文件清单 195 项

• AI大模型工程师面试收割机.mp4
• 聚客AI首期线上分享交流峰会.MP4
• 面试资料.zip
• DEEPSEEK大模型最佳实践.MP4
• 1-从新认识AI大模型的基本能力.MP4
• 2-OpenAI构建应用开发体验.MP4
• 01-深度解析MCP架构.MP4
• 1_开班典礼+环境搭建.mp4
• day01-开班典礼+环境搭建.zip

展开全部 195 项

• 环境准备.pdf
• L1 - 大模型企业应用开发.pdf
• 2_嵌入模型与向量数据库.mp4
• 第2章_RAG技术与应用.zip
• 6-LangChain多任务应用开发.mp4
• 7-LangGraph基础开发.mp4
• 第6章_LangGraph基础开发.zip
• 8-智能体系统设计与应用开发.mp4
• 9-Dify应用开发.mp4
• day03_RAG技术与应用.zip
• day04_RAG高级技术与实践.zip
• day12. MCP应用技术开发.zip
• day13. LangGraph MCP.zip
• day01-深度学习基础原理.zip
• day02-人工神经网络结构及原理.zip
• 3-HuggingFace核心组件.mp4
• day03-HuggingFace核心组件.txt
• 4-基于BERT模型的自定义微调训练.mp4
• 7-大模型本地化部署:Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop.mp4
• day08-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.zip
• day10-LLamaFactory模型导出量化.zip
• 12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.mp4
• 13-大模型压缩训练(知识蒸馏).mp4
• 16-大模型评估测试OpenCompass.MP4
• 17-大模型分布式推理与量化部署.MP4
• 18-多模态大模型应用.MP4
• 21-面试与简历指导.MP4
• day01-深度学习基础原理.zip
• day06-GPT2中文生成模型定制化微调训练.txt
• day08-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.zip
• day09-Ollama部署微调大模型.zip
• day10-LLamaFactory模型导出量化.zip
• day12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.zip
• day13-大模型压缩训练(知识蒸馏).zip
• day17-大模型分布式推理与量化部署.zip
• day19-RAG 微调实现智能专家系统(方案数据篇).zip
• 聚客AI大模型5期-2025/
• 简历&面试指导课/
• L0聚客大模型VIP第五期/
• L1聚客大模型VIP第五期/
• L2聚客大模型VIP第五期/
• AI智能客服系统商业落地分享/
• deepseek/
• 聊天机器人/
• REACT与MCP/
• Coze专题/
• Dify专题/
• Python专题/
• VIP先导课程/
• 1_开班典礼+环境搭建/
• 2_嵌入模型与向量数据库/
• 3_RAG技术与应用/
• 4_RAG高级技术与实践/
• 5_LlamaIndex知识管理与信息检索/
• 6-LangChain多任务应用开发/
• 7-LangGraph基础开发/
• 8-智能体系统设计与应用开发/
• 9-Dify应用开发/
• 10-Coze应用开发/
• 12-MCP应用技术开发/
• 13-LangGraph MCP/
• L1课件/
• 1-深度学习基础原理/
• 2-人工神经网络结构及原理/
• 3-HuggingFace核心组件/
• 4-基于BERT模型的自定义微调训练/
• 5-自定义微调训练BERT模型效果测试/
• 6-GPT2中文生成模型定制化微调训练/
• 7-大模型本地化部署:Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop/
• 8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen/
• 9-Ollama部署微调大模型/
• 10-LLamaFactory模型导出量化/
• 11-vLLM自定义对话模板/
• 12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型/
• 13-大模型压缩训练(知识蒸馏)/
• 16-大模型评估测试OpenCompass/
• 17-大模型分布式推理与量化部署/
• 18-多模态大模型应用/
• 19-RAG+微调实现智能专家系统(方案数据篇)/
• 20-RAG+微调实现智能专家系统(部署测试)/
• 21-面试与简历指导/
• L2课件/
• 01-课程前置基础-剪映工具安装/
• 02-课程前置基础-剪映小助手安装/
• 03-课程前置基础-剪映视频生成原理/
• 04-课程前置基础-Coze平台介绍/
• 05-剪映视频插件-第一个草稿/
• 06-剪映视频插件-添加字幕/
• 07-剪映视频插件-添加音频/
• 08-剪映视频插件-综合字幕和语音/
• 09-剪映视频插件-添加图片素材(上)/
• 10-剪映视频插件-添加图片素材(下)/
• 11-剪映视频插件-字幕音频图片/
• 12-剪映视频插件-添加视频/
