面向开发者NLP&ChatGPT&LLMs实战课

面向人群

1，计算机相关专业的本科/硕士/博士生

2，Transformer、ChatGPT、LLMs技术爱好者

3，智能对话机器人爱好者

4，想从推荐系统、知识图谱转行到NLP的人员

5，已经有NLP从业经验想升级技能体系的开发者

6，企业中NLP高级科研人员

7，想在短期内系统全面深入的掌握NLP的IT人员

备注：课程针对没有基础的学员录制了Python及Transformer基础课。

课后服务

购买后联系课程顾问董老师获取最新模型、算法、源码、论文完整的课程视频（包含额外的根据学员学习反馈而补充的视频及助教录制的视频）。

课程提供1年的技术答疑服务，授课讲师负责所有课程技术问题的答疑服务。

课程收获

1， 通过近13小时掌握基于Transformer的新一代NLP架构、算法、论文、源码及案例，轻松应对Transformer面试及新一代NLP架构及开发工作。

2， 通过近21小时学习导师从自己阅读的超过3000篇NLP论文中的精选出的21篇质量最高的论文的架构、算法、实现等讲解，对新一代的NLP技术了然于胸，极大的加速NLP科研及项目开发进度。

3， 通过近65小时彻底掌握NLP技术的集大成者Rasa这一全球最成功的的智能业务对话机器人架构、算法、源码及实战案例，成为NLP技术公司或者团队NLP技术的引领者。

4， 通过10大企业级NLP实战项目，不仅能够贯通NLP整个领域的核心技术，同时能够学习企业级NLP成熟项目代码的思想和精华，帮助学员轻松应对任意难度的NLP项目面试的同时还能够把这些项目稍加修改应用于企业NLP产品开发中。

5， 该课程尤其是对短期内想对NLP领域有系统全面深入认识特别有帮助，所有的内容都是基于企业开发中用到的内容由浅入深环环相扣展开，可以大大节省学习时间。同时对具有NLP或者知识图谱或者推荐系统工作经验的同学而言，会在1-3月的时间内完成技术的更新换代，成为最新人工智能技术的引领者。

6， ChatGPT技术和OpenAI API的基础应用和进阶应用：学习了ChatGPT技术和OpenAI API的基础和进阶应用，如大模型概述、API接口概述、向量检索、文本生成、嵌入式向量检索实现问答系统、使用LangChain等，可以在不同的场景中灵活应用ChatGPT技术和OpenAI API解决问题。

7， ChatGPT提示工程的构建和应用：学习了如何构建ChatGPT提示工程以及如何应用它来实现概括总结、推断任务、文本转换和扩展功能等，可以自己构建ChatGPT提示工程并应用于实际场景中。

8， 聊天机器人的构建：学习了如何使用ChatGPT提示工程构建聊天机器人和订餐机器人，可以自己构建聊天机器人并应用于实际场景中，提高自己的实际能力和竞争力。

9， 类ChatGPT开源大模型的概述和进阶项目实践：学习了类ChatGPT开源大模型的概述和发展历程，以及基于LoRA SFT+RM+RAFT技术进行模型微调、P-Tuning等技术对特定领域数据进行模型微调、LLama Index和Langchain技术的全面实践，以及基于向量检索技术对特定领域数据进行模型微调等进阶项目实践，可以更好地应用类ChatGPT开源大模型解决实际问题。

10， 案例实践和应用场景：通过多个案例实践，了解ChatGPT技术和OpenAI API的应用场景，并掌握如何在实际场景中解决问题。这些案例涉及多个领域，包括聊天机器人、订餐机器人、问答系统等，使得学生可以将所学知识应用于实际工作中，提高自己的实际能力和竞争力。同时，学习了企业级NLP实战项目的代码和思想，可以将这些项目稍加修改应用于企业NLP产品开发中，提高自己的实际应用能力。

11, 总共12.5万行NLP/ChatGPT/LLMs项目源码逐行视频讲解。

12，新增ChatGPT&LLMs十大经典工业界案例及背后超过5万行代码逐行解密。

课程大纲

第1课BayesianTransformer思想及数学原理完整论证

1.线性回归及神经网络AI技术底层通用的贝叶斯数学原理及其有效性证明

2.人工智能算法底层真相之MLE和MAP完整的数学推导过程概率、对数、求导等以及MLE和MAP关系详解

3.语言模型LanguageModel原理机制、数学推导及神经网络实现

4.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

5.什么叫Bayesian TransformerBayesianTransformer和传统的 Transformer的核心区别是什么?

