LLM项目课建议~

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1.基于GPT-3.5的端到端语音聊天机器人项目实战——ChatGPT API后台开发实战
2.基于GPT-3.5的端到端语音聊天机器人项目实战——使用FastAPI构建语音聊天机器人后端实战
3.基于GPT-3.5的端到端语音聊天机器人项目实战——使用React 构建语音聊天机器人前段实战
4.基于GPT-3.5的端到端语音聊天机器人项目实战——ChatGPT 语音聊天机器人项目测试
5.基于GPT-3.5的端到端语音聊天机器人项目实战——ChatGPT 语音聊天机器人改进
6.基于GPT-3.5的端到端语音聊天机器人项目实战——企业级 ChatGPT 开发的三大核心 Models、Tools、Data 剖析
7.基于LLM 的SQL应用程序开发案例实战——SQLon LLMs 案例演示及日志分析
8.基于LLM 的SQL应用程序开发案例实战——Prompting分析
9.基于LLM 的SQL应用程序开发案例实战——后台源码逐行剖析
10.基于LLM 的SQL应用程序开发案例实战——从应用程序到 Backend 到 OpenAl 全生命周期源码剖析
11.基于LLM 的SQL应用程序开发案例实战——测试和调试SQLon LLMs
12.Language Model 底层的数学原理之最大似然估计MLE 及最大后验概率MAP内部机制详解
13.图解Transformer 精髓之架构设计、数据训练时候全生命周期数据在推理中的全生命周期、矩阵运算、多头注意力机制可视化等
14.贝叶斯 Bayesian Transformer 数学推导论证过程全生命周期详解及底层神经网络物理机制剖析
15.以智能对话机器人为例阐述 Transformer 的自编码autoencoding和自回归autoregressive 语言模型内幕机制
16.GPT内幕机制及源码实现逐行解析——语言模型的运行机制、架构内部及数学实现回顾
17.GPT内幕机制及源码实现逐行解析——GPT 可视化、Masking 等工作机制解析
18.GPT内幕机制及源码实现逐行解析——GPT中的 Decoder-Only 模式内部运行机制解析
19.GPT内幕机制及源码实现逐行解析——数据在GPT 模型中的流动生命周期 Input Encoding、Self-Attention、及 ModelOutput 详解
20.GPT内幕机制及源码实现逐行解析——基于gpt-3.5-turbo,whisper-1and tkinter 对话机器人源码逐行解析
21.ChatGPT Plugin 实战——ChatGPT Plugins 的工作原理
22.ChatGPT Plugin 实战——ChatGPT Retrieval Plugin 源码解析之 Models
23.ChatGPT Plugin 实战——ChatGPT Retrieval Plugin 源码解析之 Servers
24.ChatGPT Plugin 实战——ChatGPT Retrieval Plugin 源码解析之 Services 及local serer
25.ChatGPT Plugin 实战——ChatGPT Plugins 案例开发实战
26.ChatGPT Plugin 实战——ChatGPT Plugin 案例部署测试
30.chatGPT Prompting 开发案例实战——企业级 Prompt Engineering 五大核心解密
31.chatGPT Prompting 开发案例实战——Prompting foriterative process 开发实战
32.chatGPT Prompting 开发案例实战——Promptingfor chatbot 开发实战
33.chatGPT Prompting 开发案例实战——Prompting for customer service 开发实战
34. Prompt 本质解密及 Evaluation 案例实战——Prompt 本质解密及论文剖析
35.Prompt 本质解密及 Evaluation 案例实战——Customer Service 案例
36.Prompt 本质解密及 Evaluation 案例实战——Customer Service 案例 Evaluation 实战
37.Prompt 本质解密及 Evaluation 案例实战——Evaluation for Agents 源码解析
38.Prompt 本质解密及 Evaluation 案例实战——Evaluation for QA 源码解析
39.CoT、ToT、ReAct 解密与实战——Chain of Thought Reasoning 剖析
40.CoT、ToT、ReAct 解密与实战——Chaining Prompts 实战
41.CoT、ToT、ReAct 解密与实战——Tree of Thoughts 论文及源码剖析
42.CoT、ToT、ReAct 解密与实战——ReAct 案例实战
43.框架 LangChain 解析——Models 解析及案例剖析
44.框架 LangChain 解析——Prompts 解析及案例剖析
45.框架 LangChain 解析——Memory 解析及案例剖析
46.框架 LangChain 解析——Chains解析及案例剖析
47.框架 LangChain 解析——Agents 解析及案例剖析
48.框架 LangChain 解析——Indexes 解析及案例剖析
49.框架 LangChain 解析——Callbacks 解析及案例剖析
50.框架 LangChain 解析——LangChain 对话机器人综合案例
51.使用 LangChain 实现基于 Knowledge 知识库的自动销售顾问机器人——项目演示及技术架构解析
52.使用 LangChain 实现基于 Knowledge 知识库的自动销售顾问机器人——VectorStore 实现
53.使用 LangChain 实现基于 Knowledge 知识库的自动销售顾问机器人——Index 实现
54.使用 LangChain 实现基于 Knowledge 知识库的自动销售顾问机器人——QA Chain 原理及源码解析
