【资源介绍】:
现在以 GPT 为代表的大语言模型广受关注,许多企业都在积极探索在自身领域落地 AIGC 技术。
虽然大模型在辅助文档编写、问题回答、内容总结等特定的日常任务上表现良好,但想要把 GPT 这类自然语言模型真正应用到企业应用开发,提高系统的智能化和自动化,我们仍然面临着许多挑战。
LLM 基于历史数据训练,处理最新信息相关查询的能力有限。
与环境的交互问题处理难度大,比如通过 LLM 执行 shell 命令或调用 API 等任务,都涉及到对系统外部环境的联动。
LLM 需要结合企业内部数据训练调优,才能保障生成内容的准确性。
LLM 的代码生成能力虽然很强大,但往往针对通用功能,无法处理企业里更复杂的需求。
【资源目录】:
├──01-第一个大模型程序:HelloGPT.mp4 70.79M
├──02|提示词技巧:获得代码友好的回复.mp4 65.50M
├──03-初识LangChain:你的瑞士军刀.mp4 58.05M
├──04|保持会话状态:让Chatbot获得记忆.mp4 88.93M
├──05-对话启发式UI:交互方式的新思考.mp4 40.11M
├──06-FunctionCalling:让GPT学会使用工具.mp4 54.50M
├──07|LangChainAgent:让GPT学会使用工具.mp4 69.54M
├──08|In-contextlearning:学习解决特定任务.mp4 55.70M
├──09|ReAct模式:构建自己的AutoGPT.mp4 61.79M
├──10|文本分片及向量化:让大模型应用企业内部数据.mp4 68.46M
├──11|LangChainRetrieval:连接大模型和内部文本.mp4 68.64M
├──12|整合所学:构建多模态Chatbot.mp4 80.64M
├──13|研发全过程中的应用:硅基工程师诞生.mp4 105.91M
├──14|代码生成:解决代码生成的依赖性并增强确定性.mp4 75.61M
├──15|有效利用LLM开发:编写大模型友好的代码.mp4 88.45M
├──16|云原生部署任务实践:让你成为更好的DevOps工程师.mp4 72.61M
├──17|HuggingFace与Pre-trainedModel:借助AI社区的力量.mp4 51.78M
├──18|架构展望:集成大模型的应用参考架构.mp4 40.57M
├──结课测试|来赴一场满分之约吧!.ts 430.89kb
├──结束语|道阻且长,行则将至.mp4 7.01M
├──课程介绍.ts 25.68M
├──内容综述.mp4 10.42M
└──直播回放|Semantic-Kernel大模型开发实战.mp4 216.74M
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