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AI+LangchainGo 打造你的智能办公助手

Itspxx 3小时前 人工智能 3 0 推广

05032920735

课程介绍：

如果你希望将AI大模型技术融入 Go 项目提升开发效率，却找不到对 Go 开发者更友好的AI大模型学习资料，选这门课就对了，因为这门专为 Go 开发者量身定制。课程以“智能办公助手”项目驱动教学，首先带你夯实 AI 核心基础、大模型应用开发基础，然后为你深度剖析 LangchainGo 框架底层原理，在项目实战中循序渐进的拔高你的 AI 技能，让你拥有 AI +Go 高效开发新范式及完美融合的实战落地能力，最终达成 AI + GO 技术和实践经验的双重收获。

课程目录：

第1章 AI这么火，在项目中又如何应用
4 节｜29分钟

展开 

  • 视频：
    1-1 AI+GO 带你轻松拥抱大模型
    试看
    07:43

  • 视频：
    1-2 为什么越来越多的人，热衷于用AI给项目提效
    05:51

  • 视频：
    1-3 你需要了解的AI应用开发中的核心概念
    08:45

  • 视频：
    1-4 如何基于大模型进行aigc应用开发
    06:08
第2章 注册并应用AI，掌握高效的提问技巧
2 节｜20分钟

收起 

  • 视频：
    2-1 注册并上手相关AI产品
    05:00

  • 视频：
    2-2 如何有效率的提问
    14:18
第3章 Go+AI进行AIGC应用开发实践
6 节｜92分钟

收起 

  • 视频：
    3-1 与AI接口对接
    12:29

  • 视频：
    3-2 构建聊天问答
    10:30

  • 视频：
    3-3 角色问答
    08:12

  • 视频：
    3-4 分析如何开发生成文章程序
    11:49

  • 视频：
    3-5 文章生成应用（上）
    22:59

  • 视频：
    3-6 文章生成应用（下）
    25:45
第4章 从应用到底层实现，多维度掌握LangchainGo
11 节｜181分钟

展开 

  • 视频：
    4-1 快速上手Langchain
    07:15

  • 视频：
    4-2 应用实践智能办公问答
    22:12

  • 视频：
    4-3 理解model模块
    07:03

  • 视频：
    4-4 提示词promts处理
    26:23

  • 视频：
    4-5 outputparser解析输出
    10:10

  • 视频：
    4-6 chain链式让任务组合执行
    12:41

  • 视频：
    4-7 为Langchaingo支持RouterChain
    30:43

  • 视频：
    4-8 通过memory记住对话
    14:47

  • 视频：
    4-9 理解Agent的设计思想
    18:55

  • 视频：
    4-10 自主扩展Tools定制个性需求
    23:48

  • 视频：
    4-11 callback事件节点处理
    07:02
第5章 智能办公助手业务需求分析
2 节｜9分钟

展开 

  • 视频：
    5-1 业务需求分析与核心技术实现设计
    05:47

  • 视频：
    5-2 项目开展基础设施准备
    02:57
第6章 快速使用gin应用开发
2 节｜14分钟

展开 

  • 视频：
    6-1 介绍并下载gin
    06:17

  • 视频：
    6-2 goctl-gin快速构建http服务
    06:56
第7章 实现办公核心基础业务服务功能
9 节｜138分钟

展开 

  • 视频：
    7-1 用户登入注册及鉴权处理（上）
    20:50

  • 视频：
    7-2 用户登入注册及鉴权处理（下）
    11:06

  • 视频：
    7-3 http服务响应处理
    25:15

  • 视频：
    7-4 部门人员组织功能实现分析
    06:26

  • 视频：
    7-5 待办事项添加处理
    06:55

  • 视频：
    7-6 人员请假审批流程
    11:08

  • 视频：
    7-7 实现chat服务核心功能（上）
    12:55

  • 视频：
    7-8 实现chat服务核心功能（下）
    21:25

  • 视频：
    7-9 实现chat核心业务
    21:16
第8章 使Langchain优雅的集成于项目中
7 节｜135分钟

展开 

  • 视频：
    8-1 智能助手功能及实现分析
    09:17

