资源介绍：

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

教/学/练/测/评教学+大厂内推机会，培养具备AI架构和研发能力的尖端人才

课程目录

• 00 资料
• 项目git
• llm-master
• 项目教辅
• 01 第一章-LLM的进化路线
• 03 第三章 深入大模型基
• 04 第四章LLM的训练方法
• 05 第五章-大模型框架选
• 07 第六章-大模型SFT实践
• 08 第六章-模型部署
• 09 第七章-四大行业微调
• 10 第八章-大模型外挂知
• 11 第九章-知识图谱构建
• 01 课程概览、汇总、学习资料
• 01 新加入的同学必看！！！.html
• 02 前置知识提前学.html
• 03 课程大纲.html
• 04 学习辅导笔记【堪比书籍】.html
• 05 【课程交流群】.html
• 06 一期学习路线【一期小伙伴必看】.html
• 07 二、三期学习路线【二、三期小伙伴必看】.html
• 【0】代码+PDF课件+电子书(1)
• 第10周资料
• 第1章应用配置与Agent审核模块功能开发
• 第2章
• 第11周资料
• 第1章开放API模块设计与UI界面开发
• 第12周资料
• 第2章LLMOps工作流模块拆解及API接口开发
• 第3章LLMOps前端工作流编排模块开发
• 第13周资料
• 第2章辅助Agent开发与LLM接入服务完善
• 第14周上资料
• 第1章统计模块开发快速了解成本与使用信息
• 第2章应用发布模块与WebApp设计开发
• 第14周下资料
• 第1章LLMOps前端优化思路分享与项目部署
• 第1周资料
• 第1章 夯实基础了解LLm大语言模型
• 第2章 初窥LLMOps助力大模型落地
• 第3章 ChatGPT辅助学习与建议
• 手动Agent示例
• 第2周资料
• 第1章 后端Python环境搭建与项目配置
• 第2章 实现第一个GPT聊天机器人
• 第2周代码
• 第3章 LangChain初入门
• 第3周资料
• 第1章 Node.js环境搭建与前端项目初始化
• 第3周
• 第4周资料
• 第4周
• 第5周资料
• RAG 优化策略与知识库模块功能解析
• weaviate
• 递归字符文本分割器的使用与运行流程
• 第1章大模型RAG应用开发基础及入门
• 其他 Embedding 嵌入模型的配置与使用
• 使用检索器逻辑路由缩减检索范围
• 第6周资料
• 大语言模型函数调用与 Agent 开发
• 第6周完整代码
• 第7周资料
• 第2章知识库模块功能设计与API接口开发
• 第7周第一章代码
• 第8周资料
• 第2章代码
• 第9周资料
• LLMOps数据库ER图
• 第9周1
• 电子书（word版本，代码可复制，独家提供）
• 【0】【LLM应用开发平台特训营】扩展资料
• 【第1阶段】第1周 LLMOps平台开发基础及架构设计
• 【第1阶段】第2周 LLMOps后端项目搭建，创建第一个基础聊天机器人API
• 【第1阶段】第3周 LLMOps前端项目搭建，实现前端与聊天机器人API的关联
• 【第2阶段】第5周 LLMOps知识库模块开发-聊天机器人实现特定知识库问答
• 【第2阶段】第6周 LLMOPs插件功能开发-实现聊天机器人实时联网获取信息
• 【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第1周 LLMOps平台开发基础及架构设计
• 1-1 第1章 课程介绍与安排
• 1-1-1 课程导学【快速了解课程与安排】
• 1-2 第2章 夯实基础，了解LLM大语言模型
• 1-2-1 章节介绍
• 1-2-2 什么是大语言模型（LLM）
• 1-2-3 LLM在企业中的价值与市场需求
• 1-2-4 ChatGPT聊天机器人的使用与局限性
• 1-2-5 大语言模型如何影响软件的构建
• 1-2-6 LLM应用开发专有名词解释
• 1-2-7 LLM&AI Agent应用的交互模式
• 1-2-8 章节总结
• 1-3 第3章 初窥LLMOps，助力大模型落地
• 1-3-1 章节介绍
• 1-3-3 初识LLMOps，为什么需要LLMOps
