价格: 180 学币

分类: AIGC

发布时间: 2024-06-17 09:54:53

最近更新: 2024-09-17 17:30:08

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慕课LLM应用开发平台特训营

课程介绍

LLM应用开发平台特训营视频教程,由优库it资源网整理发布。本课带你从原理到源码,从研发到造轮子,一站式培养LLM应用开发平台架构与研发能力兼备的高薪人才。全流程打造价值极高、可商用的大模型应用开发LLMOps平台,迅速具备低门槛、低成本、高效率构建生成式 AI 原生应用的稀缺能力。

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对标大厂标准,商用+全栈+全流程的LLM应用开发平台LLMOps,打造行业紧缺,急需LLM大模型应用开发平台架构与设计的高薪人才 慕课LLM应用开发平台特训营.png

课程八大阶段

一. [LLM应用平台基石搭建] LLMOps架构设计与基础聊天机器人开发
二. [商业级聊天机器人开发]具备记忆、自动联网获取新知、联动企业自制知识库
三.LLMOps应用平台可视化+安全性保障+性能优化+开放API
四. (LLMOps应用平台扩展]实现通用型+支持多LL M接入的AI应用
五. [ LLMOps应用平台调优部署]前端调优及生产环境调优部署,让应用落地
六. [ LLMOps应用平台多模态插件+第三方应用集成]将开放API与第三方应用集成,并扩展配置多模态插件
七. [LLMOps应用平台企业级商用]火热五大商业级AI应用实战
八. 课程总结与LLM大语言模型进阶

课程实战项目

LLMOps平台:慕课AI应用构建器 慕课LLM应用开发平台特训营 LLMOps平台 可视化编排+智能化定制+多LLM接口支持+多平台对接 慕课LLM应用开发平台特训营 LLMOps平台定制 火热五大商业级AI应用 慕课LLM应用开发平台特训营

