课程目录

• 1-AI大模型原理与API使用
• 1-AI大模型原理与DeepSeek使用
• 1-情感分析-Qwen.ipynb
• 2-API使用
• 2-天气Function-Qwen.ipynb
• 3-表格提取-Qwen.ipynb
• 4-运维事件处置-Qwen.ipynb
• 5-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb
• 6-deepseek-r1-7b使用.ipynb
• 6-deepseek-r1-7b使用.py
• README.md
• 笔记-20250331.txt
• -
• CASE-保险反欺诈
• test.csv
• train.csv
• -
• .ipynb_checkpoints
• insurance_automl-checkpoint.ipynb
• insurance_automl2-checkpoint.ipynb
• insurance_feature_importance-checkpoint.ipynb
• insurance_fraud_detect-checkpoint.ipynb
• insurance_fraud_detect1-checkpoint.ipynb
• insurance_fraud_detect2-checkpoint.ipynb
• test1-checkpoint.ipynb
• test2-checkpoint.ipynb
• Untitled-checkpoint.ipynb
• -
• 10-Function Callling与协作
• Function Calling与协作
• -
• CASE-Function Calling
• qwen3-function使用-2.py
• qwen3-function使用.py
• requirements.txt
• -
• CASE-ticket-agent
• assistant_revenue_bot.py
• assistant_ticket_bot-1.py
• assistant_ticket_bot-2.py
• assistant_ticket_bot-3.py
• requirements.txt
• -
• 11-MCP与A2A应用
• 1-MCP与A2A的应用
• 笔记20250508.txt
• -
• CASE-A2A使用
• BasketBallAgent.py
• requirements.txt
• WeatherAgent.py
• -
• CASE-MCP Demo-1
• .cursorindexingignore
• .gitignore
• assistant_mcp_amap_bot.py
• assistant_mcp_txt_bot.py
• requirements.txt
• txt_counter.py
• 旅行规划.md
• -
• CASE-MCP Demo-2
• assistant_bot.py
• requirements.txt
• -
• 12-Agent智能体系统的设计与应用
• 1-Agent智能体系统的设计与应用
• 笔记20250513.txt
• -
• CASE-投顾AI助手（混合式）
• hybrid_wealth_advisor_langgraph.py
• hybrid_wealth_advisor_qwen_agent.py
• requirements.txt
• -
• CASE-智能投研助手（深思熟虑）
• deliberative_research_agent_comparison.md
• deliberative_research_agent_documentation.md
• deliberative_research_langgraph.py
• deliberative_research_qwen_agent-2.py
• requirements.txt
• -
• CASE-私募基金运作指引问答助手（反应式）
• fund_qa_langgraph.py
• fund_qa_qwen_agent.py
• -
• 13-视觉大模型与多模态理解
• yolo-cases
• 笔记20250515.txt
• 视觉大模型与多模态理解
• -
• CASE-MinerU使用
• 1-MinerU.ipynb
• download_models_hf.py
• Qwen3-tech_report
• 三国演义
• -
• CASE-VLM在寿险中的应用
• 1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb
• 2-Qwen-VL-本地图片.ipynb
• prompt_template_cn.xlsx
• prompt_template_cn_result.xlsx
• -
• .ipynb_checkpoints
• 2-Qwen-VL-本地图片-checkpoint.ipynb
• -
• CASE-VLM在车险中的应用
• 1-Qwen-VL-保险识别-cn.ipynb
• 2-Qwen-VL-chat1.ipynb
• prompt_template_cn.xlsx
• prompt_template_cn_result-20250430.xlsx
• prompt_template_cn_result.xlsx
• prompt_template_en.xlsx
• prompt_template_en_result.xlsx
• -
• .ipynb_checkpoints
• 1-Qwen-VL-保险识别-cn-checkpoint.ipynb
• 2-Qwen-VL-chat1-checkpoint.ipynb
• -
• CASE-汽车剐蹭视频理解
• car
• requirements.txt
• video-understand.ipynb
• video-understand.py
• -
• 15-Coze工作原理与应用实例
• 1-Coze工作原理与应用实例
• 笔记20250522.txt
• -
• CASE：创建产品知识库
• 大模型定价.xlsx
• 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法