• 1-3-5 LLMOPs项目需求拆分与设计
• 1-3-6 课程LLMOps应用开发平台演示
• 1-4 第4章 ChatGPT辅助学习与建议
• 1-4-1 章节介绍
• 1-4-2 不同方向的学员如何学习这门课程与建议
• 1-4-4 OpenAI&月之暗面API秘钥获取与参数详解
• 1-4-6 章节总结
• 【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第2周 LLMOps后端搭建，构建基础聊天机器人
• 2-1 第1章 后端Python环境搭建与项目配置
• 2-1-3 PyCharm编辑器配置与插件安装
• 2-1-4 项目架构与基础框架选择
• 2-1-5 项目目录结构约定、规范与依赖注入
• 2-1-8 几种环境下的Postgres数据库安装
• 2-1-9 本章总结
• 2-2 第2章 实现第一个GPT聊天机器人
• 2-2-1 章节介绍
• 2-2-10 Flask-Migrate扩展介绍与使用
• 2-2-11 本章总结
• 2-2-2 30行代码实现一个聊天机器人API
• 2-2-3 校验API接口输入请求
• 2-2-4 统一响应接口设计与实现
• 2-2-5 异常错误状态统一设计与实现
• 2-2-6 PyTest配置与API测试用例
• 2-2-7 Flask-SQLAlchemy扩展的配置与使用
• 2-2-8 应用ORM模型的创建与增删改查
• 2-2-9 重写SQLAlchemy核心类实现自动提交
• 2-3 第3章 LangChain初入门-简化LLM开发难度
• 2-3-10 LangSmith平台介绍与使用-从原型到生产
• 2-3-11 API接口文档介绍与接口统一
• 2-3-12 项目Git版本管理与控制
• 2-3-13 本章总结
• 2-3-2 LangChain简介及为什么选择LangChain？
• 2-3-3 LangChain框架安装及文档介绍
• 2-3-4 Prompt组件及使用技巧
• 2-3-5 Model组件及使用技巧
• 2-3-7 LCEL表达式与Runnable可运行协议
• 2-3-8 两个Runnable核心类的讲解与使用
• 2-3-9 利用回调功能调试链应用-让过程更透明
• 【阶段1：架构设计与基础聊天机器人开发】第3周 LLMOPs前端搭建关联聊天机器人API
• 3-1 第1章 前端Node.js环境搭建与前端项目初始化
• 3-1-1 本章介绍
• 3-1-2 Node.js环境搭建及镜像加速
• 3-1-3 项目前端架构与基础框架选择
• 3-1-4 前端项目搭建与开发规范
• 3-1-5 WebStorm编辑器配置-提升TS代码开发效率
• 3-1-8 Pinia实现多页面共享数据状态(1)
• 3-1-9 前端接口请求Fetch方法封装
• 3-2 第2章 实现联动第一个带UI的聊天机器人
• 3-2-1 本章介绍
• 3-2-2 解决前后端分离接口跨域问题
• 3-2-6 应用调试与预览功能封装与逻辑优化
• 3-2-7 本章总结
• 【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第4周 记忆模块开发，让聊天机器人有记忆
• 4-1 第1章 LangChain记忆模块快速上手
• 4-1-1 本章介绍
• 4-1-10 记忆组件的持久化与第三方集成
• 4-1-11 内置Chain组件的使用与源码解读
• 4-1-12 RunnableWithMessageHistory简
• 4-1-13 本章总结
• 4-1-2 LLM实现记忆功能思路与常见记忆模式
• 4-1-3 ChatGPT-Playground手动模拟记忆功能
• 4-1-4 Python+OpenAI原生SDK实现记忆功能
• 4-1-5 ChatMessageHistory组件上手与源码解析
• 4-1-6 Memory组件运行流程及不同记忆分类
• 4-1-7 LangChain缓冲记忆组件的使用与解析
• 4-1-8 LangChain摘要记忆组件的使用与解析
• 4-1-9 LangChain实体记忆组件的使用与解析
• 4-2 第2章 LLMOps记忆模块解析与Runnable深入