• 13-剪映视频插件-关键帧-图片(上)/
• 14-剪映视频插件-关键帧-图片(下)/
• 15-剪映视频插件-关键帧-字幕/
• 16-剪映视频插件-贴纸功能/
• 17-剪映视频插件-特效效果实现/
• 01-Dify的介绍/
• 03-Dify本地部署-DockerDesktop安装/
• 04-Dify本地部署-Dify的运行/
• 05-Dify本地部署-Ollama安装和Deepseek的本地部署/
• 06-Dify本地部署-Dify关联Deepseek/
• 07-Dify核心功能-应用类型-聊天助手(上)/
• 08-Dify核心功能-应用类型-聊天助手(中)/
• 09-Dify核心功能-应用类型-聊天助手(下)/
• 10-Dify核心功能-应用类型-文本生成应用/
• 11-Dify核心功能-应用类型-Agent智能体/
• 12-Dify核心功能-应用类型-Chatflow/
• 13-Dify核心功能-应用类型-工作流/
• 14-Dify核心功能-工具篇-系统工具/
• 15-Dify核心功能-工具篇-自定义工具(上)/
• 16-Dify核心功能-工具篇-自定义工具(中)/
• 17-Dify核心功能-工具篇-自定义工具(下)/
• 18-Dify核心功能-导出DSL方式/
• 19-Dify案例篇-文生图案例-城市天气画报工作流/
• 20-Dify案例篇-文生图案例-Agent文生图/
• 29-Dify案例-文生语音案例-语音工具封装/
• 30-Dify案例-文生语音案例-爬取小说内容方案一/
• 31-Dify案例-文生语音案例-爬取小说工具实现(上)/
• 32-Dify案例-文生语音案例-爬取小说工具实现(下)/
• 33-Dify案例-文生语音案例-小说文本转语音完整案例(上)/
• 34-Dify案例-文生语音案例-小说文本转语音完整案例(下)/
• 35-Dify案例-文生语音案例-小说文本转语音Agent介绍/
• 36-Dify案例-Excel可视化-Dify中如何展示Echarts图表/
• 37-Dify案例-Excel可视化-Dify中Echarts插件使用/
• 38-Dify案例-Excel可视化-Excel案例实现(1)/
• 39-Dify案例-Excel可视化-Excel案例实现(2)/
• 40-Dify案例-Excel可视化-Excel案例实现(3)/
• 41-Dify案例-Excel可视化-Excel案例实现(4)/
• 42-Dify案例-自然语言转SQL案例-DeepseekR1转换/
• 43-Dify案例-自然语言转SQL案例-DeepseekV3转换/
• 44-Dify案例-自然语言转SQL案例-知识库/
• 45-Dify案例-自然语言转SQL案例-RAG补充说明/
• 46-Dify案例-自然语言转SQL案例-数据库查询插件应用/
• 47-Dify案例-自然语言转SQL案例-自定义数据库接口服务/
• 48-Dify案例-自然语言转SQL案例-查询结果分析/
• 49-Dify案例-自然语言转SQL案例-可视化展示(上)/
• 50-Dify案例-自然语言转SQL案例-可视化展示(下)/
• 51-Dify案例-MCP-MCP协议介绍/
• 52-Dify案例-MCP-高德MCP旅游攻略助手(上)/
• 53-Dify案例-MCP-高德MCP旅游攻略助手(下)/
• 54-Dify案例-MCP-Dify中实现高德MCP服务调用/
• 55-Dify案例-MCP-Dify中实现食谱MCP服务/
• 56-Dify案例-MCP-Dify中实现MySQL的MCP服务调用/
• 57-Dify案例-条件分支介绍-提示词优化器/
• 58-Dify整合业务系统-dify内嵌方式(上)/
• 59-Dify整合业务系统-dify内嵌方式(下)/
• 60-Dify整合业务案例-API调用-工作流设计/
• 61-Dify整合业务案例-API调用-Postman测试调用/
• 62-Dify整合业务案例-API调用-单元测试接口/
• 63-Dify整合业务案例-API调用-课程小总结/
• 2,python解释器与pycharm编辑器安装/
• 3,Python变量/
• 4,python内置的数据类型/
• 5,python运算符/
• 6,python条件语句/
• 7,for循环语句&while循环/
• 8,python函数用法及高级函数/
• 9,python模块与第三方库/
• 10,try except异常处理/
• 11,面向对象的class和object/
• 12,面向对象的封装/
• 13,面向对象的继承与多态/
• 14,面向对象的抽象及高级技巧/
• 15,pandas结构化数据处理/
• 16,numpy数据处理/
• 17,maltplotlib数据可视化/
• 01-AI大模型应用基础-什么是大模型(上)/
• 02-AI大模型应用基础-什么是大模型(下)/
• 03-AI大模型应用基础-大模型的分类/
• 04-AI大模型应用基础-第一个案例/
• 05-AI大模型应用基础-Token的介绍/
• 06-提示词工程-好玩的提示词案例/
• 07-提示词工程-提示词的介绍/
• 08-提示词工程-提示词通用技巧/
• 09-提示词工程-提示技术-零样本和少样本提示/
• 10-提示词工程-提示技术-链式思考COT提示/
• 11-提示词工程-提示技术-自我一致性/
• 12-提示词工程-提示技术-提示词链/
• 13-提示词工程-提示技术-思维树TOT/
• 第1章_Embedding与向量数据库/
• 第2章_RAG技术与应用/
• 第3章_RAG高级技术/
• day08_智能体系统开发设计/