资源目录

.
├──  阶段一:【LLMOPs平台搭建】架构设计与基础聊天机器人开发/
│   ├──  1-第1周 LLMOps平台开发基础及架构设计/
│   │   ├──  第1章 课程介绍与安排/
│   │   │   └── [ 18M]  1-1 课程导学【快速了解课程与安排】
│   │   ├──  第2章 夯实基础,了解LLM大语言模型/
│   │   │   ├── [2.4M]  2-1 章节介绍
│   │   │   ├── [ 16M]  2-2 什么是大语言模型(LLM)
│   │   │   ├── [ 18M]  2-3 LLM在企业中的价值与市场需求
│   │   │   ├── [ 28M]  2-4 ChatGPT聊天机器人的使用与局限性
│   │   │   ├── [ 14M]  2-5 LLM应用开发专有名词解释
│   │   │   ├── [ 12M]  2-6 LLM&AI Agent应用的交互模式
│   │   │   └── [4.6M]  2-7 章节总结
│   │   ├──  第3章 初窥LLMOps,助力大模型落地/
│   │   │   ├── [3.8M]  3-1 章节介绍
│   │   │   ├── [ 27M]  3-2 从LLM大模型到AI Agent的技术演进
│   │   │   ├── [9.8M]  3-3 初识LLMOps,为什么需要LLMOps
│   │   │   ├── [ 18M]  3-4 Dify LLMOps应用开发平台功能演示
│   │   │   ├── [ 25M]  3-5 LLMOPs项目需求拆分与设计
│   │   │   ├── [ 20M]  3-6 课程LLMOps应用开发平台演示
│   │   │   └── [6.5M]  3-7 课程学习目标与解决的问题展示
│   │   └──  第4章  ChatGPT辅助学习与建议/
│   │       ├── [3.6M]  4-1 章节介绍
│   │       ├── [ 18M]  4-2 不同方向的学员如何学习这门课程与建议
│   │       ├── [ 31M]  4-3 ChatGPT辅助学习与课程提示词
│   │       ├── [ 48M]  4-4 OpenAI&月之暗面API秘钥获取与参数详解
│   │       ├── [ 46M]  4-5 Playground快速调试Prompt与接口参数
│   │       └── [3.1M]  4-6 章节总结
│   ├──  2-第2周 LLMOps后端搭建,构建基础聊天机器人/
│   │   ├──  第1章  后端Python环境搭建与项目配置/
│   │   │   ├── [3.0M]  1-1 章节介绍
│   │   │   ├── [ 22M]  1-2 Python环境搭建与配置镜像加速
│   │   │   ├── [ 13M]  1-3 PyCharm编辑器配置与插件安装
│   │   │   ├── [8.6M]  1-4 项目架构与基础框架选择
│   │   │   ├── [ 32M]  1-5 项目目录结构约定、规范与依赖注入
│   │   │   ├── [ 31M]  1-6 依赖库介绍、安装与测试
│   │   │   ├── [ 14M]  1-7 Postman基础配置与使用介绍
│   │   │   └── [4.8M]  1-8 本章总结
│   │   ├──  第2章 实现第一个GPT聊天机器人/
│   │   │   ├──【认准一手完整 www.ukoou.com】
│   │   │   ├── [3.1M]  2-1 章节介绍
│   │   │   ├── [ 20M]  2-2 30行代码实现一个聊天机器人API
│   │   │   ├── [ 33M]  2-3 校验API接口输入请求
│   │   │   ├── [ 34M]  2-4 统一响应接口设计与实现
│   │   │   ├── [ 27M]  2-5 异常错误状态统一设计与实现
│   │   │   ├── [ 42M]  2-6 PyTest配置与API测试用例
│   │   │   ├── [ 42M]  2-7 Flask-SQLAlchemy扩展的配置与使用
│   │   │   ├── [ 74M]  2-8 应用ORM模型的创建与增删改查
│   │   │   ├── [ 17M]  2-9 重写SQLAlchemy核心类实现自动提交
│   │   │   ├── [ 39M]  2-10 Flask-Migrate扩展介绍与使用
│   │   │   └── [3.9M]  2-11 本章总结
│   │   └──  第3章 LangChain初入门-简化LLM开发难度/
│   │       ├── [4.9M]  3-1 章节介绍
│   │       ├── [ 41M]  3-2 LangChain简介及为什么选择LangChain?
│   │       ├── [ 42M]  3-3 LangChain框架安装及文档介绍
│   │       ├── [ 76M]  3-4 Prompt组件及使用技巧
│   │       ├── [ 55M]  3-5 Model组件及使用技巧
│   │       ├── [ 67M]  3-6 OutputParser组件及使用技巧
│   │       ├── [ 48M]  3-7 LCEL表达式与Runnable可运行协议
│   │       ├── [ 56M]  3-8 两个Runnable核心类的讲解与使用
│   │       ├── [ 44M]  3-9 利用回调功能调试链应用-让过程更透明
│   │       ├── [ 22M]  3-10 LangSmith平台介绍与使用-从原型到生产
│   │       ├── [ 39M]  3-11 API接口文档介绍与接口统一