• 4-2-1 本章介绍
• 4-2-10 基于Runnable封装记忆链实现记忆自动管理
• 4-2-11 开源智能体MetaGPT记忆模块解读
• 4-2-2 LLMOps项目记忆功能需求拆解分析
• 4-2-3 运行流程拆解与基础数据表设计
• 4-2-4 记忆功能相关API文档编写整理
• 4-2-5 Runnable组件动态添加默认调用参数
• 4-2-6 Runnable组件配置运行时链内部
• 4-2-7 Runnable组件动态替换运行组件
• 4-2-8 Runnable组件重试与回退机制降低程序错误率
• 4-2-9 Runnable组件生命周期监听器与使用场景
• 【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第5周 数据集模块开发-实现特定知识库问答
• 5-1 第1章 大模型RAG应用开发基础及入门
• 5-1-1 本章介绍
• 5-1-10 Faiss向量数据库的配置与使用
• 5-1-11 Pinecone向量数据库的配置与使用
• 5-1-12 TCVectorDB向量数据库的配置与使用
• 5-1-13 Weaviate向量数据库的配置与使用
• 5-1-14 对接自定义向量数据库的配置与使用
• 5-1-2 大语言模型出现幻觉的原因及缓解方案
• 5-1-3 检索增强生成RAG基础架构与手动模拟
• 5-1-6 Embedding文本嵌入模型介绍与使用
• 5-1-7 OpenAI Embedding接口使用实践测试
• 5-1-9 其他Embedding嵌入模型的配置与使用
• 5-2 第2章 LangChain RAG应用开发组件深入学习
• 5-2-1 本章介绍
• 5-2-10 非分割类型的文档转换器使用技巧
• 5-2-11 VectorStore组件深入学习与检索方法
• 5-2-14 本章总结
• 5-2-2 Document组件与文档加载器组件的使用
• 5-2-3 LangChain内置文档加载器使用技巧
• 5-2-4 自定义LangChain文档加载器使用技巧
• 5-2-5 Blob与BlobParser代替文档加载器
• 5-2-6 文档转换器与字符分割器组件的使用
• 5-2-7 递归字符文本分割器的使用与运行流程
• 5-2-8 语义文档分割器与其他内容分割器的使用
• 5-2-9 自定义LangChain文档分割器技巧
• 5-3 第3章 RAG优化策略与知识库模块功能开发解析
• 5-3-1 本章介绍
• 5-3-10 使用语义路由选择不同的Prompt模板
• 5-3-11 自查询检索器实现动态元数据过滤
• 5-3-12 MultiVector实现多向量检索文档
• 5-3-13 父文档检索器实现拆分和存储平衡
• 5-3-14 递归文档树检索实施高级RAG深入理解
• 5-3-15 ReRank重排序提升RAG系统效果
• 5-3-16 纠正性索引增强生成CRAG优化策略
• 5-3-17 使用Self-RAG纠正低质量的检索生成
• 5-3-18 本章总结
• 5-3-2 RAG开发6个阶段优化策略分析
• 5-3-3 多查询重写策略提升检索准确性
• 5-3-4 RAG多查询结果融合策略
• 5-3-5 问题分解策略提升复杂问题检索正确率
• 5-3-6 Step-Back回答回退策略实现前置检索
• 5-3-7 混合策略实现doc-doc对称检索
• 5-3-8 集成多种检索器算法实现混合检索
• 5-3-9 检索器的逻辑路由缩减检索范围
• 【阶段2：【商业级聊天机器人开发】】第6周 插件功能开发-聊天机器人实时联网获取信息
• 6-1 第1章 大语言模型函数调用与Agent开发
• 6-1-1 本章介绍
• 6-1-10 函数调用出错捕获提升程序健壮性
• 6-1-11 多模态LLM执行函数调用的技巧
• 6-1-12 基于ReACT架构的Agent智能体设计与实现
• 6-1-13 基于工具调用的智能体设计与实现
• 6-1-15 AgentExecutor源码解析与Agent组件缺陷
• 6-1-16 本章总结
• 6-1-2 LLM函数调用使用技巧与应用场景
• 6-1-3 LangChain中的工具与工具包
