大模型agent开发总结及代码地址分享

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课程介绍

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适合人群

具有计算机科学基础背景，具有python基础，并希望想转行并专注于大模型应用的同学

你将会学到

你对大模型的RAG原理及实践有一个深刻的理解，并能够在当前课程的实践上进一步完善适应实际业务。

课程简介

本课程是《手把手带你从0到1实现大模型agent》，旨在帮助大家了解大模型的应用及Agent的实现，帮助同学快速的将agent技术应用到实际场景中。内容包括：

agent原理及核心逻辑实现
agent各模型的功能分析
tools的定义及与action的映射
prompt模板定义
prompt模板与tools的集成
通义千问大模型的接入
agent完整链路的调试
agent优化升级(让agent更好的生成结果)

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电子科技大学硕士，精通NLP算法及大模型算法及应用，包括RAG及Agent等。现任职于腾讯高级研究员，具有7年以上的大型项目开发经验。研究领域涵盖人工智能，AIGC，NLP算法。申请专利近30项，曾多次参加腾格里沙漠植树及AI教学等公益活动，在2022年被评为优秀共产党员，荣获《2022年度深圳市产业发展与创新人才奖》。出过《手把手带你从0到1实现大模型agent》《手把手教你实现大模型RAG》《ChatGLM微调原理和源码分析》《chatglm原理介绍及源码剖析系列课程》《langchain源码剖析系列课程》等课程。

课程大纲

自动连播

手把手带你从0到1实现大模型RAG

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实战-手把手带你从0到1实现大模型agent

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langchain源码分析

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大模型实战项目：从0到1实现AI自动生成PPT功能

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chatglm原理及源码剖析

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chatglm的lora微调原理及源码剖析

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大语言模型开发训练营：LangChain实战

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0基础学习AIGC：大语言模型实战

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