6.BayesianTransformer这种新型思考模型在学术和工业界的意义是什么.为什么说Transformer中到处都是Bayesian的实现?

7.贝叶斯BayesianTransformer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

第2课Transformer论文源码完整实现

1.Transformer架构内部的等级化结构及其在NLP中的应用内幕

2.数学内幕、注意力机制代码实现、及Transformer可视化

3.以对话机器人的流式架构为例阐述Transformer学习的第三境界

4.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

第3课:Transformer语言模型架构、数学原理及内幕机制

1.语言模型的链式法则、运行机制及为何说LM是一个Classifier?

2.基于概率统计Statistical LanguageModels语言模型内部机制、数学公式、及完整的示例

3.基于神经网络Neural LanguageModels语言模型内部机制、数学公式、及完整的示例

4.使用困惑度及CrossEntropy来衡量语言模型的质量具体实现及数学公式推导分

5.LanguageModel底层的数学原理之最大似然估计MLE及最大后验概率MAP内部机制与关系详解

6.语言模型底层的数学原理之Bayesian模型原理与实现

第4课GPT自回归语言模型架构、数学原理及内幕机制

1.语言模型的运行机制、架构内部及数学实现回顾

2.GPT可视化、Masking等工作机制解析

3.GPT中的Decoder-Only模式内部运行机制解析

4.数据在GPT模型中的流动生命周期InputEncoding、Self-Attention、及Model Output详解

5.GPT中的Masked多头注意力机制及全连接神经网络内部运行机制解析

第5课BERT下的自编码语言模型架构、数学原理及内幕机制

1.双向Masking机制数学原理剖析

2.BERT语言模型架构内幕详解

3.BERT训练任务和调优

第6课BERTPre-taining模型源码完整实现

1.BERT神经网络的完整源码实现

2.预训练任务 MLM 完整源码实现

3.预训练任务NSP完整源码实现

第7课使用BERT进行Document分类任务案例实战

1.BERTFine-tuning数字原理剖析

2模型及数据处理代码

3.BERTFine-tuning训练完整代码

第8课使用BERT进行NER案例实战

1.BERTFine-tuning进行NER原理解析

2.Tokenization及Input端代码

3.BERTFine-tuning训练及优化

第9课使用BERT进行多任务Fine-Tuning解密

1.Fine-Tuning最佳策略

2.Pre-Training深度优化

3.Multi-Task微调解密及案例

第10课使用BERT对影评数据分析(数据处理、模型代码、线上部署)

1Sogou New数据处理

2.模型Input源码

3.模型训练及优化

第11课BERT论文解密、数学推导及完整源码实现

1.透视BERT论文的所有技术要点

2.剖析背后的数学原理

3.通过代码论证所有的理论

第12课基于Transformer的多轮对话系统四要素解密

1.Intent预测与管理

2.对话管理StateTracking

3.对话行为的预测.根据现在和之前的对话预测接下来的情况

4.Response Selection策略

第13课如何使用Transformer构建具有抗干扰能力的面向任务的对话系统?

