尚硅谷-2026年1月开课大模型智能体线上速成班V2.0

资源介绍

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📁AA_0248——尚硅谷-2026年1月开课大模型智能体线上速成班V2.035 个文件夹 · 289 个文件

▶📁 01-大模型概述_低代码智能体开发_企业级LM部署4 个文件夹 · 48 个文件

▶📁 day0111 个文件

📄01-整体课程介绍.mp4217.0MB

📄02-为什么会出现大模型.mp4241.7MB

📄03-大模型中的计量单位.mp472.4MB

📄04-大模型的分类.mp4172.2MB

📄05-大模型的4个要素.mp459.6MB

📄06-大模型的训练环节.mp4146.8MB

📄07-大模型的推理环节_算力和算力的瓶颈.mp4144.9MB

📄08-工程化的几个模块_如何访问大模型.mp4109.7MB

📄09-工程化落地的整体流程.mp491.0MB

📄10-提示词工程的几个要素.mp4364.0MB

📄11-提示词的边界_注意点.mp4105.9MB

▶📁 day0211 个文件

📄01-关于RAG的说明.mp485.7MB

📄02-关于模型微调的说明.mp4137.9MB

📄03.mp487.3MB

📄04-关于智能体的说明（含mcp、工作流）.mp4247.2MB

📄05-RAG的基本执行流程.mp477.8MB

📄06-以CherryStudio和ima为例，说明RAG知识库的使用.mp4220.9MB

📄07-以Dify为例演示RAG知识库的使用.mp497.9MB

📄08-智能体的整体介绍_coze的界面功能介绍.mp4246.7MB

📄09-创建智能体1：深夜情感主播.mp494.8MB

📄10-创建智能体2：大学百事通.mp4113.3MB

📄11-创建智能体3：家庭记账软件_Dify智能体创建的简单演示.mp495.5MB

▶📁 day0310 个文件

📄01-商户运营管家涉及到的几个项目的介绍.mp4120.0MB

📄02-coze中如何导入现有的资源.mp464.0MB

📄03-coze案例：产品营销海报的生成.mp4292.6MB

📄04-大家几个问题的回复.mp449.2MB

📄05-Dify案例：一键生成行业调研报告.mp4370.0MB

📄06-Dify案例：处理客户投诉助手.mp481.5MB

📄07-Coze案例：客服对话记录分析.mp4244.7MB

📄08-Dify案例：客服对话记录分析.mp419.2MB

📄09-Coze与Dify案例：商品评论分析.mp4154.2MB

📄10-Coze案例：商品营销卖点提炼.mp4136.1MB

▶📁 day0416 个文件

📄01.mp4174.8MB

📄02-Python代码调用Dify平台的工作流.mp4115.6MB

📄03-本地Ollama的部署说明.mp475.9MB

📄04-为什么要进行企业级大模型部署_部署方案.mp496.1MB

📄05-服务器配置的选择_Docker的安装.mp4195.5MB

📄06-Dify的安装和部署.mp4126.9MB

📄07-Dify平台部署在线大模型.mp418.3MB

📄08-AutoDL部署服务器_部署XInference_部署LLM.mp4207.1MB

📄09-部署嵌入模型_部署重排序模型.mp489.0MB

📄10-Dify平台接入Xinference的三种模型并演示使用.mp430.6MB

📄11-建议：相关资源的关闭.mp420.4MB

📄12-coze案例3之set_product_name_and_desc工作流的搭建.mp4139.4MB

📄13-coze案例3之selling_point_generation工作流的搭建.mp4160.1MB

📄14-coze案例3之selling2buying_point工作流的搭建.mp476.2MB

📄15.mp4121.8MB

📄16-小结.mp474.7MB

▶📁 02-LangChain_LangGraph_MCP9 个文件夹 · 98 个文件

▶📁 day015 个文件

📄01_langchain简介和扯淡闲聊求职学习方法.mp4370.5MB

📄02_langchain架构和未来趋势.mp477.3MB

📄03_模型调用入门.mp4455.6MB

📄04_model_provider课间答疑.mp430.3MB

📄05_模型调用企业版.mp4140.7MB

▶📁 day026 个文件

📄06_Model-IO大模型接口.mp4305.3MB

📄07_Ollama本地大模型部署.mp4139.3MB

📄08_模型调用方法6大方法.mp4195.8MB

