AI 大模型企业应用实战 
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课程目录
已完结/共 23 讲
基础篇 (4讲)
时长 23:00
时长 20:30
时长 18:08
时长 25:48
企业应用篇 (8讲)
时长 12:58
时长 17:03
时长 20:23
时长 18:27
时长 19:58
时长 20:16
时长 22:49
时长 22:31
研发效率篇 (6讲)
时长 30:20
时长 20:00
时长 24:23
时长 23:00
时长 14:53
直播回放 (1讲)
时长 01:09:56
结束语&结课测试 (2讲)
时长 02:19
时长 00:12
AI 大模型企业应用实战
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当前播放: 13｜研发全过程中的应用：硅基工程师诞生
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课程介绍
内容综述
01 | 第一个大模型程序：Hello GPT
02｜提示词技巧：获得代码友好的回复
03 | 初识LangChain：你的瑞士军刀
04｜保持会话状态：让Chatbot获得记忆
05 | 对话启发式UI：交互方式的新思考
06 | Function Calling：让GPT学会使用工具
07｜LangChain Agent：让GPT学会使用工具
08｜In-context learning：学习解决特定任务
09｜ReAct模式：构建自己的AutoGPT
10｜文本分片及向量化：让大模型应用企业内部数据
11｜LangChain Retrieval：连接大模型和内部文本
12｜整合所学：构建多模态Chatbot
13｜研发全过程中的应用：硅基工程师诞生
14｜代码生成：解决代码生成的依赖性并增强确定性
15｜有效利用LLM开发：编写大模型友好的代码
16｜云原生部署任务实践：让你成为更好的DevOps工程师
17｜HuggingFace与Pre-trained Model：借助AI社区的力量
18｜架构展望：集成大模型的应用参考架构
直播回放｜Semantic-Kernel大模型开发实战
结束语｜道阻且长，行则将至
结课测试｜来赴一场满分之约吧！
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全部留言(2)
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jumpfox
谢谢老师的精彩讲授，很有趣。
Openai前几天发布了GPT-4 turbo和Assistants API，老师您看这会对langchain生态带来什么样的冲击，从业者如何适应、拥抱这种变化？
作者回复: 感谢认可！ 无论是LangChain，还是Assistants API都是为了简化LLM的使用，解决公共问题，如：记忆，利用LLM的推理编排方法等等 对于开发者而言提供了更多的利用LLM进行应用开发的选择，作为开发者最重要是掌握LLM及其应用的核心原理，如：in-context learning等，并且始终从用户问题出发，选择合适的方式实现应用。
2023-11-10
1
脱尼
请问老师，低代码和GPT的结合生成思路是怎样的？ 例如低代码页面的描述是一份JSON，想利用GPT生成一个表单页面（JSON），交给运行时去解析执行。前提是有一份schema。
作者回复: 1. 在你的案例中可以利用课程中的in-context learning，让GPT 来生成符合的schema格式的JSON 2. 另外，可以是让GPT根据用户的输入/上下文生成查询，或者对现有的方法（数据提取，数据处理，数据转换...)进行编排生成执行序列
2023-11-08
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