• 6-1-4 创建自定义工具的3种技巧与使用场景
• 6-1-5 高德天气预报查询插件的集成与编写
• 6-1-6 谷歌实时信息搜索插件的集成与编写
• 6-1-7 ChatModel使用函数调用的技巧与流程
• 6-1-8 不支持函数调用的大语言模型解决技巧
• 6-2 第2章 LangGraph与LCEL构建大型复杂应用
• 6-2-1 本章介绍
• 6-2-10 需求转换图架构的技巧-CRAG实现
• 6-2-11 利用图优化LLMOps聊天机器人架构
• 6-2-12 LangGraph两种基础流式响应技巧
• 6-2-14 本章总结
• 6-2-2 LCEL链表达式的缺点与扩展
• 6-2-3 LangGraph介绍与基础组件上手
• 6-2-4 条件边与循环流程实现工具调用Agent
• 6-2-6 图结构应用程序删除消息的使用技巧
• 6-2-7 LangGraph检查点实现记忆持久化功能
• 6-2-9 LangGraph子图架构实现AI工作流
• 【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第10周 审核模块开发-确保企业AI生成合规内容
• 10-1 第1章 应用配置与Agent审核模块功能开发
• 10-1-1 本章介绍
• 10-1-10 发布与更新应用配置接口的设计与实现
• 10-1-11 取消发布与历史配置接口的设计与实现
• 10-1-12 历史配置回退接口的设计与实现
• 10-1-13 调试长记忆获取与更新接口的设计与实现
• 10-1-15 基于草稿配置的调试接口的设计与实现
• 10-1-16 调试接口完善与会话信息读取存储
• 10-1-17 基于Runnable的FCAgent通用智能体实现
• 10-1-18 使用FCAgent及子线程优化应用调试接口
• 10-1-19 停止某次应用调试会话接口的设计与实现
• 10-1-2 应用配置与审核模块功能与流程解析
• 10-1-20 获取调试会话消息分页数据的设计与实现
• 10-1-21 建议问题生成与prompt优化接口的设计实现
• 10-1-22 本章总结
• 10-1-3 应用编排草稿配置与发布运行流程
• 10-1-4 应用配置与审核模块API文档撰写
• 10-1-5 应用配置数据库表设计与ORM实现
• 10-1-8 草稿配置增量更新与字典数据校验
• 10-1-9 更新应用草稿配置API接口设计与实现
• 10-2 第2章 LLMOps应用编排UI页面及交互开发
• 10-2-10 Agent引用知识库组件的设计与完善
• 10-2-11 引用插件折叠面板的设计与代码解读
• 10-2-12 关联插件模态窗的设计与代码解读
• 10-2-13 调试与预览基础布局与对话开场白设计
• 10-2-14 应用对话列表的设计与虚拟列表优化
• 10-2-15 应用调试会话与流式输出推理步骤UI实现
• 10-2-16 停止调试与建议问题生成交互逻辑实现
• 10-2-17 本章总结
• 10-2-2 应用编排页面API接口服务的设计与实现
• 10-2-4 应用历史配置抽屉与配置回退逻辑实现
• 10-2-5 预设Prompt与配置草稿增量更新逻辑实现
• 10-2-6 AI优化Prompt组件实现与API接口对接
• 10-2-7 Agent长期记忆的获取与更新逻辑实现
• 10-2-8 长期记忆与对话开场白应用能力实现
• 10-2-9 审核配置与建议问题生成组件的设计实现
• 【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第11周 开放API模块-搭建与其他应用连接的桥梁
• 11-1 第1章 开放API模块设计与UI界面开发
• 【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第7周 Prompt引擎模块开发-可视化编排
• 7-1 第1章 插件广场与通用自定义插件模块开发
• 7-1-10 内置插件API接口测试用例编写
• 7-1-11 OpenAPI规范解读与API插件设计思路
• 7-1-12 使用简化OpenAPI规范描述API工具
• 7-1-13 个人空间插件模块API文档撰写