│   │       ├── [ 17M]  3-12 项目Git版本管理与控制
│   │       └── [4.2M]  3-13 本章总结
│   └──  3-第3周 LLMOPs前端搭建关联聊天机器人API/
│       ├──  第1章 前端Node.js环境搭建与前端项目初始化/
│       │   ├── [2.6M]  1-1 本章介绍
│       │   ├── [ 33M]  1-2 Node.js环境搭建及镜像加速
│       │   ├── [ 21M]  1-3 项目前端架构与基础框架选择
│       │   ├── [ 38M]  1-4 前端项目搭建与开发规范
│       │   ├── [ 13M]  1-5 WebStorm编辑器配置-提升TS代码开发效率
│       │   ├── [ 39M]  1-6 ArcoDesign与TailwindCSS简化UI界面开发
│       │   ├── [ 45M]  1-7 项目页面模板与路由配置,实现路由守卫功能
│       │   ├── [ 37M]  1-8 Pinia实现多页面共享数据状态
│       │   ├── [ 60M]  1-9 前端接口请求Fetch方法封装
│       │   └── [3.4M]  1-10 本章总结
│       ├──  第2章 实现联动第一个带UI的聊天机器人/
│       │   ├── [2.7M]  2-1 本章介绍
│       │   ├── [ 39M]  2-2 解决前后端分离接口跨域问题
│       │   ├── [ 22M]  2-3 即时设计 UI 设计稿快速上手与解读
│       │   ├── [ 59M]  2-4 应用编排页面结构与样式设计
│       │   ├── [ 40M]  2-5 对接API实现第一个带UI的基础聊天机器人
│       │   ├── [ 36M]  2-6 应用调试与预览功能封装与逻辑优化
│       │   └── [5.0M]  2-7 本章总结
│       └──  附件/
│           ├── [4.7M]  1.pdf
│           ├── [1.6M]  2.pdf
│           └── [644K]  第3周-代码.zip
└──   阶段二:【商业级聊天机器人开发】具备记忆、自动联网、联动自制知识库/
    ├──   1-第4周 记忆模块开发,让聊天机器人有记忆/
    │   ├──   第1章  LangChain记忆模块快速上手/
    │   │   ├── [4.2M]  1-1 本章介绍
    │   │   ├── [ 57M]  1-2 LLM实现记忆功能思路与常见记忆模式
    │   │   ├── [ 55M]  1-3 ChatGPT-Playground手动模拟记忆功能
    │   │   ├── [ 74M]  1-4 Python+OpenAI原生SDK实现记忆功能
    │   │   ├── [ 70M]  1-5 ChatMessageHistory组件上手与源码解析
    │   │   ├── [ 59M]  1-6 Memory组件运行流程及不同记忆分类
    │   │   ├── [ 68M]  1-7 LangChain缓冲记忆组件的使用与解析
    │   │   ├── [ 64M]  1-8 LangChain摘要记忆组件的使用与解析
    │   │   ├── [ 43M]  1-9 LangChain实体记忆组件的使用与解析
    │   │   ├── @优库it资源网ukoou.com
    │   │   ├── [ 39M]  1-10 记忆组件的持久化与第三方集成
    │   │   ├── [ 68M]  1-11 内置Chain组件的使用与源码解读
    │   │   ├── [ 44M]  1-12 RunnableWithMessageHistory简化代码与使用
    │   │   └── [4.5M]  1-13 本章总结
    │   ├──   第2章 LLMOps记忆模块解析与Runnable深入/
    │   │   ├── [3.3M]  2-1 本章介绍
    │   │   ├── [ 28M]  2-2 LLMOps项目记忆功能需求拆解分析
    │   │   ├── [ 83M]  2-3 运行流程拆解与基础数据表设计
    │   │   ├── [ 27M]  2-4 记忆功能相关API文档编写整理
    │   │   ├── [ 58M]  2-5 Runnable组件动态添加默认调用参数
    │   │   ├── [ 49M]  2-6 Runnable组件配置运行时链内部
    │   │   ├── [ 35M]  2-7 Runnable组件动态替换运行组件
    │   │   ├── [ 43M]  2-8 Runnable组件重试与回退机制降低程序错误率
    │   │   ├── [ 36M]  2-9 Runnable组件生命周期监听器与使用场景
    │   │   ├── [ 43M]  2-10 基于Runnable封装记忆链实现记忆自动管理
    │   │   ├── [ 38M]  2-11 开源智能体MetaGPT记忆模块解读
    │   │   └── [4.0M]  2-12 本章总结
    │   └──   附件/
    │       └── [523K]  第4周(代码).zip
    ├──   2-第5周 数据集模块开发-实现特定知识库问答/
    │   ├──   第1章 大模型RAG应用开发基础及入门/
    │   │   ├── [4.5M]  1-1 本章介绍
    │   │   ├── [ 45M]  1-2 大语言模型出现幻觉的原因及缓解方案
    │   │   ├── [ 44M]  1-3 检索增强生成RAG基础架构与手动模拟