1.使用Dialogue Stacks和LSTM来处理subdialogue的潜在问题分析

2.Transformer实现扛干扰的多轮对话系统架构剖析

3.Transformer实现扛干扰的多轮对话关键技术剖析

第14课使用Transformer构建具有抗干扰能力的对话系统Experiments深度剖析

1.针对Sub-dailogues进行抗干扰处理实验分析

2.与LSTM进行对话处理试验对比

3.通过ModularTraining进行试验分析

第15课基于多任务Transformer架构的Intent和NER算法实现

1.对话机器人中的ModularApproach的架构剖析

2.经典的处理Intent和NERmulti-taskTransformer架构分析

3.多任务架构思考与总结

第16课基于Transformer的轻量级多任务NLU系统解密

1.Transformer处理Intent和NER的InputEmeddings架构解析

2.CLS和MASK的特殊实现解密

3LOSS计算背后的数学原理详解

第17课轻量级多任务Transformer语言理解框架DIET试验分析

1.意图识别和NER的联合训练

2.多种Embeddings模型的整合

3.与BERT的对比分析

第18课基于Transformer端到端的任务对话系统解密

1.Task-OrientedDialogue与用户交互过程解析

2.SimpleTOD模型架构详解

3.SimpleTOD端到端的任务对话系统训练函数剖析

第19课基于Transformer的端到端对话系统SimpleTOD试验分析

1.SimpleTOD端到端任务对话系统运行流程回顾

2.SpecialTokens设置及其重大影响

3.SimpleTOD在多场景下的试验分析

第20课基于Transformer的Scalable对话状态管理模型BERT-DST详解

1.Scalable对话状态管理系统剖析

2.BERT-DST算法解析

3.BERT-DST试验分析

第21课细粒度Retrieval-Base对话系统解密

1.Fine-grainded post-training架构解析

2.实现对话内部更细粒度信息提取

3.实现更精细的Target目标训练

第22课细粒度Retrieval-Base对话算法详解

1.细粒度Related Work解析

2.Problem Formulation

3.算法内部过程详解

第23课BERT-FP两大训练任务内幕及Experiment解析

1.Short Context-response Pair Training解析

2.Utterance Relevance Classification解析

3.Experiments数据集、BeaselineModels 及训练结果分析

第24课Retrieval-Based对话系统BERT-FP的FurtherAnalysis及星空对话机器人内幕实现解密

1.对BERT-FP的Further Analysis解析

2.星空对话机器人在DataAugmentation等的处理秘密

3.对话系统数据处理思考与总结

第25课基于Transformer轻量级高效精确的Conversational Representation对话系统ConveRT解密

1.为何Gavin认为ConverRT是在超过3000篇NLP论文中排名前五的论文?

2.ConveRT不同于BERT的训练目标及其Compact网络

3.Single-ContextConveRT及Multi-ContextConveRT

第26课惊才绝艳的基于Transformer的ConveRT算法内幕逐句解密

1.Vocabulary构建及linput和Response的Representation算法内幕

2.Input and Response Encoder Networks算法内幕

3.Input-ResponseInteraction算法内幕

第27课基于Transformer的ConveRT算法及试验设置解密

1.ConveRT下的Quantization内幕机制详解

2.Multi-ContextConveRT架构师实现解析

3.ConveRT进行试验的数据及Baselines分析

第28课基于Transformer的ConveRT的Experiments、Results及 Discussion

1.ConveRT中的Transfer Learning

2.low-data settings分析及最佳实践

3.lowdata发展方向探索

第29课基干Transformer的Poly-Encoder架构体系解密

1.基于Transformer的Bi-encoder解析

2.基于Transformer的Cross-encoder解析

3.基于Transformer的Poly-encoder解析

第30课基于Transformer的Poly-Encoder的Tasks和Methods内幕详解

1.Poly-Encoder下的Tasks详解

2.Bi-Encoder及Cross-Encoder的算法详解

3.Poly-Encoder算法实现详解

第31课基于Transformer的Poly-Encoder实验详解

1.Bi-encoders and Cross-encoders实验详解

2.Poly-encoders实验详解

3.Domain-specific Pre-training实验详解

第32课基于Transformer的Recipes for building an open-domain chatbot论文解析

1.论文Abstract详解

2.论文Discussion详解

3.为何Toxic Language及GenderBias很难解决?

第33课基于Transformer的Recipes for building an open-domain chatbot架构及策略分析

1.通过两幅图解密 Recipes for buildingan open-domain chatbot架构精髓

2.Blending Skills解析

3.Generation Strategies解析

第34课基于Transformer的Recipes for building an open-domain chatbot的Generator、Retriever及Objectives

1.Generator、DialogueRetrieval及KnowledgeRetrieval详解

2.Ranking for Retrieval 及Likelihood Training for Generation详解

3.a-blending for Retrieve and Refine 详解

第35课基于Transformer的Recipes for building an open-domain chatbot的Decoding、Training及SafetyCharacteristics分析

1.Unlikehoodtraining及Decoding详解

2.TrainingDetails和TrainingData关键点解析

3.Safety Characteristics深度结项

第36课基干Transformer的RasaInternals解密之RetrievalModel剖析

1.什么是One Graph to Rule them All

2.为什么工业级对话机器人都是Stateful Computations?