• 7-1-15 OpenAPI结构数据验证接口实现与测试
• 7-1-16 创建自定义API插件接口的设计与实现
• 7-1-17 获取指定API插件接口的设计与实现
• 7-1-18 获取API插件参数详情接口设计实现
• 7-1-19 删除自定义API工具提供者与注意事项
• 7-1-2 插件广场与自定义插件功能模块解析
• 7-1-21 修改自定义API插件接口的设计与实现
• 7-1-23 单元测试中实现数据回滚的技巧与实现
• 7-1-24 API插件管理器实现动态创建插件
• 7-1-25 LLMOps前端布局页面设计与实现
• 7-1-26 内置插件模块列表页与搜索逻辑实现
• 7-1-27 利用抽屉组件展示内置提供者详情
• 7-1-29 使用上拉加载数据实现数据分页
• 7-1-3 YAML+工厂函数实现插件化配置思路
• 7-1-30 新增与修改API插件模态窗UI设计
• 7-1-31 API插件模块增删改页面逻辑实现
• 7-1-32 本章总结
• 7-1-5 内置插件参数功能完善及流程解析
• 7-1-6 六个高频使用的自定义插件集成
• 7-1-7 插件广场模块API文档撰写
• 7-1-8 插件广场模块工具API接口实现
• 7-1-9 插件广场分类与图标API接口
• 7-2 第2章 知识库模块功能设计与API接口开发
• 7-2-1 本章介绍
• 7-2-10 Flask集成Redis实现缓存与消息代理
• 7-2-11 Flask集成Celery处理异步任务
• 7-2-12 知识库三大层级及扩展表ORM模型实现
• 7-2-13 知识库增改查4个API接口的设计与实现
• 7-2-14 weaviate向量数据库的配置与安装
• 7-2-15 本地Embeddings模型部署与使用
• 7-2-17 通用文件加载器实现cos文件加载
• 7-2-18 新增文档API接口同步任务设计与实现
• 7-2-19 知识库文档分段规则校验逻辑实现
• 7-2-2 LLMOps项目知识库功能模块解析
• 7-2-20 加载与分割文档异步任务设计与实现
• 7-2-21 文档索引与存储异步任务设计与实现
• 7-2-22 Thread多线程使用与文档上传代码优化
• 7-2-23 批处理获取文档状态接口设计与实现
• 7-2-24 文档模块基础CURD接口设计与实现
• 7-2-25 缓存锁与修改文档启用状态接口设计实现
• 7-2-26 缓存锁与删除文档接口设计与实现
• 7-2-27 混合检索器设计思路与关键词表服务抽取
• 7-2-28 RAG片段模块同步接口设计与实现
• 7-2-29 知识库新增片段API接口的设计与实现
• 7-2-33 RAG模块修改片段接口实现与注意事项
• 7-2-34 本章总结
• 7-2-4 文件上传模块数据库表设计与API文档撰写
• 7-2-5 腾讯云cos对象存储服务接入与API开发
• 7-2-6 LLMOps集成日志记录器实现错误记录
• 7-2-8 文档模块API文档撰写及表结构分析
• 7-2-9 片段模块API文档撰写及表结构分析
• 【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第8周 响应模块开发与升级-提升聊天机器人响应
• 8-1 第1章 记忆与流式响应功能API与UI界面开发
• 8-1-11 记忆与消息会话数据库表设计及ORM实现
• 8-1-12 基于会话模型的记忆组件设计与实现
• 8-1-13 基于工具调用的Agent图结构设计与实现
• 8-1-14 Agent图结构节点完善与子线程优化
• 8-1-15 使用队列管理器优化Agent流式事件输出
• 8-1-2 LLMOps项目记忆与流式响应模块功能解析
• 8-1-3 流式事件与块响应接口设计流程拆解
• 8-1-4 应用调试接口改流式事件输出初体验
• 8-1-5 利用fetch请求库添加流式事件响应支持
• 8-1-7 长记忆摘要服务实现与Prompt编写
• 8-1-8 Agent会话名称自动生成设计与实现
• 8-1-9 Agent问答建议服务实现与Prompt编写
• 8-2 第2章 知识库模块UI界面与交互逻辑开发
• 8-2-1 本章介绍
