课程简介：

课程设计

课程分为基础篇、企业应用篇和研发效率篇三个章节，带你循序渐进掌握 LLM 的应用落地。

基础篇
带你快速熟悉 LLM 的基本用法与应用技巧。我们会一起构建开发环境和运行环境，运行第一个大语言模型程序，学习相关提示词技巧，认识 LangChain，并给聊天机器人注入记忆。

企业应用篇
结合大量例子，带你应对企业应用融入 LLM 时面临的诸多挑战，包括与现有企业内部数据的整合、与其他程序的整合、LLM 生成部分与外部环境交互等问题。学完这一章，你就能综合应用大模型和其他工具解决实际工程问题，并结合具体需求场景定制自己的 AutoGPT。

研发效率篇
结合之前所学，探索如何将 LLM 应用到整个研发生命周期里，有效提升我们的工作效率和质量。这一章不但会为你演示 LLM 在系统设计、代码生成、测试生成、云原生部署等方面的应用方法与调优思路，还会与你探讨如何调整现有的架构思维和研发方式，更充分地发掘大模型价值。

课程目录：

├──课程介绍.ts 25.68M
├──01-第一个大模型程序：HelloGPT.mp4 70.79M
├──02｜提示词技巧：获得代码友好的回复.mp4 65.50M
├──03-初识LangChain：你的瑞士军刀.mp4 58.05M
├──04｜保持会话状态：让Chatbot获得记忆.mp4 88.93M
├──05-对话启发式UI：交互方式的新思考.mp4 40.11M
├──06-FunctionCalling：让GPT学会使用工具.mp4 54.50M
├──07｜LangChainAgent：让GPT学会使用工具.mp4 69.54M
├──08｜In-contextlearning：学习解决特定任务.mp4 55.70M
├──09｜ReAct模式：构建自己的AutoGPT.mp4 61.79M
├──10｜文本分片及向量化：让大模型应用企业内部数据.mp4 68.46M
├──11｜LangChainRetrieval：连接大模型和内部文本.mp4 68.64M
├──12｜整合所学：构建多模态Chatbot.mp4 80.64M
├──13｜研发全过程中的应用：硅基工程师诞生.mp4 105.91M
├──14｜代码生成：解决代码生成的依赖性并增强确定性.mp4 75.61M
├──15｜有效利用LLM开发：编写大模型友好的代码.mp4 88.45M
├──16｜云原生部署任务实践：让你成为更好的DevOps工程师.mp4 72.61M
├──17｜HuggingFace与Pre-trainedModel：借助AI社区的力量.mp4 51.78M
├──18｜架构展望：集成大模型的应用参考架构.mp4 40.57M
└──直播回放｜Semantic-Kernel大模型开发实战.mp4 216.74M
├──内容综述.mp4 10.42M
├──结课测试｜来赴一场满分之约吧！.ts 430.89kb
├──结束语｜道阻且长，行则将至.mp4 7.01M