3.Rasa引入RetrievalModel内幕解密及问题解析

第37课基于Transformer的RasaInternals解密之去掉对话系统的 Intent内幕剖析

1.从informintent的角度解析为何要去掉intent

2.从RetrievalIntent的角度说明为何要去掉intent

3.从Multiintents的角度说明为何要去掉intent

4.为何有些intent是无法定义的?

第38课基于Transformer的RasaInternals解密之去掉对话系统的 End2EndLearning内幕剖析

1.How end-to-end learning in Rasa works

2.Contextual NLU解析

3.Fully end-to-end assistants

第39课基干Transformer的RasaInternals解密之全新一代可伸缩DAG图架构内幕

1.传统的NLU/Policies架构问题剖析

2.面向业务对话机器人的DAG图架构

3.DAGs with Caches 解密

4.Example及Migration注意点

第40课基于Transformer的RasaInternals解密之定制GraphNLU及 Policies组件内幕

1.基于Rasa定制GraphComponent的四大要求分析

2.Graph Components解析

3.GraphComponents源代码示范

第41课基于Transformer的RasaInternals解密之自定义 GraphComponent内幕

1.从Python角度分析GraphComponent接口

2.自定义模型的create和load内幕详解

3.自定义模型的languages及Packages支持

第42课基于Transformer的RasaInternals解密之自定义组件 Persistence源码解析

1.自定义对话机器人组件代码示例分析

2.Rasa中Resource源码逐行解析

3.Rasa中ModelStorage、ModelMetadata等逐行解析

第43课基于Transformer的RasaInternals解密之自定义组件 Registering源码解析

1.采用Decorator进行GraphComponent注册内幕源码分析

2.不同NLU和Policies组件Registering源码解析

3.手工实现类似于Rasa注册机制的Python Decorator全流程实现

第44课基干Transformer的RasaInternals解密之自定义组件及常见组件源码解析

1.自定义 Dense Message Featurizer和Sparse Message Featurizer源码解析

2.Rasa的Tokenizer及WhitespaceTokenizer源码解析

3.CountVectorsFeaturizer及SpacyFeaturizer源码解析

第45课基于Transformer的RasaInternals解密之框架核心graphpy源码完整解析及测试

1.GraphNode源码逐行解析及Testing分析

2.GraphModelConfigurationExecutionContext、GraphNodeHook源码解析

3.GraphComponent源码回顾及其应用源码

第46课基于Transformer的RasaInternals解密之框架DIETClassifier及 TED

1.作为GraphComponent的DIETClassifier和TED实现了All-in-one的 Rasa架构

2.DIETClassifier内部工作机制解析及源码注解分析

3.TED内部工作机制解析及源码注解分析

第47课基于Transformer的Rasa3xInternals解密之DIET近1825行源码剖析

1.DIETClassifier 代码解析 

2.EntityExtractorMixin代码解析

3.DIET 代码解析

第48课基于Transformer的Rasa3xInternals解密之TEDPolicy近2130行源码剖析

1.TEDPolicy父类Policy代码解析

2.TEDPolicy完整解析

3.继承自TransformerRasaModel的TED代码解析

第49课基干Transformer的Rasa3x内核解密之 UnexpecTEDIntentPolicy架构及实践

1.UnexpecTEDIntentPolicy设计的背后机制

2.UnexpecTEDIntentPolicy与TEDPolicy源码分析

3.UnexpecTEDIntentPolicy与人工服务自定义功能实现

第50课BERT架构、pretraining预训练、FineTuning下游任务微调全生命周期内幕解密

1.BERT架构内幕核心解密

2.BERT Pretraining预训练剖析

3.BERTFine-tuning 解析

第51课BERT预训练Pre-training源码完整实现

1.构建Dictionary和Data Preprocessing源码

2.BERT神经网络代码实现

3.BERT Language Model 代码实现

第52课BERTFine-tuning数学原理及案例源码解析

1.Fine-tuning背后数学原理详解

2.Fine-tuning中数据Input处理代码实现

3.Fine-tuning案例代码实现

第53课UnexpecTEDIntentPolicy源码研读

1.UnexpecTEDIntentPolicy导入包和类分析

2.UnexpecTEDIntentPolicy和TEDPolicy关系分析

3.UnexpecTEDIntentPolicy源码剖析

第54课UnexpecTEDIntentPolicy算法源码及IntentTED详解

1.UnexpecTEDIntentPolicy算法源码

2.Graph Architecture

3.IntentTED算法及源码

第55课RasaMemoization对话策略及源码解析

1.Memoization Policy及Augmented MemoizationPolicy对话策略分析