• 空调定价.xlsx
• 远程办公场景最佳实践.docx
• -
• 16-Coze进阶实战与插件开发
• ABC公司证券产品介绍.txt
• Coze进阶实战与插件开发
• 笔记20250527.txt
• 证券舆情Agent
• -
• CASE-客户分层营销助手
• user_behavior_event.xlsx
• user_tag.xlsx
• 营销策略.xlsx
• -
• CASE-市场舆情监测Agent
• AppStorePast-代码1.py
• AppStorePast.py
• securities_past.py
• 代码.js
• 代码1.py
• -
• CASE-智能客服Agent
• user_complain.xlsx
• 上海证券交易所交易规则
• 中国平安金裕人生理财产品.doc
• 平安财富日添利理财产品.doc
• 港股交易规则介绍
• -
• 2-Prompt工程：设计与优化
• 1-DeepSeek使用
• 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.ipynb
• 1-情感分析-Deepseek-阿里代理.py
• 2-提示词工程
• 2-提示词工程使用.ipynb
• 2-提示词工程使用.py
• 3-deepseek-r1-7b使用.ipynb
• 3-deepseek-r1-7b使用.py
• README.md
• 笔记20250403.txt
• -
• 3-Cursor编程：从入门到精通
• 1-Cursor编程
• 【补充】CASE-病床使用情况
• 【课前准备】AI编程工具安装
• 笔记20250408.txt
• -
• CASE-bed_usage
• hospital_bed_usage_data.xlsx
• -
• .qodo
• CASE-dashboard_epidemic
• 香港各区疫情数据_20250322.xlsx
• -
• CASE-Excel_merge
• 员工基本信息表.xlsx
• 员工绩效表.xlsx
• -
• 【完成参考】bed_usage
• .gitignore
• app.py
• hospital_bed_usage_data.xlsx
• precompute_data.py
• README.md
• view_excel_data.py
• -
• .qodo
• history.sqlite
• -
• charts
• -
• data_cache
• data_cache.pkl
• metadata.json
• -
• templates
• index.html
• -
• 【完成参考】dashboard_epidemic
• .gitignore
• app.py
• README.md
• read_excel.py
• requirements.txt
• 香港各区疫情数据_20250322.xlsx
• -
• .git
• AUTO_MERGE
• config
• description
• FETCH_HEAD
• HEAD
• index
• ORIG_HEAD
• packed-refs
• -
• hooks
• applypatch-msg.sample
• commit-msg.sample
• fsmonitor-watchman.sample
• post-update.sample
• pre-applypatch.sample
• pre-commit.sample
• pre-merge-commit.sample
• pre-push.sample
• pre-rebase.sample
• pre-receive.sample
• prepare-commit-msg.sample
• push-to-checkout.sample
• update.sample
• -
• info
• exclude
• -
• logs
• HEAD
• -
• refs
• heads
• main
• -
• remotes
• origin
• HEAD
• -
• objects
• 39
• 0059641fc67bbda6a3cdbaf16515b3bac114dd
• -
• 3b
• 383567e2a31880331a325ff8d021bcb8dca45d
• -
• 4d
• 84c0585185cd37ab36a97464267611d7689e6f
• -
• 61
• 50e0ab5b3e781d86b0ff967c5e65f63cc194e9
• -
• e5
• 8688cd21d155014cdb4aad0aa89a496623c778
• -
• ef
• 477572c2dd8359755b5caf13abd9b4b84d5420
• -
• fc
• 64be2b47b1d93fb795e65ab307757784f4dbac
• -
• info
• pack
• pack-17448d16632345d0b2acd84ff4e6b1c9be947ae8.idx
• pack-17448d16632345d0b2acd84ff4e6b1c9be947ae8.pack
• -
• refs
• heads
• main
• -
• remotes
• origin
• HEAD
• -
• tags
• .qodo
• static
• css
• dashboard.css
• -
• js
• dashboard.js
• hongkong.json
• -
• templates
• index.html
• -
• 【完成参考】Excel_merge
• .gitignore
• Excel_merge.py
• 员工信息与绩效合并表.xlsx
• 员工基本信息表.xlsx
• 员工绩效表.xlsx
• -
• .qodo
• 4-Cursor数据可视化与洞察
• 1-Cursor数据可视化与洞察
• 2-CASE-客户续保预测
• 笔记20250410.txt
• -
• CASE-客户续保预测
• policy_data.xlsx
• policy_test.xlsx
• -
• 【完成参考】CASE-客户续保预测
• .gitignore
• analyze_data.py
