资源名称：黑马-AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课程

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目录结构

└── 📁 黑马-AI大模型RAG与Agent智能体开发项目课程
    ├── 📁 PPT
    │   ├── 📄 01提示词工程.pptx
    │   ├── 📄 02大模型RAG开发.pptx
    │   └── 📄 03RAG项目.pptx
    ├── 📁 视频
    │   ├── 📁 P1前置准备
    │   │   ├── 📄 01、通义千问大模型的接入.mp4
    │   │   ├── 📄 02、代码调用云端的大模型.mp4
    │   │   ├── 📄 03、使用环境变量保护APIKEY.mp4
    │   │   ├── 📄 04、Ollama简介.mp4
    │   │   ├── 📄 05、win&mac部署ollama并运行蒸馏模型.mp4
    │   │   └── 📄 06、代码调用ollama的本地模型.mp4
    │   ├── 📁 P2OpenAI库的基础使用
    │   │   ├── 📄 01、OpenAI库的基础使用.mp4
    │   │   ├── 📄 02、OpenAI库的流式输出模式.mp4
    │   │   └── 📄 03、OpenAI库附带历史消息调用模型.mp4
    │   ├── 📁 P3提示词工程
    │   │   ├── 📄 01、大模型prompt工程指南.mp4
    │   │   ├── 📄 02、提示词优化案例介绍和零样本少样本思想.mp4
    │   │   ├── 📄 03、提示词优化案例_金融文本分类任务.mp4
    │   │   ├── 📄 04、Json数据格式.mp4
    │   │   ├── 📄 05、提示词优化案例_金融文本信息抽取.mp4
    │   │   └── 📄 06、提示词优化案例_金融文本匹配.mp4
    │   ├── 📁 P4RAG开发
    │   │   ├── 📄 01、LangChain的简介.mp4
    │   │   ├── 📄 02、LangChain的环境部署.mp4
    │   │   ├── 📄 03、RAG介绍.mp4
    │   │   ├── 📄 04、[扩展]向量的基础概念.mp4
    │   │   ├── 📄 05、[扩展]余弦相似度算法.mp4
    │   │   ├── 📄 06、LangChain调用大语言模型.mp4
    │   │   ├── 📄 07、LangChain模型的流式输出.mp4
    │   │   ├── 📄 08、LangChain调用聊天模型.mp4
    │   │   ├── 📄 09、LangChain消息的简写形式.mp4
    │   │   ├── 📄 10、LangChain调用嵌入模型.mp4
    │   │   ├── 📄 11、LangChain通用提示词模板.mp4
    │   │   ├── 📄 12、FewShot提示词模板.mp4
    │   │   ├── 📄 13、模板类的format和invoke方法.mp4
    │   │   ├── 📄 14、ChatPromptTemplate的使用.mp4
    │   │   ├── 📄 15、Chain的基础使用.mp4
    │   │   ├── 📄 16、[扩展]或运算符的重写.mp4
    │   │   ├── 📄 17、简单理解Runnable接口.mp4
    │   │   ├── 📄 18、StrOutputParser字符串输出解析器.mp4
    │   │   ├── 📄 19、JsonOutputParser和多模型执行链.mp4
    │   │   ├── 📄 20、自定义函数加入链.mp4
    │   │   ├── 📄 21、Memory临时会话记忆.mp4
    │   │   ├── 📄 22、Memory长期会话记忆.mp4
    │   │   ├── 📄 23、CSVLoader.mp4
    │   │   ├── 📄 24、JSONLoader.mp4
    │   │   ├── 📄 25、TextLoader和文档分割器.mp4
    │   │   ├── 📄 26、PyPDFLoader.mp4
    │   │   ├── 📄 27、VectorStores向量存储.mp4
    │   │   ├── 📄 28、基于向量检索构建提示词.mp4
    │   │   └── 📄 29、RunnablePassthrough的使用.mp4
    │   ├── 📁 P5RAG项目
    │   │   ├── 📄 01、RAG项目案例介绍.mp4
    │   │   ├── 📄 02、RAG项目-文本上传WEB服务.mp4
    │   │   ├── 📄 03、RAG项目-md5工具函数开发.mp4
    │   │   ├── 📄 04、RAG项目-知识库更新服务.mp4
    │   │   ├── 📄 05、RAG项目-完成离线流程开发.mp4
    │   │   ├── 📄 06、RAG项目-在线流程向量存储服务代码.mp4
    │   │   ├── 📄 07、RAG项目-rag服务核心代码开发.mp4
    │   │   ├── 📄 08、RAG项目-历史会话记录功能的实现.mp4
    │   │   └── 📄 09、RAG项目-聊天页面开发.mp4
    │   └── 📄 课程导学.mp4
    └── 📁 资料
        ├── 📁 Miniconda3
        │   ├── 📄 Miniconda3-latest-MacOSX-arm64.pkg
        │   ├── 📄 Miniconda3-latest-MacOSX-x86_64.pkg
        │   └── 📄 Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe
        ├── 📁 PyCharm
        │   ├── 📁 pj
        │   │   ├── 📄 jetbra.zip
        │   │   ├── 📄 key.txt
        │   │   └── 📄 pj教程.txt
        │   ├── 📄 pycharm-2025.2.6-aarch64.dmg
        │   └── 📄 pycharm-2025.2.6.exe
        ├── 📁 Python
        │   ├── 📄 python-3.10.11-amd64.exe
        │   └── 📄 python-3.10.11-macos11.pkg
        └── 📁 数据资料
            ├── 📄 info.csv
            ├── 📄 pdf1.pdf
            ├── 📄 pdf2.pdf
            ├── 📄 Python基础语法.txt
            ├── 📄 stu.csv
            ├── 📄 stu.json
            ├── 📄 stus.json
            ├── 📄 stu_json_lines.json
            ├── 📄 尺码推荐.txt
            ├── 📄 洗涤养护.txt
            └── 📄 颜色选择.txt