📄09_模型参数temperature补充.mp420.5MB

📄10_Prompt是什么.mp4175.6MB

📄11_提示词模板之构造方法.mp4206.3MB

▶📁 day038 个文件

📄12_创建提示词PromptTemplate下集.mp4298.3MB

📄13.mp473.8MB

📄14.mp4169.8MB

📄15_ChatPromptTemplate实例化参数3大类型.mp430.4MB

📄16_MessagesPlaceholder消息占位符提示词模板.mp495.8MB

📄17_外部加载Prompt.mp440.1MB

📄18_输出解析器是什么及两大方法.mp4120.0MB

📄19.mp4272.9MB

▶📁 day0410 个文件

📄20_Runnable统一接口和方法.mp458.8MB

📄21_LCEL理论入门.mp416.7MB

📄22_链式调用基础用法案例代码.mp4307.5MB

📄23_RunnableLambda回答同学提问.mp439.0MB

📄24_记忆缓存为什么重要.mp443.0MB

📄25_记忆中间件简介.mp4112.2MB

📄26_记忆缓存之内存版.mp466.8MB

📄27_记忆缓存之redis版.mp4166.1MB

📄28.mp486.2MB

📄29_Tools实战天气查询.mp4231.6MB

▶📁 day0511 个文件

📄30_向量化模型理论入门.mp4111.5MB

📄31_向量数据库.mp459.6MB

📄32_文本向量化hello.mp456.6MB

📄33_文本嵌入模型常用编码模板.mp456.3MB

📄34_用redisStack作为向量存储.mp4140.3MB

📄35_RAG是什么能干嘛.mp490.4MB

📄36_RAG流程和文档加载器理论.mp477.0MB

📄37_文档加载器-代码案例.mp475.3MB

📄38_使用split_text()方法进行文本分割.mp4134.4MB

📄39_答疑和分割文档对象案例.mp4103.3MB

📄40_AI智能运维助手大厂真实案例.mp4152.7MB

▶📁 day068 个文件

📄41_MCP入门概念.mp4157.4MB

📄42_MCP架构知识.mp459.9MB

📄43_MCP案例FastMCP调用.mp4367.3MB

📄44_课堂答疑交流.mp4224.2MB

📄45_Agent智能体入门理论.mp457.1MB

📄46_Agent演变过程.mp440.6MB

📄47_AgentReact推理执行案例.mp4217.2MB

📄48_A2A案例讲解.mp4256.6MB

▶📁 day078 个文件

📄01_LangGraph理论概述.mp4150.1MB

📄02_LangGraph的技术架构.mp438.9MB

📄03_LangGraphHelloWorld.mp4222.9MB

📄04_加一点业务.mp478.5MB

📄05_图的构建流程-小总结.mp4130.2MB

📄06.mp456.9MB

📄07_api之基本的tate定义.mp439.6MB

📄08_api之state的schema.mp4103.3MB

▶📁 day0815 个文件

📄01_LangGraph理论概述.mp4150.1MB

📄02_LangGraph的技术架构.mp438.9MB

📄03_LangGraphHelloWorld.mp4222.9MB

📄04.mp4149.8MB

📄05_图的构建流程-小总结.mp4130.2MB

📄06_api之图的构建流程.mp456.9MB

📄07_api之基本的State定义.mp439.6MB

📄08_api之state的schema.mp4103.3MB

📄09_api之state的reducer更新策略.mp4294.2MB

📄10_api之node的定义理论知识.mp479.6MB

📄11_api之node缓存策略.mp486.9MB

📄12_api之node的异常重试处理机制.mp4131.2MB

📄13.mp478.5MB

📄14_api之条件和入口点.mp454.8MB

📄15_api之send.mp4128.7MB

▶📁 day0927 个文件

📄01_LangGraph理论概述.mp4150.1MB

📄02.mp486.9MB

📄03_LangGraphHelloWorld.mp4222.9MB

📄04_加一点业务.mp478.5MB

📄05_图的构建流程-小总结[dmz社区dmzshequ.Com].mp4130.2MB

📄06_api之图的构建流程.mp456.9MB

📄07_api之基本的tate定义.mp439.6MB

📄08_api之state的schema.mp4103.3MB

