └── pull_request_template.md
│ ├── agent
│ │ ├── component
│ │ ├── templates
│ │ ├── test
│ │ ├── canvas.py
│ │ ├── README.md
│ │ ├── README_zh.md
│ │ ├── settings.py
│ │ └── __init__.py
│ ├── agentic_reasoning
│ │ ├── deep_research.py
│ │ ├── prompts.py
│ │ └── __init__.py
│ ├── api
│ │ ├── apps
│ │ ├── db
│ │ ├── utils
│ │ ├── constants.py
│ │ ├── ragflow_server.py
│ │ ├── settings.py
│ │ ├── validation.py
│ │ ├── versions.py
│ │ └── __init__.py
│ ├── conf
│ │ ├── infinity_mapping.json
│ │ ├── llm_factories.json
│ │ ├── mapping.json
│ │ ├── private.pem
│ │ ├── public.pem
│ │ └── service_conf.yaml
│ ├── deepdoc
│ │ ├── parser
│ │ ├── vision
│ │ ├── README.md
│ │ ├── README_zh.md
│ │ └── __init__.py
│ ├── docker
│ │ ├── nginx
│ │ ├── ragflow-logs
│ │ ├── .env
│ │ ├── docker-compose-base.yml
│ │ ├── docker-compose-CN-oc9.yml
│ │ ├── docker-compose-gpu-CN-oc9.yml
│ │ ├── docker-compose-gpu.yml
│ │ ├── docker-compose-macos.yml
│ │ ├── docker-compose.yml
│ │ ├── entrypoint.sh
│ │ ├── infinity_conf.toml
│ │ ├── init.sql
│ │ ├── launch_backend_service.sh
│ │ ├── README.md
│ │ └── service_conf.yaml.template
│ ├── docs
│ │ ├── develop
│ │ ├── guides
│ │ ├── references
│ │ ├── configurations.md
│ │ ├── faq.mdx
│ │ ├── quickstart.mdx
│ │ ├── release_notes.md
│ │ └── _category_.json
│ ├── example
│ │ ├── http
│ │ └── sdk
│ ├── fastgpt_tianyancha
│ │ ├── config
│ │ ├── core
│ │ ├── input
│ │ ├── logs
│ │ ├── models
│ │ ├── utils
│ │ ├── .env
│ │ ├── main.py
│ │ ├── README.md
│ │ └── requirements.txt
│ ├── General_Doc_QA_System
│ │ ├── chroma
│ │ ├── db
│ │ ├── logs
│ │ ├── 示例文档
│ │ ├── combine_client.py
│ │ ├── custom_loader.py
│ │ ├── knowledge.py
│ │ ├── logger.py
│ │ ├── main.py
│ │ ├── models.py
│ │ ├── rags_eval.py
│ │ └── requirements.txt
│ ├── graphrag
│ │ ├── general
│ │ ├── light
│ │ ├── entity_resolution.py
│ │ ├── entity_resolution_prompt.py
│ │ ├── query_analyze_prompt.py
│ │ ├── search.py
│ │ ├── utils.py
│ │ └── __init__.py
│ ├── helm
│ │ ├── templates
│ │ ├── .helmignore
│ │ ├── Chart.yaml
│ │ └── values.yaml
│ ├── history_data_agent
│ │ └── [空目录]
│ ├── intergrations
│ │ ├── chatgpt-on-wechat
│ │ └── extension_chrome
│ ├── rag
│ │ ├── app
│ │ ├── llm
│ │ ├── nlp
│ │ ├── res
│ │ ├── svr
│ │ ├── utils
│ │ ├── benchmark.py
│ │ ├── prompts.py
│ │ ├── raptor.py
│ │ ├── settings.py
│ │ └── __init__.py
│ ├── sdk
│ │ └── python
│ ├── web
│ │ ├── .husky
│ │ ├── public
│ │ ├── src
│ │ ├── .env
│ │ ├── .eslintrc.js
│ │ ├── .gitignore
│ │ ├── .npmrc
│ │ ├── .prettierignore
│ │ ├── .prettierrc