2.MemoizationPolicy完整源码解析

3.AugmentedMemoizationPolicy完整源码解析

第56课Rasa Rule-based Policies架构设计与源码解析

1.Rule Policy 内部机制解析

2.InvalidRule源码详解

3.RulePolicy与MemoizationPolicy关系源码详解

第57课RasaRulePolicy完整源码详解

1.RulePolicy初始化代码详解

2.RulePolicy训练源码详解

3.RulePolicy Prediction 源码详解

第58课Rasa对话策略Policy完整源码详解

1.Policy与GraphComponent

2.SupportedData完整源码详解

3.PolicyPrediction完整源码详解

第59课Rasa Policy完整源码详解

1.Policy的初始化及和子类关系源码剖析

2.Policy训练源码详解

3.Policy预测源码详解

第60课Rasa对话策略Ensemble完整源码剖析

1.Ensemble架构及其在Rasa中的应用解密

2.PolicyPredictionEnsemble源码逐行解析

3.DefaultPolicyPredictionEnsemble源码逐行解析

第61课RasaFallbackClassifier处理对话失败情况三大处理方式内幕及代码实战

1.Rasa FallbackClassifier在具体对话机器人开发中的重大价值分析

2.SimpleFallback及Single-stageFallback处理及代码实现

3.Two-stageFallback流程分析及代码实现

第62课Rasa Fallbackand Human Handoff全解

1.Out-of-scope消息的处理

2.NLUFallback的处理

3.Rasa Core LowAction Confidence的处理

第63课Rasa FallbackClassifier源码逐行剖析

1.FallbackClassifier使用的包及初始化源码解析

2.核心方法 process 源码逐行解析

3.FallbackClassifier与GraphComponentIntentClassifier关系源码解析

第64课Rasa对话机器人业务逻辑ActionServers架构设计与核心运行流程解密

1.RasaServer与ActionServers交互关系解析

2.请求执行customaction的RESTful中JSON内容详解及示例

3.Action Servers返回的events及responses详解及示例

第65课RasaEvents剖析及源码详解

1.Event接口分析

2.14大Event剖析及源码详解

3.Loop相关Event分析及源码详解

第66课Rasa微服务Action自定义及SlotValidation详解

1.RasaAction剖析及代码示例

2.ValidationAction剖析及代码示例

3.FormValidationAction剖析

第67课Form全生命周期解析及DefaulActions剖析

1Form全生命周期运行内幕

2.Form的高级用法

3.DefaultActions详解

第68课Rasa微服务四大组件全解

1.Rasa Actions和Tracker 详解

2.Rasa Dispatcher及Event详解

3.关于Metadata的使用及ActionServer启动参数详解

第69课Rasa KnowledgeBase案例解析、工作机制及自定义详解

1.ActionQueryKnowledgeBase分析及案例解析

2.KnowledgeBaseActions工作机制解密

3.Knowledge Base Actions自定义详解

第70课RasaCoreactionpy源码剖析之常见类、工具方法及微服务通信类

1.三大常见类Action、ActionBotResponse、ActionListent源码逐行剖析

2.action.py中工具方法源码详解

3.微服务请求核心RemoteAction源码逐行剖析及AIOHTTP使用详解

第71课Rasa系统内置Action源码逐行解析

1.ActionSessionStart、ActionRestart、ActionBack源码逐行解析

2.ActionEndToEndResponse、ActionDefaultFallback ActionRevertFallbackEvents源码逐行解析

3.ActionDeactivateLoop、ActionUnlikelyIntent ActionExecutionReiection源码逐行解析

4.ActionDefaultAskAffirmation、ActionDefaultAskRephrase. ActionExtractSlots源码逐行解析

5.extract slot value from predefined mapping源码逐行解析

第72课Rasa ActiveLoop、LoopAction及TwoStageFallbackAction 源码逐行剖析

1.ActiveLoop源码逐行剖析

2.Rasa LoopAction源码逐行剖析

3.TwoStageFallbackAction源码逐行剖析

第73课654行RasaLoopAction类型的FormAction源码逐行剖析

1.LoopAction类型的FormAction运行机制和业务开发意义分析

2.Slots状态的管理、校验、和维护源码解析

3.do方法和is done方法深度分析

第74课代理模式下的Rasa微服务Form共1288行源码架构设计及源码逐行解析

1.Action类型的FormAction和LoopAction类型的FormAction区别与联系分析

2.Rasa微服务接口interfacespy共370行源码逐行解析

3.RasaSDK中的formspy共918行源文件逐行解析

第75课Rasa InteractiveLearning运行原理、运行流程及案例实战

1.为什么说Rasa InteractiveLearning是解决Rasa对话机器人Bug最容易的途径?

