翻遍整个B站，这绝对是2025讲的最好的提示词工程（Prompt Engineering）教程，全程干货无废话！让你少走99%的弯路！AI大模型|LLM
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视频选集
（73/88）
1、什么是提示工程(PromptEngineering)
24:09
2、Prompt 的典型构成
52:26
3、进阶技巧
13:53
4、防止 Prompt 攻击
06:29
5、内容审核：Moderation APl
01:54
6、OpenAIAPI的几个重要参数
08:26
7、用 GPTs 帮我们写 prompt
06:50
8、课程总结
20:55
9、AI Agent 导论篇
03:28
10、Agent概念、组成与决策
09:08
11、.Agent决策应用场景分析
07:58
12、Agent规划子任务拆解_COT与TOT_
13:21
13、思维树24点拓展与react框架
16:42
14、Agent记忆(memory)
11:20
15、Agent工具使用介绍
03:26
16、Agent代码初体验、工具使用、记忆添加
20:52
17、Agent认知框架之Plan-and-Execute
11:55
18、self-Ask
10:16
19、Thinking and Self-Refection
07:58
20、 ReAct框架案例实现
09:57
21、 ReAct RAG Agent
11:20
22、 Agent+RAG个性化定制数字人项目1
13:58
23、Agent+RAG个性化定制数字人项目2
09:25
24、什么是RAG？
04:50
25、 RAG的原理
02:09
26、 RAG应用案例：阿里云AI助理
02:45
27、动手实验1-创建RAG应用
05:06
28、动手实验2-连接钉钉机器人
12:48
29、提升索引准确率
07:40
30、 让问题更好理解
05:58
31、改造信息抽取途径
03:47
32、StandfordAlpaca的介绍
17:41
33、selfinstruct的代码解读
15:38
34、AlpacaB的微调过程
11:14
35、selfinstruct代码的详细过程
10:59
36、StandfordAlpaca微调代码拆解：微调方式
07:57
37、StandfordAlpaca微调代码拆解：train
09:09
38、垂直领域微调的方式
05:00
39、Huggingface的Transformer库
09:32
40、AlpacaLoRA消费级显卡的Lora微调
09:54
41、DeepSpeedChat的LoRA源码解读
09:17
42、基于Huggingface的Peft框架的Lora微调方式
05:25
43、Alpaca所用的selfinstruct的影响力
06:33
44、AlpacaLoRA微调过程
18:32
45、LLaMA相比LLaMA的改进
07:31
46、LLaMA的分组查询注意力（GQA）
07:49
47、LLaMAChat中的RLHF：三阶段训练方式
11:51
48、ChatGLMB的数据处理及文件准备
19:10
49、ChatGLMB的部署及微调过程
16:31
50、微调方法—Freeze方法
04:45
51、微调方法—prefixtuning与prompttuning方
10:51
52、微调方法—PtuningV方法
08:07
53、 微调方法—P-tuning V2方法
06:04
54、微调方法—Lora方法
11:22
55、微调方法—QLora方法
13:49
56、LLM微调经验分享
03:39
57、评估基准CEVAL及ChatGLMB的改进
08:20
58、ChatGLMB的部署推理过程
08:40
59、基于PTuningV微调ChatGLMB
16:30
60、通义千问—QwenB模型的特点
09:17
61、QwenBChat模型的微调数据构成
04:27
62、QwenBChat模型的ReActProm
03:23
63、ReAct代码示例
18:01
64、大模型之LangChain-虚拟环境(上)
10:06
65、大模型之LangChain-虚拟环境(下)
05:51
66、大模型之LangChain-LangChain的基本介绍
09:21
67、大模型之LangChain-基本和提示词模板
09:40
68、大模型之LangChain-输出结果解析器
10:52
69、大模型之LangChain-RAG+LangChain实现
10:51
70、大模型之LangChain-Model-介绍
04:30
71、大模型之LangChain-Model-提示词模板-基本使用
10:57
72、大模型之LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(上)
07:18
73、大模型之LangChain-Model-提示词模版-ChatPromptTemplate(下)
06:05
74、大模型之LangChain-Model-提示词模版-少样本案例模版
08:58
75、大模型之LangChain：Model-语言模型-介绍
06:47
76、大模型之LangChain：Model-语言模型-智普大模型接入
04:17
77、大模型之LangChain：Model-语言模型-MoonShot和通义千问集成
08:21
78、大模型之LangChain：Model-聊天模型
05:00
79、大模型之LangChain：Model-输出解析器
05:01
80、大模型之LangChain：Model-文本嵌入模型
06:38
81、大模型之LangChain-Chain链-基本应用
09:26
82、大模型之LangChain-Chain链-案例介绍
05:35
83、大模型之LangChain-chain链-链的调用
06:46
84、大模型之LangChain-chain链-官方工具链介绍(上)
15:09
85、大模型之LangChain-chain链-官方工具链介绍(下)
09:47
86、大模型之LangChain-RAG-文档加载和文档切割
09:42
87、模型之LangChain-RAG-文本向量化和向量存储
06:42
88、大模型之LangChain-RAG-检索器和完整RAG案例
10:16
零基础学 Python+AI，竞赛考证副业就业一站式搞定
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