    │   │   ├── [ 41M]  1-4 AI应用开发新宠——向量数据库的介绍与用途
    │   │   ├── [ 42M]  1-5 传统数据库与向量数据库的使用差异
    │   │   ├── [ 41M]  1-6 Embedding文本嵌入模型介绍与使用
    │   │   ├── [ 45M]  1-7 OpenAI Embedding接口使用实践测试
    │   │   ├── [ 33M]  1-8 CacheBackEmbedding组件的使用与注意事项
    │   │   ├── [ 42M]  1-9 其他Embedding嵌入模型的配置与使用
    │   │   ├── [ 93M]  1-10 Faiss向量数据库的配置与使用
    │   │   ├── [ 67M]  1-11 Pinecone向量数据库的配置与使用
    │   │   ├── [ 89M]  1-12 TCVectorDB向量数据库的配置与使用
    │   │   ├── [ 67M]  1-13 Weaviate向量数据库的配置与使用
    │   │   ├── [ 57M]  1-14 对接自定义向量数据库的配置与使用
    │   │   ├── [ 56M]  1-15 构建第一个LangChain RAG应用
    │   │   └── [4.5M]  1-16 本章总结
    │   ├──   第2章 LangChain RAG应用开发组件深入学习/
    │   │   ├── [4.6M]  2-1 本章介绍
    │   │   ├── [ 50M]  2-2 Document组件与文档加载器组件的使用
    │   │   ├── [ 97M]  2-3 LangChain内置文档加载器使用技巧
    │   │   ├── [ 31M]  2-4 自定义LangChain文档加载器使用技巧
    │   │   ├── [ 47M]  2-5 Blob与BlobParser代替文档加载器
    │   │   ├── [ 61M]  2-6 文档转换器与字符分割器组件的使用
    │   │   ├── [ 77M]  2-7 递归字符文本分割器的使用与运行流程
    │   │   ├── [101M]  2-8 语义文档分割器与其他内容分割器的使用
    │   │   ├── [ 33M]  2-9 自定义LangChain文档分割器技巧
    │   │   ├── [ 43M]  2-10 非分割类型的文档转换器使用技巧
    │   │   ├── [ 75M]  2-11 VectorStore组件深入学习与检索方法
    │   │   ├── [ 34M]  2-12 检索器组件深入学习与使用技巧
    │   │   ├── [ 21M]  2-13 内置的检索器组件与自定义检索器技巧
    │   │   └── [6.3M]  2-14 本章总结
    │   ├──   第3章 RAG优化策略与知识库模块功能开发解析/
    │   │   ├── [4.1M]  3-1 本章介绍
    │   │   ├── [ 48M]  3-2 RAG开发6个阶段优化策略分析
    │   │   ├── [ 49M]  3-3 多查询重写策略提升检索准确性
    │   │   ├── [ 57M]  3-4 RAG多查询结果融合策略
    │   │   ├── [ 61M]  3-5 问题分解策略提升复杂问题检索正确率
    │   │   ├── [ 66M]  3-6 Step-Back回答回退策略实现前置检索
    │   │   ├── [ 36M]  3-7 混合策略实现doc-doc对称检索
    │   │   ├── [ 33M]  3-8 集成多种检索器算法实现混合检索
    │   │   ├── [ 65M]  3-9 检索器的逻辑路由缩减检索范围
    │   │   ├── [ 23M]  3-10 使用语义路由选择不同的Prompt模板
    │   │   ├── [ 81M]  3-11 自查询检索器实现动态元数据过滤
    │   │   ├── [ 52M]  3-12 MultiVector实现多向量检索文档
    │   │   ├── [ 44M]  3-13 父文档检索器实现拆分和存储平衡
    │   │   ├── [ 67M]  3-14 递归文档树检索实施高级RAG深入理解
    │   │   ├── [ 39M]  3-15 ReRank重排序提升RAG系统效果
    │   │   ├── [ 37M]  3-16 纠正性索引增强生成CRAG优化策略
    │   │   ├── [ 32M]  3-17 使用Self-RAG纠正低质量的检索生成
    │   │   └── [8.3M]  3-18 本章总结
    │   └──   附件/
    │       ├── [2.4M]  1.pdf
    │       ├── [4.7M]  2.pdf
    │       ├── [3.8M]  3.pdf
    │       ├── [4.2M]  4.pdf
    │       ├── [3.9M]  5.pdf
    │       ├── [5.5M]  6.pdf
    │       ├── [ 39M]  weaviate.zip
    │       ├── [381K]  第1章大模型RAG应用开发基础及入门.zip
    │       ├── [532K]  第2章LangChainRAG应用开发组件深入学习.zip
    │       └── [643K]  第3章RAG优化策略与知识库模块功能解析.zip
    └── 3-第6周 插件功能开发-聊天机器人实时联网获取信息/
        ├── 第1章 大语言模型函数调用与Agent开发/