📄09_api之state的reducer更新策略.mp4294.2MB

📄10.mp479.6MB

📄11.mp4149.8MB

📄12_api之node的异常重试处理机制.mp4131.2MB

📄13.mp438.9MB

📄14_api之条件和入口点.mp454.8MB

📄15_api之send.mp4128.7MB

📄16_api之Command.mp4117.1MB

📄17_api之RuntimeContext运行时上下文.mp4207.0MB

📄18_高级特性之流式处理(Streaming).mp4269.1MB

📄19_内存检查点.mp4103.3MB

📄20_数据库检查点(sqlite).mp460.9MB

📄21_构建Agent实现记忆存储.mp424.4MB

📄22_时间回溯(Time-Travel).mp4198.2MB

📄23_子图作为节点添加到父图.mp4106.9MB

📄24_跨图状态交互[IT自学社区dmzshequ.Com].mp468.2MB

📄25_多智能体架构理论说明.mp4142.0MB

📄26_A2A主管和交接案例.mp4200.8MB

📄27_智能体技能.mp4185.7MB

▶📁 03-项目_掌柜问数9 个文件夹 · 82 个文件

▶📁 1.笔记1 个文件

📄尚硅谷大模型项目之掌柜问数.docx3.7MB

▶📁 4.视频7 个文件夹 · 81 个文件

▶📁 day_017 个文件

📄01-掌柜问数-项目概述.mp4270.9MB

📄02-掌柜问数-核心思想.mp469.3MB

📄03.mp4134.2MB

📄04-掌柜问数-项目架构-元数据库.mp4296.1MB

📄05-掌柜问数-项目架构-向量索引.mp4148.6MB

📄06-掌柜问数-项目架构-全文索引.mp4168.9MB

📄07-掌柜问数-项目架构-问数智能体.mp4339.5MB

▶📁 day_0211 个文件

📄01-掌柜问数-课程回顾.mp4102.5MB

📄02-掌柜问数-开发环境-创建UV项目.mp4138.9MB

📄03-掌柜问数-开发环境-UV使用说明.mp423.6MB

📄04-掌柜问数-开发环境-安装依赖.mp424.4MB

📄05-掌柜问数-开发环境-安装Docker.mp4120.3MB

📄06-掌柜问数-开发环境-Docker镜像使用说明.mp474.1MB

📄07-掌柜问数-开发环境-启动所需服务.mp4195.6MB

📄09-掌柜问数-基础设施-配置参数管理.mp4376.4MB

📄10-掌柜问数-基础设施-Qdrant快速入门.mp4168.1MB

📄11-掌柜问数-基础设施-Qdrant客户端.mp4164.5MB

📄【优质资源‖关注：解锁】.mp469.6MB

▶📁 day_0310 个文件

📄01-掌柜问数-基础设施-QdrantClients-异步.mp4138.9MB

📄02-掌柜问数-基础设施-ESClient-基础概念.mp4151.7MB

📄03-掌柜问数-基础设施-ESClient-客户端概述.mp462.3MB

📄04.mp4177.8MB

📄05-掌柜问数-基础设施-ESClient-编码.mp4198.3MB

📄06-掌柜问数-基础设施-EmbeddingClient-概述.mp4137.8MB

📄07-掌柜问数-基础设施-EmbeddingClient-编码.mp4142.9MB

📄08-掌柜问数-基础设施-MySQLClient-快速入门.mp4188.0MB

📄09-掌柜问数-基础设施-MySQLClient-编码.mp4318.2MB

📄10-掌柜问数-基础设施-MySQLClient-参数配置.mp4233.8MB

▶📁 day_0410 个文件

📄01-掌柜问数-Docker环境问题.mp4129.4MB

📄02-掌柜问数-基础设置-MySQLClient-完善.mp4126.6MB

📄03-掌柜问数-基础设置-日志相关配置.mp4189.9MB

📄04-掌柜问数-元数据知识库-需求说明.mp466.1MB

📄05-掌柜问数-元数据知识库-脚本执行说明.mp4170.4MB

📄06-掌柜问数-元数据知识库-脚本参数解析.mp4195.8MB

📄07-掌柜问数-元数据知识库-代码分层说明.mp459.8MB

📄08-掌柜问数-元数据知识库-读取配置文件.mp4252.6MB

📄09-掌柜问数-元数据知识库-代码分层梳理.mp4296.7MB

📄10-掌柜问数-元数据知识库-保存表信息和字段信息到数据库-上.mp4381.6MB

▶📁 day_05（下午+晚上）18 个文件

📄01-掌柜问数-元数据知识库-保存表信息和字段信息到数据库-中.mp4129.4MB

📄02-掌柜问数-元数据知识库-保存表信息和字段信息到数据库-下.mp4241.4MB