│ │ ├── .umirc.ts
│ │ ├── externals.d.ts
│ │ ├── jest-setup.ts
│ │ ├── jest.config.ts
│ │ ├── package-lock.json
│ │ ├── package.json
│ │ ├── tailwind.config.js
│ │ ├── tailwind.css
│ │ ├── tsconfig.json
│ │ └── typings.d.ts
│ ├── .gitattributes
│ ├── .gitignore
│ ├── 12.mp4
│ ├── 5、RAG开源项目综合应用和6、通用文档智能问答系统商业化实战.pdf
│ ├── config.json
│ ├── CONTRIBUTING.md
│ ├── Docker 安装教程.pdf
│ ├── Docker 安装教程_20250620_154616.pdf
│ ├── docker-compose.yaml
│ ├── Dockerfile
│ ├── Dockerfile.deps
│ ├── Dockerfile.scratch.oc9
│ ├── download_deps.py
│ ├── FastGPT实战项目.docx
│ ├── LICENSE
│ ├── Medical Oncology_QA_all.csv
│ ├── pyproject.toml
│ ├── README.md
│ ├── README_id.md
│ ├── README_ja.md
│ ├── README_ko.md
│ ├── README_pt_br.md
│ ├── README_tzh.md
│ ├── README_zh.md
│ ├── SECURITY.md
│ ├── show_env.sh
│ ├── uv.lock
│ └── 天眼查项目.jpg
├── 大模型全栈班-L3阶段
│ ├── 18-Agent 生态认知革命-25.6.26
│ │ ├── Agent 生态认知革命
│ │ │ ├── AI Agent+Tools+Memory.py
│ │ │ ├── AI Agent工具到生态的认知革命.pptx
│ │ │ ├── requirement.txt
│ │ │ └── The First Agent.py
│ │ ├── 18.2认知革命-25.6.26.mp4
│ │ └── AGI大模型全栈实践班【AGI大模型2512期】18-Agent 生态认知革命-25.6.26.mp4
│ ├── 19-Agent智调：Funcation Calling-25.6.30
│ │ ├── 19Agent智调FuncationCalling-25.6.30.mp4
│ │ ├── Agent智调_Function Calling.zip
│ │ └── 补充视频.mp4
│ ├── 20-Agent 核心认知框架-25.7.3
│ │ ├── Agent核心认知框架
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── 命理机器人
│ │ │ ├── Agent核心认知框架.pptx
│ │ │ ├── Plan-and-Execute.py
│ │ │ ├── Self-Ask.py
│ │ │ ├── test1.py
│ │ │ ├── test2.py
│ │ │ └── 未命名文件.png
│ │ ├── Agent核心认知框架补充视频及代码
│ │ │ ├── agent_numerology
│ │ │ └── Agent核心认知框架补充视频.mp4
│ │ ├── 20-1Agent 核心认知框架-25.7.3.mp4
│ │ └── 20-Agent 核心认知框架-25.7.3.mp4
│ ├── 21-多Agent系统-25.7.7
│ │ ├── agent_numerology
│ │ │ ├── local_qdrand
│ │ │ ├── static
│ │ │ ├── templates
│ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ ├── logger.py
│ │ │ ├── mytools.py
│ │ │ ├── README.md
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ ├── server.py
│ │ │ └── test.py
│ │ ├── 多Agent系统
│ │ │ ├── .coding
│ │ │ ├── autogen_code
│ │ │ ├── autogen_generate_video
│ │ │ ├── .DS_Store
│ │ │ ├── Agent系统.pptx
│ │ │ ├── requirement.txt
│ │ │ ├── 多Agent系统.pdf
│ │ │ └── 实战项目：多智能体协同代码生成应用（更新）.pdf
│ │ └── 21-多Agent系统-25.7.7.mp4
│ └── 22-多Agent系统（二）-25.7.10
│ ├── 多Agent系统二(1)
│ │ └── 多Agent系统二
│ ├── 2024大模型典型示范应用案例集.pptx
│ ├── 22-1多Agent系统(下)-25.7.10.mp4
│ └── 22-多Agent系统.mp4
├── 大模型全栈班-L4阶段
│ ├── 23-Agent 数字人应用-25.7.14
│ │ ├── Agent数字人
│ │ │ ├── interviewer
│ │ │ ├── 模拟面试机器人
│ │ │ ├── .DS_Store
│ │ │ ├── _Docker 安装教程.pdf
│ │ │ ├── 机器人实现思路.png