2.Rasa Interactive与Rasa Visualize的联合使用:Stories、Rules、NLU Policies

3.项目案例Microservices源码逐行解析

4.使用Rasa InteractiveLearning逐行调试nlu及prediction案例的三大用例场景

5.使用Rasa InteractiveLearning生产数据示例实战

第76课通过RasaInteractiveLearning发现及解决对话机器人的Bugs案例实战

1.动态的Rasa Visualization http://localhost:5006/visualization.html

2.Rasa InteractiveLearning定位Slot的Bug及解决方案现场实战

3.Rasa InteractiveLearning定位微服务Bug及其分析

第77课基干ElasticSearch的KnowledgeBase与Rasa对话机器人的整合在对话机器人开发中巨大价值分析

1.通过Rasa Visualize分析Pizza项目的三大运行流程

2.Pizza项目的NLU、Stories及Rules内容详解

3.项目的微服务代码详解

4.通过Rasa InteractiveLearning测试Pizzaform的运行及validation运行机制

5.通过RasaInteractiveLearning实战围绕Pizzaform的错误对话路径及改造方式

6.通过Rasa InteractiveLearning生成新的Pizzaform训练数据及其训练

第78课基干ElasticSearch的Rasa项目实战之Movie及BookKnowledge Base整合

1.基于ElasticSearch的KnowledgeBase与Rasa对话机器人的整合在对话机器人开发中巨大价值分析

2.基于ElasticSearch的Rasa项目核心运行流程分析:Movies及Books操作功能详情

3.打通Rasa、微服务及ElasticSearch功能演示及运行机制分析

4.通过RasaShell演示项目案例的核心功能

5.通过Rasa InteractiveLearning演示项目案例的内幕运行机制及流程深度剖析

第79课Rasa与ElasticSearch整合项目案例数据及配置作机制、最佳实践、及源码剖析

1domainyml中的config及sessionconfig工作机制、最佳实践、内幕自定义源码剖析

2.项目的entities及slots、Responses和actions的关系解析

4.configyml中Pipeline及Policies详解及其背后的Rasa Graph Architecture剖析

5.NLU及Policies训练数据详解

6.通过Rasa Interactive动手实战演示join movieand rating的功能

第80课基于ElasticSearch的Rasa项目实战之微服务源码逐行解析

1.Rasa微服务和ElasticSearch整合中代码架构分析

2.KnowledgeBase源码解析

3.MovieDocumentType、BookDocumentTypeRatingDocumentType源码解析

4.ElasticsearchKnowledgeBase源码解析

5.ActionElasticsearchKnowledgeBase源码解析

第81课通过RasaInteractive对Rasa对话机器人项目实战之ConcertBot源码、流程及对话过程内幕解密

1.通过Rasa Visualize从全局分析ConcertBot执行流程

2.ConcertBot中的Data剖析

3.定制Slot的Mapping的三种方式剖析及具体实现

4Rasa Interactive全程解密ConcertBot内部机制

5.自定义的SlotMapping的Action行为透视

第82课Rasa项目实战之HelpdeskAssistant运行流程、交互过程及源码剖析

1.通过Rasa shell演示HelpdeskAssistant的项目功能

2.现场解决DucklingEntityExtractor在Docker中使用问题

3.通过Rasa Visualize透视HelpdeskAssistant核心运行流程

4.action check incident status源码解析及Slot操作深度剖析

第83课Rasa项目实战之HelpdeskAssistant中Bug调试过程全程再现及各类现象内幕解密

1.通过RasaShell交互式命令复现案例中的Bug问题

2.逐词阅读Bug信息定位错误来源