        │   ├── [4.5M]  1-1 本章介绍
        │   ├── [ 54M]  1-2 LLM函数调用使用技巧与应用场景
        │   ├── [ 46M]  1-3 LangChain中的工具与工具包
        │   ├── [ 48M]  1-4 创建自定义工具的3种技巧与使用场景
        │   ├── [ 60M]  1-5 高德天气预报查询插件的集成与编写
        │   ├── [ 34M]  1-6 谷歌实时信息搜索插件的集成与编写
        │   ├── [ 55M]  1-7 ChatModel使用函数调用的技巧与流程
        │   ├── [ 67M]  1-8 不支持函数调用的大语言模型解决技巧
        │   ├── [ 53M]  1-9 函数调用快速提取结构化数据使用技巧
        │   ├── [ 88M]  1-10 函数调用出错捕获提升程序健壮性
        │   ├── [ 72M]  1-11 多模态LLM执行函数调用的技巧
        │   ├── [113M]  1-12 基于ReACT架构的Agent智能体设计与实现
        │   ├── [ 56M]  1-13 基于工具调用的智能体设计与实现
        │   ├── [ 37M]  1-14 内置的其他Agent类型介绍与上手
        │   ├── [ 52M]  1-15 AgentExecutor源码解析与Agent组件缺陷
        │   └── [5.0M]  1-16 本章总结
        ├── 第2章 LangGraph与LCEL构建大型复杂应用/
        │   ├── [5.3M]  2-1 本章介绍
        │   ├── [ 60M]  2-2 LCEL链表达式的缺点与扩展
        │   ├── [ 78M]  2-3 LangGraph介绍与基础组件上手
        │   ├── [ 78M]  2-4 条件边与循环流程实现工具调用Agent
        │   ├── [ 40M]  2-5 LangGraph实现ReACT架构Agent
        │   ├── [ 67M]  2-6 图结构应用程序删除消息的使用技巧
        │   ├── [ 63M]  2-7 LangGraph检查点实现记忆持久化功能
        │   ├── @优库it资源网ukoou.com
        │   ├── [ 76M]  2-8 图结构断点实现Agent与人进行交互
        │   ├── [ 61M]  2-9 LangGraph子图架构实现AI工作流
        │   ├── [116M]  2-10 需求转换图架构的技巧-CRAG实现
        │   ├── [ 44M]  2-11 利用图优化LLMOps聊天机器人架构
        │   ├── [ 40M]  2-12 LangGraph两种基础流式响应技巧
        │   ├── [ 41M]  2-13 LangGraph 总结与注意事项篇
        │   └── [4.3M]  2-14 本章总结
        └── 附件/
            ├── [3.9M]  大语言模型函数调用与Agent开发【ppt-1】.pdf
            ├── [4.1M]  大语言模型函数调用与Agent开发【ppt-2】.pdf
            └── [1.4M]  第6周-完整代码.zip
├── 阶段三:LLMOps应用平台可视化+安全性保障+性能优化+开放API/
│   └── 1-第7周 Prompt引擎模块开发-可视化编排/
│       ├── 第1章 插件广场与通用自定义插件模块开发/
│       │   ├── [7.5M]  1-1 本章介绍
│       │   ├── [ 30M]  1-2 插件广场与自定义插件功能模块解析
│       │   ├── [ 37M]  1-3 YAML+工厂函数实现插件化配置思路
│       │   ├── [103M]  1-4 工厂函数实现动态配置内置插件
│       │   ├── [ 42M]  1-5 内置插件参数功能完善及流程解析
│       │   ├── [ 58M]  1-6 六个高频使用的自定义插件集成
│       │   ├── [ 34M]  1-7 插件广场模块API文档撰写
│       │   ├── [ 88M]  1-8 插件广场模块工具API接口实现
│       │   ├── [ 64M]  1-9 插件广场分类与图标API接口
│       │   ├── [ 31M]  1-10 内置插件API接口测试用例编写
│       │   ├── [ 35M]  1-11 OpenAPI规范解读与API插件设计思路
│       │   ├── [ 15M]  1-12 使用简化OpenAPI规范描述API工具
│       │   ├── [ 40M]  1-13 个人空间插件模块API文档撰写
│       │   ├── [ 24M]  1-14 API插件数据库表设计与ORM实现
│       │   ├── [ 81M]  1-15 OpenAPI结构数据验证接口实现与测试
│       │   ├── [ 42M]  1-16 创建自定义API插件接口的设计与实现
│       │   ├── [ 20M]  1-17 获取指定API插件接口的设计与实现
│       │   └── [ 24M]  1-18 获取API插件参数详情接口设计实现
│       └── 附件/
│           └── [424K]  第7周【代码】.zip
└── 电子书/

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