• best_decision_tree_text.txt
• decision_tree_model.py
• decision_tree_text.txt
• logistic_regression_model.py
• naive_bayes_model.py
• policy_data.xlsx
• policy_test.xlsx
• random_forest_model.py
• README.md
• view_data.py
• view_excel.py
• -
• .qodo
• 5-Embeddings和向量数据库
• 1-Embedding与向量数据库
• 笔记20250414.txt
• -
• hotel_recommendation
• .gitignore
• hotel_rec - nltk.py
• hotel_rec.ipynb
• hotel_rec.py
• Seattle_Hotels.csv
• -
• .ipynb_checkpoints
• hotel_rec-checkpoint.ipynb
• -
• .qodo
• history.sqlite
• -
• word2vec
• word_seg.py
• word_similarity.py
• -
• journey_to_the_west
• segment
• segment_0.txt
• -
• source
• journey_to_the_west.txt
• -
• models
• word2Vec.model
• -
• three_kingdoms
• source
• three_kingdoms.txt
• -
• utils
• create_batch_data.py
• create_word2vec.py
• files_processing.py
• segment.py
• __init__.py
• -
• __pycache__
• files_processing.cpython-311.pyc
• files_processing.cpython-35.pyc
• files_processing.cpython-36.pyc
• files_processing.cpython-37.pyc
• segment.cpython-311.pyc
• segment.cpython-35.pyc
• segment.cpython-36.pyc
• segment.cpython-37.pyc
• __init__.cpython-311.pyc
• __init__.cpython-35.pyc
• __init__.cpython-36.pyc
• __init__.cpython-37.pyc
• -
• 6-RAG技术与应用
• 1-RAG技术与应用
• 2-NotebookLM使用
• 笔记20250417.txt
• -
• CASE-ChatPDF-Faiss
• chatpdf-faiss.ipynb
• chatpdf-faiss.py
• ReadMe.md
• 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法
• -
• .ipynb_checkpoints
• chatpdf-faiss-checkpoint.ipynb
• -
• .qodo
• faiss-1
• index.faiss
• index.pkl
• -
• CASE-embedding使用
• bge-m3使用.py
• gte-qwen2-使用1.py
• gte-qwen2-使用2.py
• -
• .qodo
• 7-RAG高级技术与最佳实践
• 1-RAG高级技术与实践
• 笔记20250422.txt
• -
• Case-ChatPDF-Faiss
• chatpdf-faiss.ipynb
• chatpdf-faiss.py
• MultiQueryRetriever使用.ipynb
• MultiQueryRetriever使用.py
• 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法
• -
• CASE-Qwen-Agent-RAG
• qwen-agent-1.ipynb
• qwen-agent-1.py
• qwen-agent-multi-files.ipynb
• qwen-agent-multi-files.py
• 浦发上海浦东发展银行西安分行个金客户经理考核办法
• -
• docs
• 1-平安商业综合责任保险（亚马逊）.txt
• 2-雇主责任险.txt
• 3-平安企业团体综合意外险.txt
• 4-雇主安心保.txt
• 5-施工保.txt
• 6-财产一切险.txt
• 7-平安装修保.txt
• 平安产险交通出行意外伤害保险（互联网版）产品说明
• 平安产险交通工具意外伤害保险（互联网版）条款
• 平安企业团体综合意外险(互联网版)适用条款
• 平安商业综合责任保险（亚马逊）
• 平安境内紧急医疗救援服务条款
• 平安附加疾病身故保险条款
• -
• graphrag-main
• cases
• .env
• settings.yaml
• -
• input
• three_kingdoms.txt
• -
• rerank
• beg-reranker.ipynb
• beg-reranker.py
• -
• 8-Text2SQL：自助式数据报表开发
• 1-Text2SQL：自助式数据报表开发
• 2-vanna使用
• 笔记20250424.txt
• -
• CASE-SQL Copilot
• codegeex-1.ipynb
• qwen-coder1.ipynb
• -
• insurance
• qa_list-1.txt
• qa_list-2.txt
• SQL查询-Chat.ipynb
• SQL查询-Coder.ipynb
• SQL结果评测.ipynb
• -
• data
• AgentInfo.xlsx
• BeneficiaryInfo.xlsx
• ClaimInfo.xlsx
• create_sql.txt
• CustomerInfo.xlsx
• EmployeeInfo.xlsx
• PolicyInfo.xlsx