📄03-掌柜问数-元数据知识库-为字段信息建立向量索引-上.mp487.2MB

📄04-掌柜问数-元数据知识库-为字段信息建立向量索引-中.mp473.0MB

📄05-掌柜问数-元数据知识库-为字段信息建立向量索引-下.mp4365.3MB

📄06-掌柜问数-元数据知识库-为字段取值构建全文索引-上.mp4226.9MB

📄07-掌柜问数-元数据知识库-为字段取值构建全文索引-下.mp4308.1MB

📄08-掌柜问数-元数据知识库-整理代码.mp453.5MB

📄09-掌柜问数-元数据知识库-保存指标信息到元数据库.mp4110.7MB

📄10-掌柜问数-元数据知识库-为指标信息建立向量索引.mp4136.8MB

📄11-掌柜问数-元数据知识库-最终测试.mp475.5MB

📄12.mp440.6MB

📄13-掌柜问数-问数智能体-langgraph基础回顾.mp4225.4MB

📄14-掌柜问数-问数智能体-流程图搭建.mp4282.7MB

📄15-掌柜问数-问数智能体-流程图流式输出.mp4261.2MB

📄16-掌柜问数-问数智能体-抽取关键词.mp4122.4MB

📄17-掌柜问数-问数智能体-召回字段信息-上.mp4252.9MB

📄18-掌柜问数-问数智能体-召回字段信息-下.mp4448.9MB

▶📁 day_06（下午＋晚上）15 个文件

📄01-掌柜问数-问数智能体-召回指标信息.mp4199.6MB

📄02-掌柜问数-问数智能体-召回字段取值.mp4268.1MB

📄03-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-一.mp473.4MB

📄04-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-二.mp4319.3MB

📄05-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-三.mp496.2MB

📄06-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-四.mp4204.8MB

📄07-掌柜问数-问数智能体-合并召回信息-五.mp4326.2MB

📄08-掌柜问数-问数智能体-过滤表信息.mp4379.0MB

📄09-掌柜问数-问数智能体-过滤指标信息.mp468.9MB

📄10-掌柜问数-问数智能体-添加额外上下文.mp4220.3MB

📄11.mp498.0MB

📄12-掌柜问数-问数智能体-校验SQL.mp4123.7MB

📄13-掌柜问数-问数智能体-校正SQL.mp450.2MB

📄14-掌柜问数-问数智能体-执行SQL.mp461.1MB

📄15-掌柜问数-API接口-需求说明.mp431.2MB

▶📁 day_0710 个文件

📄01-掌柜问数-API接口-基础-中间件.mp4122.1MB

📄02-掌柜问数-API接口-基础-依赖项-上.mp4158.5MB

📄03-掌柜问数-API接口-基础-依赖项-下.mp4168.1MB

📄04-掌柜问数-API接口-QueryService.mp4116.8MB

📄05-掌柜问数-API接口-QueryService依赖注入.mp4190.4MB

📄06-掌柜问数-API接口-生命周期事件.mp4102.4MB

📄07-掌柜问数-API接口-异常处理-上.mp4215.5MB

📄08-掌柜问数-API接口-异常处理-下.mp4171.1MB

📄09-掌柜问数-前后端对接.mp4109.8MB

📄10-掌柜问数-日志添加request_id.mp4364.8MB

▶📁 04-多智能体项目_deepagents5 个文件夹 · 38 个文件

▶📁 day01_概念和快速入门5 个文件

📄01_deepagents_agent发展过程和高阶提示词说明.mp4224.7MB

📄02_deepagents_介绍和核心功能说明.mp4170.5MB

📄03_deepagents_快速入门_基本使用和调用流程.mp4309.5MB

📄04_deepagents_快速入门_流式结果处理和解析.mp4296.1MB

📄05_deepagents_快速入门_高效多智能体设计.mp4224.0MB

▶📁 day02_进阶使用10 个文件

📄01_deepagents_进阶应用_子智能体以及异步执行处理.mp4489.9MB

📄02_deepagents_进阶应用_兼容langgraph和langchain形式.mp4163.7MB

📄03_deepagents_进阶应用_人机交互和具体动作实现.mp4391.8MB

📄04_deepagents_进阶应用_人机交互和具体动作实现.mp4391.8MB