• 8-2-11 利用ArcoDesign步骤条设计新增文档页面
• 8-2-12 新增文档页面接口对接与状态管理
• 8-2-13 片段模块UI页面与交互逻辑代码解读
• 8-2-14 本章总结
• 8-2-2 知识库列表UI页面与数据分页加载实现
• 8-2-5 使用ArcoDesign表格完成文档列表页设计
• 8-2-6 文档列表页分页逻辑与前端分页器实现
• 8-2-7 删除与重命名文档模态窗与API接口对接
• 8-2-9 知识库召回测试模态窗UI界面设计
• 【阶段3：LLMOps应用平台可视化】第9周 授权认证模块开发-保证应用使用安全
• 9-1 第1章 授权认证与API接口鉴权服务开发
• 9-1-1 本章介绍
• 9-1-10 账号密码登录与退出登录接口设计实现
• 9-1-11 项目服务历史Todo事项完善与优化
• 9-1-12 前端授权凭证与账号状态设计实现
• 9-1-13 授权模块api对接与数据结构实现
• 9-1-15 前端Fetch与XHR请求工具添加授权凭证 (1)
• 9-1-16 账号设置模块UI页面与交互逻辑实现
• 9-1-17 本章总结
• 9-1-2 授权认证与API鉴权模块功能解析
• 9-1-3 LLMOps授权认证模块API文档撰写
• 9-1-4 账号与授权认证数据库表与ORM实现
• 9-1-5 集成JWT与哈希加密完成前置工作
• 9-1-6 Flask-Login扩展的集成与中间件编写
• 9-1-8 OAuth模块API接口的设计与实现
• 9-1-9 账号设置模块API接口的设计与实现
• 【阶段4：【LLMOps扩展】实现通用型】 第12周 LLMOps多应用及工作流模块
• 12-1 第1章 多应用与应用广场模块API接口及UI开发
• 12-1-1 本章介绍
• 12-1-10 本章总结
• 12-1-2 多应用与应用广场模块流程解析
• 12-1-3 应用增删改查与应用广场API文档撰写
• 12-1-4 Agent应用基础增删改查API接口设计与实现
• 12-1-5 基于现有应用创建副本API接口的设计与实现
• 12-1-6 基于Yaml文件的Agent配置管理器实现
• 12-1-7 应用广场模块三大API接口的设计与实现
• 12-1-8 LLMOps多应用模块UI页面的设计与实现
• 12-1-9 LLMOps应用广场UI页面与交互逻辑实现
• 12-2 第2章 LLMOps工作流模块拆解及API接口开发
• 12-2-1 本章介绍
• 12-2-10 扩展插件节点的设计与实现
• 12-2-11 HTTP请求节点的设计与实现
• 12-2-13 工作流节点输入数据服务分离优化
• 12-2-14 工作流字典数据结构转Pydantic模型优化
• 12-2-15 LLMOps工作流模块API接口文档撰写
• 12-2-16 LLMOps工作流数据库表设计与ORM实现
• 12-2-17 节点与边数据校验逻辑的设计与实现
• 12-2-19 更新工作流编排配置API接口设计与实现
• 12-2-2 LLMOps工作流模块运行流程及拆解最近学习
• 12-2-20 获取工作流编排配置API接口设计与实现
• 12-2-22 发布与取消发布工作流API接口的设计实现
• 12-2-23 本章总结
• 12-2-3 LangGraph设计可编排的工作流思路
• 12-2-4 LangGraph工作流基础框架搭建
• 12-2-9 Python代码节点的设计与实现
• 12-3 第3章 LLMOps前端工作流编排模块开发
• 12-3-1 本章介绍
• 12-3-11 节点拖拽数据持久化功能的设计与实现
• 12-3-12 后端图配置校验规则优化与发布接口调整
• 12-3-13 工作流调试预览窗口UI与逻辑设计实现
• 12-3-14 开始节点详情与配置功能的设计实现
• 12-3-15 LLM&代码&模板转换配置详情的设计实现
• 12-3-16 HTTP请求节点配置详情的设计与实现
• 12-3-18 扩展插件节点配置详情的设计与实现
• 12-3-19 结束节点配置详情的设计与实现
• 12-3-3 工作流列表页增删改查UI及交互逻辑实现
• 12-3-4 vue-flow的引入与编排基础布局的设计
• 12-3-6 开始与知识库节点的设计与实现