• ProductInfo.xlsx
• 数据表字段说明-精简1.txt
• -
• Case-SQL-LangChain
• sql_agent_deepseek.ipynb
• sql_life_insurance.ipynb
• -
• .ipynb_checkpoints
• sql_agent_deepseek-checkpoint.ipynb
• sql_life_insurance-checkpoint.ipynb
• -
• CASE-SQL-vanna
• vanna-mysql.ipynb
• vanna-mysql.py
• -
• SQL数据表源文件
• agentinfo.sql
• beneficiaryinfo.sql
• claiminfo.sql
• crs_orders.sql
• customerinfo.sql
• employeeinfo.sql
• heros.sql
• policyinfo.sql
• productinfo.sql
• -
• 9-LangChain：多任务应用开发
• 1-LangChain：多任务应用开发
• 2-Generative Agents
• 笔记20250429.txt
• -
• Case-LangChain使用
• 1-LLMChain.ipynb
• 2-LLMChain.ipynb
• 3-LLMChain.ipynb
• 4-ConversationChain.ipynb
• 5-product_llm.py
• -
• .ipynb_checkpoints
• 1-LLMChain-checkpoint.ipynb
• 2-LLMChain-checkpoint.ipynb
• 3-LLMChain-checkpoint.ipynb
• 4-ConversationChain-checkpoint.ipynb
• ConversationChain1-checkpoint.ipynb
• indexes1-checkpoint.ipynb
• LLMChain-ChatPromptTemplate1-checkpoint.ipynb
• LLMChain1-checkpoint.ipynb
• LLMChain2-1-checkpoint.ipynb
• LLMChain2-checkpoint.ipynb
• LLMChain3-checkpoint.ipynb
• -
• CASE-工具链组合
• 1-simple_toolchain.py
• 2-simple_toolchain.py
• 3-lcel-demo.py
• requirements.txt
• -
• CASE-搭建故障诊断Agent
• 2-network_diagnosis_agent.py
• network_diagnosis_agent_logic.md
• requirements.txt
• -
• AI大模型全栈会员专享系列讲座（赠）
• 1.AI编程
• 1. 【何少甫】网易 CodeWave 智能开发平台的 AI 实践
• -
• 2.RAG
• 1. 【翼飞】阿里云百炼之RAG在企业场景的应用
• 2. 【刘海峰】ChatU.ai 企业落地经验
• -
• 3.LangChain
• 1. 【薛宏伟】LangChain 核心源码解读
• -
• 4.手撕 AutoGPT
• 1. 【丛鑫、卢雅西】XAgent 原理、技术与应用
• 2. 【林义章】MetaGPT 让每个人拥有专属智能体
• -
• 5.Fine-tuning
• 1. 【张轩玮】我是如何训练百亿参数大模型 ChatYuan 的
• 2. 【施兴】如何用 Stable Diffusion 复现一个妙鸭
• 3. 【甘如饴】多模态大模型和代码大模型是怎样炼成的
• 4. 【神秘嘉宾】大模型时代的AI产品新挑战
• 5. 【可乐】百度智能云千帆行业实战&金融大模型应用探索与开发实践
• 6. 【麒汀】阿里云百炼之一站式模型微调训练实践
• 7. 【罗璇】从RWKV看端侧大模型的发展
• -
• 6.多模态
• 1. 【吴桂林】数字分身应用及技术介绍
• -
• 7.部署和交付
• 1. 【David】智能算力那点事儿
• -
• 8.产品设计和运营
• 1. 【周玮】AI 落地实战应用——EDGE 过程总结和复盘
• 2. 【王乐】复盘 FoloToy AI 玩具的独立开发历程
• 3. 【汪源】GenAI的创新逻辑与趋势
• 4. 【Frank Nee】中国产品如何出海
• -
• AI大模型全栈工程师先导课（赠）
• 1-初始Python
• 10-字符编码的处理
• 11-Python程序调式和异常处理技巧
• 12-JSON应用
• 13-文件IO
• 14-爬虫（1）
• 15-爬虫（2）
• 16-爬虫（3）
• 17-爬虫（4）
• 18-字符串处理
• 19.dotenv使用
• 2-Windows环境安装
• 20.FastAPI的使用
• 3-macOS环境安装
• 4-VSCode安装与应用
• 5-PyCharn安装与应用
• 6-pip包管理工具
• 7-Python工程应用-字符串
• 8-Python文档化应用场景
• 9-如何使用注解
• -
• ai大模型正课
• 0、开班典礼
• 10、Function Calling与跨模型协作
• 11、Agent智能体系统的设计与应用
• 12、MCP应用与实战
• 13、视觉大模型与视觉智能体
• 14、视觉大模型与视觉智能体
• 15、Fine-tuning技术与大模型优化
• 16、Coze工作原理与应用实例
• 17、Coze插件开发实战
• 1、AI大模型基本原理与deepseek使用
• 2、Prompt工程：设计与优化
• 3、Cursor编程-从入门到精通
• 4、Cursor 可视化大屏搭建
• 5、Embeddings和向量数据库
• 6、RAG（Retrieval Augmented Generation）技术与应用
• 7、RAG高级技术与最佳实践
• 8、Text2SQL：自助式数据报表开发
• 9、LangChain：多任务应用开发
• -
• AI大模型追新课
• 1、DeepSeek解析：技术演进、模型指南与产业应用
• 2、解析 Manus：多智能体技术的架构与未来
• -
• 常用工具下载
• OllamaSetup.exe