九天菜菜-大模型与Agent开发实战：从在线部署到企业级应用

九天菜菜-大模型与Agent开发实战资源全面覆盖了从在线大模型的部署与调用，到开源大模型的本地部署与微调，再到AI Agent的开发与实战演练，最后通过RAG项目展示了企业级知识库问答系统的构建与优化。课程内容丰富，实战性强，适合希望深入了解大模型与Agent开发的读者。

课程概述

在线大模型的部署与调用

课程从在线大模型（如GPT、GLM、Claude、Gemini等）的部署与调用入手，详细讲解了API调用、流式处理、多模态应用、工具调用等核心技术。这些内容不仅帮助学员快速掌握大模型的使用方法，还为后续的深入学习打下了坚实的基础。

开源大模型的本地部署与微调

接下来，课程深入介绍了开源大模型的本地部署与微调。包括ChatGLM、Llama、Qwen等模型的部署、LoRA微调、PPO算法、RLHF等高效微调技术。通过这些内容，学员可以学会如何在本地环境中高效地部署和优化大模型，从而满足不同应用场景的需求。

AI Agent的开发

课程还重点介绍了AI Agent的开发，涵盖ReAct架构、LangGraph、Function Calling、Assistant API等前沿技术。结合实际项目（如MateGen Pro）进行实战演练，帮助学员将理论知识转化为实际操作能力，提高开发效率。

企业级知识库问答系统的构建

最后，课程通过RAG项目实战，展示了如何构建企业级知识库问答系统，并结合评估框架优化RAG流程。这一部分不仅教授了如何构建系统的具体步骤，还强调了评估与优化的重要性，确保系统在实际应用中能够高效、准确地运行。

课程亮点

1. 全面覆盖：从在线大模型的部署到企业级应用的构建，课程内容全面，适合不同水平的学员。
2. 实战性强：结合多个实际项目进行实战演练，帮助学员更好地将理论知识应用于实际开发中。
3. 前沿技术：涵盖ReAct架构、LangGraph等前沿技术，帮助学员掌握最新的开发趋势。
4. 优化与评估：强调系统的优化与评估，确保学员能够构建高效、准确的AI系统。

适用人群

• AI开发者：希望深入了解大模型与Agent开发的开发者。
• 数据科学家：需要构建企业级知识库问答系统的数据科学家。
• 技术爱好者：对大模型和AI技术感兴趣的爱好者。