课程概述
本教程通过一系列视频课程，带领学习者从大语言模型LLM的基础概念入手，逐步深入到实际应用开发。课程内容丰富，包括大语言模型综述、ChatGPT提示词工程、LLM应用开发等多个方面。
课程亮点
- 系统学习：从基础到高级，全面覆盖大模型在编程中的应用。
- 实战性强：结合实际案例，教授如何利用LLM进行高效编程。
- 易于理解：采用通俗易懂的语言，让复杂概念变得简单。
适用场景
本教程适合以下人群：
- 对AI编程感兴趣的开发者。
- 希望提升编程效率的程序员。
- 想要了解大模型应用前景的技术爱好者。
📂 资源目录
📁 05-用Github Copilot辅助编程
05-用Github Copilot辅助编程资料.png [493.5 KB]
54- 函数、SQL、Cronjob与正则.mp4 [21.5 MB]
55-解释代码、生成代码与文章.mp4 [51.2 MB]
56- 重构与测试.mp4 [24.4 MB]
52- 引入：介绍、安装、配置与示例.mp4 [28.5 MB]
57-Copilot Labs：能力工具箱.mp4 [32.5 MB]
53-文件处理与脚本.mp4 [33.8 MB]
📁 01-大语言模型及应用开发综述
01-大语言模型及应用开发综述资料.png [493.5 KB]
02-大语言模型LLM应用开发综述.mp4 [19.3 MB]
01-大语言模型与ChatGPT综述.mp4 [31.4 MB]
📁 06-其它大模型与AI辅助开发技术
06-其它大模型与AI辅助开发技术文档.png [493.5 KB]
58-大模型开发模型.mp4 [27.2 MB]
59- 更大AI辅助编码与其它领域.mp4 [17.0 MB]
📁 04-OpenAI API
50- Files与Images.mp4 [33.4 MB]
51-Models（模型）与Moderations（合规报告）.mp4 [19.9 MB]
49-Embeddings与Fine Tuning(微调).mp4 [26.3 MB]
47-起步Getting Started.mp4 [26.7 MB]
48-Completion与Audio API.mp4 [19.9 MB]
📁 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程
02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程文档.png [493.5 KB]
06-提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting.mp4 [24.9 MB]
11-提示词工程7：迭代.mp4 [30.2 MB]
04-运行与编程实验环境准备.mp4 [24.3 MB]
08- 提示词工程4：推理提示与更多推理.mp4 [29.7 MB]
14-提供词工程10：代码生成.mp4 [16.9 MB]
05-提示词工程1：原则、分割符与输出格式.mp4 [16.4 MB]
15-提示词工程11：对抗攻击-注入、泄露与越狱.mp4 [41.8 MB]
09- 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4 [53.8 MB]
16-提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4 [17.4 MB]
12-提示词工程8：聊天机器人--一般示例.mp4 [27.3 MB]
13- 提示词工程9：聊天机器人--商店订单服务.mp4 [24.8 MB]
10-提示词工程6：角色生成器.mp4 [32.3 MB]
07- 提示词工程3：思维链CoT.mp4 [40.4 MB]
📁 02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程
02-ChatGPT Prompt Engineering提示词工程资料.zip [1.8 MB]
03- 提示词引入（通过示例）.mp4 [30.2 MB]
📁 03-LangChain与LLM应用开发
24- Prompts：输出解析器Output Parser.mp4 [18.0 MB]
31-Chains：引入与LLMChain.mp4 [39.1 MB]
32- Chains：SimpleSequentialChain与SequentialChain.mp4 [16.9 MB]
18-几个相关概念与LangChain简单示例.mp4 [19.4 MB]
45-LangChain Expression Language(LCEL)：多Runnables之间路由.mp4 [39.1 MB]
23-Prompts：聊天模型的提示词模板.mp4 [22.3 MB]
36-Agent：Zero-Shot ReAct与会话（Conversational）.mp4 [46.3 MB]
28-Conversational Memory：BufferWindow与TokenBuffer.mp4 [28.4 MB]
42- LangChain Expression Language(LCEL)：bind.mp4 [31.3 MB]
33-Chains：LLMRouterChain.mp4 [28.4 MB]
38- Agent：自定义代理.mp4 [19.0 MB]
46-LangChain Expression Language(LCEL)：接口Interface.mp4 [11.5 MB]
26-Conversational Memory：ConversationBufferMemory.mp4 [30.7 MB]
39-Indexes索引.mp4 [34.5 MB]
44-LangChain Expression Language(LCEL)：并发RunnableMap.mp4 [19.0 MB]
34-Chains：EmbeddingRouterChain与Memory.mp4 [18.3 MB]
30-Conversational Memory：EntityMemory与KGMemory.mp4 [25.6 MB]
21-Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTemplate.mp4 [22.2 MB]
22- Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotPromptTemplate.mp4 [44.7 MB]
27-Conversational Memory：ConversationSummaryMemory.mp4 [43.1 MB]
35-Agent：引入与示例.mp4 [20.3 MB]
41-LangChain Expression Language(LCEL)：Prompt+LLM.mp4 [22.7 MB]
40-LangChain Expression Language(LCEL)：概念、功能与特性.mp4 [23.5 MB]
20-Models. LangChain对接ChatGLM.mp4 [37.6 MB]
43- LangChain Expression Language(LCEL)：fallbacks.mp4 [45.4 MB]
25-Conversational Memory：引入与简单示例.mp4 [20.2 MB]
37- Agent：更多的Build-In Agent与Python Agent.mp4 [20.2 MB]
17-LangChain引入与概述.mp4 [15.0 MB]
19-Models. LangChain对接OpenAI.mp4 [39.7 MB]
课件.exe [1.8 MB]