55.使用 LangChain 实现基于 Knowledge 知识库的自动销售顾问机器人——使用Callbacks 模块对异常情况的捕获并处理
56.使用 LangChain 实现基于 Knowledge 知识库的自动销售顾问机器人——项目测试和调试
57.使用 LangChain 和 OpenAI 实现智能翻译助手——掌握Example Selectors 模块的功能和用途
58.使用 LangChain 和 OpenAI 实现智能翻译助手——引导用户提供准确的翻译需求和输入从而提供个性化的翻译服务最佳实践
59.使用 LangChain 和 OpenAI 实现智能翻译助手——使用Callbacks 模块提高系统的稳定性和可靠性
60.使用 LangChain 和 OpenAI 实现智能翻译助手——通过 Docker 部署项目
61.使用 LangChain 和 OpenAI 实现智能翻译助手——项目测试和调试
62. LangChain Agents 深入剖析及源码解密——Agent 工作原理详解
63. LangChain Agents 深入剖析及源码解密——Agent Toolkits 源码解读
64. LangChain Agents 深入剖析及源码解密——MRKL 原理剖析及论文解读
65. LangChain Agents 深入剖析及源码解密——MRKL源码逐行解读
66. LangChain Agents 深入剖析及源码解密——ConversationalAgent 源码逐行解读
67.使用 LangChain 构建大模型驱动的 Python 代码自动生成案例实战——现场演示GPT-4代码生成
68.使用 LangChain 构建大模型驱动的 Python 代码自动生成案例实战——LangChain 开发全流程剖析
69.使用 LangChain 构建大模型驱动的 Python 代码自动生成案例实战——逐行解读和验证全生命周期 Prompting
70.使用 LangChain 构建大模型驱动的 Python 代码自动生成案例实战——同步及异步的StreamingAPI
71.AutoGPT 源码内幕及综合案例实战——AutoGPT 原理及架构剖析
72.AutoGPT 源码内幕及综合案例实战——AutoGPT on LangChain 架构设计与最佳实战
73.AutoGPT 源码内幕及综合案例实战——AutoGPT on LangChain 解析及源码
74.AutoGPT 源码内幕及综合案例实战——AutoGPT 综合案例实战
75.BabyAGl——Autonomous Agents 原理机制
76.BabyAGl——Tools for Autonomous Agents
77.BabyAGl——Memory for Autonomous Agents
78.BabyAGl——BabyAGI开源实现源码逐行解析
79.BabyAGl——BabyAGI案例实战解析
80.RaaGPT 架构、源码及项目详解——安装和配置 Rasa、FastAPI、Langchain、Llamalndex、SQLModel、pgvector 和 ngrok
81.RaaGPT 架构、源码及项目详解——使用 FastAPI 创建专有的机器人端点
82.RaaGPT 架构、源码及项目详解——与Rasa 集成Langchain 和 Lamalndex
83.RaaGPT 架构、源码及项目详解——在 Rasa 和后端应用程序之间添加多租户、会话和元数据
84.RaaGPT 架构、源码及项目详解——源码逐行解读、测试及调试
85.使用 LangChain 实现教育类对话机器人——项目演示及架构解密
86.使用 LangChain 实现教育类对话机器人——分析项目运行日志
87.使用 LangChain 实现教育类对话机器人——Prompting实现详解
88.使用 LangChain 实现教育类对话机器人——LangChain 代码详解
89.使用 LangChain 实现教育类对话机器人——部署与测试
90.LLMs——base.py 源码逐行剖析
91.LLMs——loading.py 源码逐行剖析
92.LLMs——utils.py 源码逐行剖析
93.LLMs——writer.py 源码逐行剖析
94.LLMs——openai.py 源码逐行剖析
95.LLMs——gpt4all.py 源码逐行剖析
96.LLMs——modal.py 源码逐行剖析
97.LLMs——beam.py 源码逐行剖析
98.LLMs——databrickspy 源码逐行剖析
99.LLMs——human.py 源码逐行剖析
100.prompts解密——base.py 源码逐行剖析
101.prompts解密——chat.py 源码逐行剖析
102.prompts解密——prompt.py 源码逐行剖析
103.prompts解密——few_shot.py 源码逐行剖析
104.prompts解密——loading 源码逐行剖析
105.LangChain 内核源码逐行解密——server.py 源码逐行剖析
106.LangChain 内核源码逐行解密——utils.py 源码逐行剖析
107.LangChain 内核源码逐行解密——text_splitter.py 源码逐行剖析
108.LangChain 内核源码逐行解密——python.py源码逐行剖析
109.LangChain 内核源码逐行解密——serapi.py 源码逐行剖析
110.LangChain 内核源码逐行解密——cache.py 源码逐行剖析
101.LangChain 内核源码逐行解密——env.py 源码逐行剖析
102.LangChain 内核源码逐行解密——input.py 源码逐行剖析
103.LangChain 内核源码逐行解密——math_utils.py 源码逐行剖析
104.LangChain 内核源码逐行解密——model laboratory.py 源码逐行剖析
105.类ChatGPT 开源大模型基于 LORASFT+RM+RAFT 技术进行模型微调
106.类ChatGPT开源大模型基于P-Tuning等技术对特定领域数据进行模型微调
107.类Chat GPT 技术基于LLama lndex 和 Langchain 技术的全面实践
108.类ChatGPT大型语言模型基于向量检索技术对特定领域数据进行模型微调