本课程系统全面详细地进行基于大语言模型LLM的应用开发与辅助编程技术的讲解，包括基于大语言模型的应用开发领域与能力，基于ChatGPT的提示词工程，ChatGPT API应用开发，基于LangChain的大模型应用开发(包括新版本的LangChain表达式语言LCEL)，基于Github Copilot和ChatGPT的AI辅助编程，以及相关领域的新工具介绍等丰富的内容。
1 大语言模型与ChatGPT综述.mp4
2 大语言模型LLM应用开发综述.mp4
3 提示词引入（通过示例）.mp4
4 运行与编程实验环境准备.mp4
5 提示词工程2：判断与Few-Shot Prompting.mp4
6 提示词工程3：思维链CoT.mp4
7 提示词工程4：推理提示与更多推理.mp4
8 提示词工程5：知识风格提示与角色扮演.mp4
9 提示词工程6：角色生成器.mp4
10 提示词工程7：迭代.mp4
11 提示词工程8：聊天机器人–一般示例.mp4
12 提示词工程9：聊天机器人–商店订单服务.mp4
13 提供词工程10：代码生成.mp4
14 提示词工程11：对抗安全-注入、泄露与越狱.mp4
15 提示词工程12：对抗提示检测器与本章总结.mp4
16 LangChain引入与概述.mp4
17 几个相关概念与LangChain简单示例.mp4
18 Models- LangChain对接OpenAI.mp4
19 Models- LangChain对接ChatGLM.mp4
20 Prompts：文本语言模型LLMs的PromptTempl.mp4
21 Prompts：文本语言模型LLMs的FewShotProm.mp4
22 Prompts：聊天模型的提示词模板.mp4
23 Prompts：输出解析器Output Parser.mp4
24 Conversational Memory：引入与简单示例.mp4
25 ConversationBufferMemory.mp4
26 ConversationSummaryMemory.mp4
27 BufferWindow与TokenBuffer.mp4
28 EntityMemory与KGMemory.mp4
29 Chains：引入与LLMChain.mp4
30 SimpleSequentialChain与Sequenti.mp4
31 LLMRouterChain.mp4
32 EmbeddingRouterChain与Memory.mp4
33 Agent：引入与示例.mp4
34 Agent：Zero-Shot ReAct与会话.mp4
35 Agent：更多的Build-In与Python Agent.mp4
36 Agent：自定义代理.mp4
37 Indexes索引.mp4
38 LangChain表达式LCEL：概念、功能与特性.mp4
39 LangChain表达式LCEL：Prompt+LLM.mp4
40 LangChain表达式LCEL：bind.mp4
41 LangChain表达式LCEL：fallbacks.mp4
42 LangChain表达式LCEL：并发RunnableMap.mp4
43 LangChain表达式LCEL：多Runnables路由.mp4
44 LangChain表达式LCEL：接口Interface.mp4
45 起步Getting Started.mp4
46 Completion与Audio API.mp4
47 Embeddings与Fine Tuning(微调).mp4
48 Files与Images.mp4
49 Models（模型）与Moderations（合规报告）.mp4
50 引入：介绍、安装、配置与示例.mp4
51 文件处理与脚本.mp4
52 函数、SQL、Cronjob与正则.mp4
53 解释代码、生成代码与文章.mp4
54 重构与测试.mp4
55 Copilot Labs：能力工具箱.mp4
56 大模型开发模型.mp4
57 更大AI辅助编码与其它领域.mp4
课程资料.zip
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