当前位置：
  1. 首页
  2. AI
  3. 正文

课程简介：

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。

你将学到：

  • 掌握 AI+ GO 高效开发新范式
  • 掌握专为 Go 设计的 AI 框架
  • 具备AI提效项目开发落地经验
  • 提升 AIGC 应用及开发能力
  • 增强 AI 高效编程与调优思维
  • 提升LLM应用及解决问题能力

试看链接：https://pan.baidu.com/s/16pJQmuSVjLn-3SOKpdtAeA?pwd=730g

相关推荐：

JKSJ-初级go工程师训练营【完结】

高性能GO企业级APM监控系统实战（完结）

PHP+Go 开发仿简书，实战高并发高可用微服务架构（完结）

AI+云原生应用开发 从设计到部署运维全链路实战与提效（完结）

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
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

收起 

视频：
4-1 快速上手Langchain
试看
07:15

  •  

    视频：
    4-2 应用实践智能办公问答
    试看
    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

收起 

  •  

    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

收起 

  •  

    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

收起 

  •  

    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

收起 

  •  

    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

本章介绍：

分析AI与系统核心业务如何对接调度，基于业务定制outputparser解析、tools业务处理对象、理解Langchain中的Agent与memory结合并针对AI在项目应用开发中的问题设置解决方案，最终实现知识库、聊天消息总结、待办与审批处理等业务

第9章 利用langchain实现AI与系统核心业务的对接
持续更新
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
持续更新
第11章 扩展与总结
持续更新
上一篇 Springboot+ChatGLM 实战AI数字人面试官系统（同步更新）
下一篇 NestJS从拔高到精通，大型复杂业务架构落地实践（同步更新）

相关文章