  • 视频：
    8-2 集成封装Langchain核心机制RouterChain
    25:39

  • 视频：
    8-3 基于callbacks监控Langchain中的任务执行
    10:43

  • 视频：
    8-4 实现AI助手通用问题回答
    23:50

  • 视频：
    8-5 summary memory实现分析
    23:06

  • 视频：
    8-6 实现summarybuffer并基于项目个性化定制
    24:49

  • 视频：
    8-7 实现AIChat记忆隔离
    17:16
第9章 利用langchain实现AI与系统核心业务的对接
18 节｜241分钟

展开 

  • 视频：
    9-1 AI助手于主体业务的调度分析
    07:03

  • 视频：
    9-2 分析LLMs如何处理待办事项
    05:13

  • 视频：
    9-3 重构LangChain中的outputparser
    16:34

  • 视频：
    9-4 实现AI助手处理待办事宜（上）
    21:11

  • 视频：
    9-5 实现AI助手处理待办事宜（下）
    13:58

  • 视频：
    9-6 分析知识库构建中的核心问题
    04:08

  • 视频：
    9-7 AiChat文件上传处理
    18:19

  • 视频：
    9-8 为Agent添加记忆机制
    10:48

  • 视频：
    9-9 实现AiChat办公知识库（上）
    17:37

  • 视频：
    9-10 实现AiChat办公知识库（下）
    13:26

  • 视频：
    9-11 AIChat审批处理分析
    05:45

  • 视频：
    9-12 AI助手添加审批进行拆分处理
    24:57

  • 视频：
    9-13 完善AI助手审批处理事宜
    16:59

  • 视频：
    9-14 AI助手总结群消息功能分析
    07:12

  • 视频：
    9-15 实现AI助手群消息总结功能（上）
    10:43

  • 视频：
    9-16 实现AI助手群消息总结功能（下）
    17:08

  • 视频：
    9-17 与前端交互对接
    10:50

  • 视频：
    9-18 助手AI业务中的细节处理
    18:46
第10章 数据分析、语音转化、图片文章生成等为AI助手赋予更多技能
12 节｜206分钟

展开 

  • 视频：
    10-1 数据分析AI Agent实现思路分析
    04:49

  • 视频：
    10-2 基于LLMs实现数据分析（上）
    18:02

  • 视频：
    10-3 基于LLMs实现数据分析（下）
    16:54

  • 视频：
    10-4 实现数据分析Agent对数据库数据智能分析可视化（上）
    21:59

  • 视频：
    10-5 实现数据分析Agent对数据库数据智能分析可视化（下）
    24:02

  • 视频：
    10-6 实现数据分析Agent对execl数据智能分析可视化（上）
    21:38

  • 视频：
    10-7 实现数据分析Agent对execl数据智能分析可视化（下）
    19:39

  • 视频：
    10-8 AI助手音频转化处理
    09:03

  • 视频：
    10-9 实现AI助手生成图片
    19:04

  • 视频：
    10-10 构建文章生成Agent实现思路分析
    试看
    08:11

  • 视频：
    10-11 实现文章智能Agent自动化生成内容（上）
    试看
    21:58

  • 视频：
    10-12 实现文章智能Agent自动化生成内容（下）
    19:56
第11章 扩展与总结
5 节｜56分钟

展开 

  • 视频：
    11-1 如何扩展LangChain对其他模型的支持？
    22:10

  • 视频：
    11-2 扩展基于ollama使用本地模型
    13:23

  • 图文：
    11-3 在langchain中集成使用DeepSeek模型

  • 图文：
    11-4 扩展huggingface介绍与应用

  • 视频：
    11-5 课程总结
    20:12
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原文链接：https://www.itspxx.com/qyjs/ai/3462/，转载请注明出处。
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