• 12-3-8 工作流自适应排版与dagre使用技巧
• 12-3-9 工作流节点连接功能实现与节点优化
• 【阶段4：【LLMOps扩展】实现通用型】第13周 LLMOps集成多LLM模型
• 13-1 第1章 LLMOps多LLM集成与通用接口开发
• 13-1-1 本章介绍
• 13-1-11 多LLM模块API接口的设计与开发
• 13-1-12 本章总结
• 13-1-2 LLMOps多LLM接入与集成功能介绍
• 13-1-5 GPT服务提供商接入与YAML配置文件编写
• 13-1-6 利用pydantic实现提供商与模型初始化
• 13-1-8 多LLM快速配置接入的技巧与实操
• 13-1-9 模型实体信息优化与工具调用特性扩展
• 13-2 第2章 辅助Agent开发与LLM接入服务完善
• 13-2-10 完善LLMOps遗留LLM配置校验逻辑
• 13-2-11 ReActAgent智能体的设计思路与实现
• 13-2-13 工作流LLM节点模型配置与选择逻辑
• 13-2-15 本章总结
• 13-2-2 Ollama快速部署本地LLM与常用命令技巧
• 13-2-3 在LLMOps项目中集成本地大语言模型
• 13-2-4 辅助Agent模块介绍与运行逻辑分析
• 13-2-5 辅助Agent模块API接口文档撰写
• 13-2-6 辅助Agent模块API基础逻辑的设计与实现
• 13-2-8 创建Agent智能体工具的设计与实现
• 13-2-9 调用语言模型管理器并配置默认模型
• 【阶段5：前端调优及生产环境调优部署】第14周上 LLMOps统计模块开发-呈现使用情况
• 14-1 第1章 统计模块开发-快速了解成本与使用信息
• 14-1-1 本章介绍
• 14-1-4 设计并完善LLM输入与输出Token统计功能
• 14-1-7 统计模块UI界面基础架构及指标卡设计
• 14-1-8 接入ECharts实现可视化图表展示
• 14-2 应用发布模块与WebApp设计开发
• 14-2-1 本章介绍
• 14-2-10 发布配置页面UI与交互逻辑的设计实现
• 14-2-12 WebApp模块对话功能交互设计实现
• 14-2-13 接入markdown-it实现AI消息富文本输出
• 14-2-14 本章总结
• 14-2-3 优化Agent配置接口并关联工作流
• 14-2-5 发布模块API文档撰写与数据库表设计
• 14-2-6 WebApp凭证标识配置获取与重生成实现
• 14-2-7 WebApp基础信息与对话接口设计实现
• 14-2-9 会话模块增删改查接口的设计与实现
• 【阶段5：前端调优及生产环境调优部署】第15周上 LLMOPs后端项目优化与配置
• 15-1 第1章 后端项目优化与向量数据库插件化集成
• 15-1-1 本章介绍
• 15-1-2 并发场合下日志写入冲突问题优化解决
• 15-1-3 Weaviate向量数据库插件化集成与警告修复
• 15-1-4 完善Postgres数据库索引设计与添加
• 15-1-5 Postgres数据库多表查询优化与实现
• 15-1-6 优化存储推理过程逻辑避免获取空数据
• 15-1-7 区分LLMOps运行环境并配置Celery猴子补丁
• 15-1-8 LangChain-0.3版本升级指南与代码变化
• 【阶段5：前端调优及生产环境调优部署】第15周下 LLMOps生产环境部署与优化
• 15-2 LLMOps项目部署与微软OpenAI接口
• 15-2-1 本章介绍_original
• 15-2-10 编写Celery服务Docker容器配置_original
• 15-2-11 完善Nginx反向代理服务器配置与部署_original
• 15-2-12 SSL证书生成与Nginx配置集成_original
• 15-2-13 将LLMOps项目部署到腾讯云服务器_original
• 15-2-14 Azure OpenAI接口与企业服务介绍_original
• 15-2-15 本章总结_original_e
• 15-2-2 项目Redis容器化配置部署与持久化_original
• 15-2-3 Postgres数据库容器化配置与持久化_original
