第一章 了解大模型演进历程
1、大模型应用开课导语
2、大模型演进历程
第二章 NLP自然语言处理
3、RNN、LSTM、GRU面试核心理论总结
4、transformer架构介绍
5、transformer架构代码复现
6、FastText模型面试核心理论总结
第三章 大模型
7、了解大模型基础知识
8、大模型提示词工程
9、大模型调用
10、大模型实现分类_实体抽取任务
第四章 大模型项目实战
11、langchian介绍
12、langchain项目conda虚拟环境安装指导
13、model组件
14、index组件
15、memory组件
16、agents和chain组件
17、AI编程RAG项目架构讲解
18、用ai编程从0搭建rag项目
19、AI编程rag项目完整过程
20、智能小易（RAG）项目背景和架构图
21、启动项目和使用
22、Anaconda和mysql工具安装说明
23、项目目录架构和配置文件讲解
24、mysql+milvus表结构和数据处理到入库
25、mysql和milvus字段和数据对应
26、重排+记忆+提示词模板
27、RRF算法讲解
28、意图识别和redis缓存
29、在线问答执行路径讲解
30、后端接口封装讲解
31、评估指标讲解
32、项目优化讲解
33、BM25算法讲解补充
34、RAG项目面试高频问题
35、RAG项目简历撰写参考
36、embedding和rerank用gpu提速
37、rag重排显卡提效演示
38、lora微调项目实战导语
39、微调项目做完后记得关机并删除
40、llamafactory框架安装
41、下载原始模型权重
42、启动lora微调服务
43、在推理显存中合并权重
44、推理测试
45、手动合并权重
46、部署手动合并权重服务并测试
47、LLM做意图识别分流演示
48、lora微调面试高频问题及回答技巧
49、全参微调导语（选做）
50、全参微调完整过程(选做)
51、智能体就业薪资和项目背景
52、项目架构设计详解
53、启动docker服务
54、智能体项目启动流程
55、智能体项目目录结构
56、MCP服务封装讲解
57、AI编程_问答agent服务封装讲解
58、算税和闲聊agent服务封装讲解
59、路由agent服务封装粗讲
60、API接口文档及联调实时测试
61、主服务预处理和粗路由代码讲解
62、主服务向路由智能体发任务代码讲解
63、主服务向路由发任务日志追踪
64、意图识别和任务拆解代码讲解
65、意图识别和任务拆解日志追踪
66、路由执行调度（并行模式）
67、路由执行调度日志追踪（并行）
68、调用智能体完成任务返回并融合
69、调用智能体完成任务返回并融合日志追踪
70、融合结果返回并消费SSE输出
71、串行链路讲解1
72、串行链路讲解2
73、项目需要掌握环节
74、项目流程总结1
75、项目流程总结2
76、mysql和redis数据可视化工具
77、redis连接补充
78、快捷入口讲解
79、智能体评估体系搭建1
80、智能体评估体系搭建2
81、智能体项目优化
82、智能体项目简历撰写
83、简历项目高频问题及回答技巧1
84、简历项目高频问题及回答技巧2
第五章 预训练模型
85、BERT_GPT架构
86、模型压缩技术
87、分类项目实战_背景_技术选型
88、分类项目实战_项目架构
89、分类项目实战_项目环境安装
90、数据拉取_清洗_转换格式
91、fasttext训练过程
92、BERT编码演示
93、bert训练代码讲解
94、bert训练过程
95、bert训练显存占用
96、bert剪枝代码和过程
97、bert量化代码和过程
98、bert知识蒸馏代码和过程
99、bert及剪枝量化蒸馏后效果对比
100、分类项目简历
101、分类项目简历高频问题