📄05.mp414.2MB

📄06_deepagents_进阶应用_长期记忆和backends类型介绍.mp473.6MB

📄07_deepagents_进阶应用_filesystembackend说明和使用.mp4100.8MB

📄08_deepagents_进阶应用_store和statebackend说明和使用.mp4151.5MB

📄09_deepagents_进阶应用_compositeBackend说明和使用.mp451.3MB

📄10_deepagents_进阶应用_day02内容总结.mp436.6MB

▶📁 day03_进阶和项目搭建8 个文件

📄01.mp436.6MB

📄02_deepagents_进阶应用_中间件和自带中间件使用.mp4231.2MB

📄03_deepagents_进阶应用_自定义工具中间件使用.mp4145.0MB

📄04_deepagents_进阶应用_skill介绍和使用.mp4271.5MB

📄05_deepagents_进阶应用_总体总结[IT自学社区dmzshequ.Com].mp4133.5MB

📄06_深度搜索_项目介绍.mp4124.9MB

📄07_深度搜索_项目搭建和基础导入.mp4155.7MB

📄08_深度搜索_模型和配置文件准备.mp4100.3MB

▶📁 day04_数据库和rag助手开发8 个文件

📄01.mp4228.8MB

📄02.mp4167.4MB

📄03_深度搜索_子智能体_数据库搜索智能体.mp4465.2MB

📄04_深度搜索_子智能体_rag智能助手介绍.mp464.3MB

📄05_深度搜索_ragflow_安装_上.mp4270.3MB

📄06_深度搜索_ragflow_知识库和上传文件.mp4191.3MB

📄07_深度搜索_ragflow_助手和会话的操作.mp4265.7MB

📄08_深度搜索_ragflow_可视化页面和代码测试.mp4202.9MB

▶📁 day05_主智能体和接口设计6 个文件

📄1_深度搜索_子智能体_ragflow智能体配置.mp4274.7MB

📄2_深度搜索_主智能体_搭建.mp498.0MB

📄3_深度搜索_主智能体_前后端交互流程分析.mp4181.6MB

📄4_深度搜索_主智能体_主智能体执行方法分析.mp4221.2MB

📄5_深度搜索_主智能体_主智能体执行和api接口.mp4715.5MB

📄6_深度搜索_事件loop说明.mp478.9MB

📄代码资料.zip1.2GB

▶📁 05_项目_掌柜智库3 个文件夹 · 21 个文件

▶📁 day01_rag和项目介绍和搭建9 个文件

📄01_掌柜智库_rag_介绍和基本流程理解.mp4110.3MB

📄02_掌柜智库_项目开发_项目功能介绍.mp4113.0MB

📄03_掌柜智库_项目开发_项目流程和确保准确方案.mp4156.8MB

📄04_掌柜智库_项目开发_项目搭建和依赖导入.mp4212.8MB

📄05_掌柜智库_导入模块_导入模块图节点搭建.mp4242.9MB

📄06_掌柜智库_导入模块_node_entry节点实现.mp4182.5MB

📄07_掌柜智库_导入模块_node_pdf_to_md_节点分析.mp4110.9MB

📄08.mp4254.8MB

📄代码.exe601.7MB

▶📁 day02_导入模块_pdf转md和md图片识别节点10 个文件

📄1_掌柜智库_导入模块_node_pdf_to_md_进行mineru上传和轮询获取结果.mp4443.0MB

📄2_掌柜智库_导入模块_node_pdf_to_md_zip下载和解压处理.mp4267.1MB

📄3_掌柜智库_导入模块_node_pdf_to_md_测试.mp498.9MB

📄4_掌柜智库_导入模块_node_pdf_to_md_节点总结.mp469.9MB

📄5.mp4227.9MB

📄6_掌柜智库_导入模块_node_md_img_准备模型工具类.mp449.3MB

📄7_掌柜智库_导入模块_node_md_img_核心流程和参数总结.mp478.7MB

📄8.mp4258.2MB

📄9_掌柜智库_导入模块_本周内容说明.mp444.6MB

📄代码.exe603.3MB

▶📁 day03_导入模块_切割思路完善2 个文件

📄1_掌柜智库_导入模块_node_md_img_前置回顾和图片识别改码.mp4132.1MB

📄2_掌柜智库_导入模块_node_md_img_图片总结和访问限速处理.mp4399.8MB

📄智能体-课程大纲.pdf2.1MB

📄智能体速成-招生简章.pdf1.9MB

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