• 15-2-4 Weaviate向量数据库容器化配置与持久化_original
• 15-2-5 Gunicorn服务器与命令使用技巧_original
• 15-2-6 编写API与Celery服务执行命令脚本_original
• 15-2-7 unstructured依赖于nltk数据下载_original
• 15-2-8 同步与异步Weaviate对Gevent的影响_original
• 15-2-9 编写Flask API服务Dockerfile容器配置_original_e
• 【阶段6：LLMOps应用平台多模态插件】第16周 多模态插件及开放API与三方应用集成
• 16-1 第1章 Agent应用多模态输入输出功能开发
• 16-1-1 本章介绍_original
• 16-1-10 对接Whisper服务实现语音转文本功能_original
• 16-1-11 Agent编排页面语音能力配置与实现_original
• 16-1-12 TTS文字流式转语音功能的设计与实现_original
• 16-1-13 完善LLMOps前端tts语音播放功能_original
• 16-1-14 本章总结_original
• 16-1-2 Agent多模态输入输出功能介绍与流程解析_original
• 16-1-3 GPT多模态输入参数结构与LangChain实现_original_
• 16-1-4 Whisper服务与语音文本互转功能设计思路_original
• 16-1-5 多模态输入数据库表设计与API文档更新_original
• 16-1-6 优化基础语言模型并集成图片输入功能_original
• 16-1-7 切换模型查找不到GPT2词表与解决方案_original
• 16-1-8 完善LLMOps前端多模态图片输入功能_original
• 16-1-9 语音输入与应用配置API接口的设计与实现_original
• 16-2 第2章 Agent集成第三方社交媒体平台
• 16-2-1 本章介绍_original
• 16-2-10 本章总结_original
• 16-2-2 Agent社交媒体平台发布功能与流程解析_original
• 16-2-3 微信公众号开发基础与Agent对接思路_original
• 16-2-4 利用wechatpy简化微信公众号对接_original
• 16-2-5 三方平台发布模块API文档的撰写与数据库设计_original
• 16-2-6 LLMOps项目前端发布模块API与UI开发_original
• 16-2-7 微信消息推送API接口的设计与开发_original
• 16-2-8 从微信公众号扩展到其他社交平台的思路_original
• 16-2-9 扩展课时-快速接入DeepSeek云端模型_original
• 【阶段7：火热五大商业级AI应用实战】第17周上 构建智能客服系统-实现24h无人轮值客服
• 17-1-1 本章介绍_e
• 17-1-2 智能客服问答Agent功能设计与模块拆分
• 17-1-3 利用工作流对接快递鸟快递查询API接口
• 17-1-4 电商问答知识库的设计与数据存储
• 17-1-5 工作流实现CRAG单次流程降低幻觉概率
• 17-1-6 Agent智能体应用基础功能编排与设置
• 17-1-7 利用开放API设计中间件对接微信客服的思路
• 17-1-8 本章总结
• 【阶段7：火热五大商业级AI应用实战】第17周下 构建口语学习助手-低成本拥有全天候助教
• 17-2-1 本章介绍
• 17-2-10 本章总结
• 17-2-2 支持Realtime实时语音的大语言模型运行流程解析
• 17-2-3 gemini-flash-exp模型API参数与使用技巧
• 17-2-4 基于gemini的口语助手编排与设计思路【
• 17-2-5 EleventLabs音频工具的使用与tts的接入
• 17-2-6 gemini口语学习助手项目初始化与依赖安装
• 17-2-7 口语助手预设prompt、监听模块设计与实现
• 17-2-8 使用异步队列发送和接收音频的设计与实现
• 17-2-9 asyncio事件循环与口语助手的运行实现