│ │ │ └── 模拟面试机器人.png
│ │ ├── 02AG大模型全栈实践班【AGI大模型2512期】23-Agent 数字人应用-25.7.14.mp4
│ │ └── AG大模型全栈实践班【AGI大模型2512期】23-Agent 数字人应用-25.7.14.mp4
│ ├── 24-Agent可视化平台 Coze-25.7.17
│ │ ├── coze实践
│ │ │ ├── Coze代码
│ │ │ ├── Coze介绍及实战.pptx
│ │ │ └── Coze专题课.pdf
│ │ └── 24-Agent可视化平合 Coze-25.7.21.mp4
│ └── 24-Agent可视化平台 Coze-25.7.21
│ ├── coze实践
│ │ ├── Coze
│ │ ├── Coze介绍及实战.pptx
│ │ └── Coze专题课.pdf
│ └── 24-Agent可视化平合 Coze-25.7.21.mp4
├── 大模型全栈班-L5阶段
│ ├── 22-何为开源大模型、为何要开源大模型25.7(1).24
│ │ ├── 1何为开源大模型、为何要开源大模型（密码：mps112233）.pptx
│ │ └── 何为开源大模型、为何要开源大模型.mp4
│ ├── 23-大模型微调数据集的生成-25.7(1).26
│ │ ├── 2大模型微调技术之数据清洗（密码：mps112233）.pptx
│ │ └── 大模型微调技术之数据清洗.mp4
│ ├── 24-大模型微调数据集的生成（二）-25.7.26
│ │ ├── 3模型微调（密码：mps112233）.pptx
│ │ └── 大模型微调技术之数据清洗（二）.mp4
│ ├── 25-企业级大模型部署实战-25.7.28
│ │ ├── 大模型部署
│ │ │ ├── image.png
│ │ │ ├── llm_deploy.ipynb
│ │ │ └── llm_deploy_vLLM.ipynb
│ │ └── 大模型部署实训.mp4
│ └── 26-大模型生成效果评估实战-25.7.29
│ └── 大模型评估.mp4
└── 大模型全栈班-L6阶段
├── 01-多模态应用概述与快速入门-25.7.27-kimi老师
│ ├── 01.mp4
│ └── 第一课（密码：zhipo123）.pdf
├── 02、03、04-多模态技术基础与实践-25.7.30、25.8.1、25.8.5-Kimi老师
│ ├── Anaconda安装包
│ │ ├── Mac系统
│ │ └── Windows系统
│ ├── resnet_pet_classification-main
│ │ └── resnet_pet_classification-main
│ ├── 02.mp4
│ ├── 03.mp4
│ ├── 04.mp4
│ ├── 1-AlexNet网络实现.pdf
│ ├── AlexNet.ipynb
│ ├── GoogLeNet+-+深度学习与CV.pdf
│ └── 第二课（密码：zhipo123）.pptx
├── 05、06-Transformer模型与ResNet实践-25.8.8~8.13-kimi老师
│ ├── 其他参考资料
│ │ ├── 9_RNN_5.pdf
│ │ ├── 9_RNN_6.pdf
│ │ └── 9_RNN_8.pdf
│ ├── 05.mp4
│ ├── 06.mp4
│ ├── 1 Transformer背景介绍 – 自然语言处理基础V2.5.pdf
│ ├── 2 认识Transformer架构 – 自然语言处理基础V2.5.pdf
│ └── 6 注意力机制详解 – 自然语言处理基础V2.5.pdf
├── 07-注意力机制及在多模态中的应用-25.8.15
│ ├── 基于seq2seq的西班牙语到英语的机器翻译任务
│ │ ├── training_checkpoints
│ │ ├── 基于seq2seq的西班牙语到英语的机器翻译任务 – NLP案例集.pdf
│ │ └── 基于seq2seq的西班牙语到英语的机器翻译任务.ipynb
│ ├── 其他参考资料
│ │ ├── 9_RNN_5.pdf
│ │ ├── 9_RNN_6.pdf
│ │ └── 9_RNN_8.pdf
│ ├── 07.mp4
│ └── 6 注意力机制详解 – 自然语言处理基础V2.5.pdf
├── 08、09-注意力机制的机器翻译与文本生成实践-25.8.20-Kimi老师
│ ├── 莎士比亚风格的文本生成任务
│ │ ├── training_checkpoints
│ │ ├── 莎士比亚风格的文本生成任务 – NLP案例集.pdf
│ │ └── 莎士比亚风格的文本生成任务.ipynb
│ ├── 08.mp4
│ ├── 09.mp4
│ ├── 9_RNN_5.pdf
│ ├── 9_RNN_6.pdf
│ ├── 9_RNN_8.pdf
│ └── 多模态大模型前沿技术综述与最新进展.pdf
├── 10–基于图像的文本描述生成-25.8.26
│ ├── 010.mp4
│ ├── CV+NLP图像描述生成.ipynb
│ ├── Vibe Coding 调研作业.pdf
│ ├── 图片的描述生成任务实践.pdf
│ └── 文件目录.png
└── 11、12-阶段总结与多模态深入-25.8.29
├── Qwen25-VL
│ ├── data_convert.py
│ ├── data_load.py
│ ├── data_partitioning.py
│ └── lora.py
├── 011.mp4
├── 012.mp4
├── 基于MOPASS(魔泊云)平台的Qwen2.5-VL微调代码运行指南（带书签）.pdf
├── 总复习v1.xmind
└── 总复习v1（最终版）.xmind