3.关于payload中KeyError内幕剖析

4配置文件分析及源码解析

5.使用rasa datavalidate进行数据校验

6.使用Debug模式透视问题内幕

7.HelpdeskAssistant中Bug的解决及过程总结

第84课Rasa项目实战之HelpdeskAssistant中DomainAction逐行解密及RasaInteractive运行过程剖析

1.对HelpdeskAssistant中的Domain内容逐行解密

2.HelpdeskAssistant中的Action微服务代码逐行解密

3.通过Rasa Interactive纠正HelpdeskAssistant中的NLU错误全程演示

4.通过Rasa Interactive纠正HelpdeskAssistant中的Prediction错误全程演示

5.通过Rasa Interactive纠正HelpdeskAssistant中的两大核心场景全程交互解密

第85课Rasa项目实战之电商零售CustomerService智能业务对话机器人运行流程及项目Bug调试全程演示

1电商零售CustomerService智能业务对话机器人功能分析

2.电商零售CustomerService智能业务对话机器人运行流程

3.使用Rase shell--debug模式测试电商零售CustomerService项目及问题Bug思考

4.使用Rasa Interactive来尝试解决项目Bug5.调整rule文件效果测试及问题分析

6.调整slot配置测试及问题解决方案剖析

7.电商零售CustomerService智能业务对话机器人调试全流程及解决方案总结

第86课Rasa项目实战之电商零售CustomerService智能业务对话机器人微服务代码逐行解密及其干RasaInteractive的对话试验

1.Customer Service案例使用的SQLite3数据库中数据分析

2.增加了数据库的内容但在测试的时候却没有起作用原因及解决方案

3. action order status代码逐行解析及RasaInteractive试验解密

4action cancel order代码逐行解析及RasaInteractive试验解密

5.action return代码逐行解析及RasaInteractive试验解密

6.chitchat和fag背后的ResponseSelector解密

第87课Rasa项目实战之电商零售CustomerService智能业务对话机器人系统行为分析及项目总结

1.电商零售CustomerService的config内容逐行分析

2.Rasa 3 xGraphArchitecture剖析

3.项目实战之电商零售CustomerService的Domain内容逐行分析

4.项目实战之电商零售CustomerService的rules内容逐行分析

5.项目实战之电商零售CustomerService的数据操作代码逐行分析

6.chitchat及fag在RasaInteractive下的测试及行为分析

7项目实战之电商零售CustomerService项目总结

第88课Rasa项目实战之银行金融FinancialBot智能业务对话机器人架构、流程及通过RasaInteractive实验现象解密

1.使用Rasa Visualize对FinancialBot智能业务对话机器人架构进行解析

2.逐行剖析RasaInteractive启动内幕及Config文件剖析

3.Rasa 3.X Graph Architecture在FinancialBot智能业务对话机器人中的应用解密

4.使用Rasa Interactive实验Financial Bot进行账户余额查询及现象解密

5.使用Rasa Interactive实验FinancialBot进行transactions消费查询及现象解密

6.action transaction search微服务代码解析及SlotSet事件行为分析

第89课通过Debugging模式贯通Rasa项目实战之银行金融Financial Bot智能业务对话机器人系统启动、语言理解、对话决策、状态管理、微服务调用全生命周期流程

1.使用Rasashell--debug模式启动银行金融FinancialBot分析

2Financial Bot的Rasa Server启动、模型加载Debugging内容逐行解密

3.从Rasa3.X的GraphArchitecture的视角分析FinancialBot启动步骤内幕

4.用户输入Message在NLU处理中的各大组件process方法解析

5.基于State而进行的并行话policies预测过程解密

6.不同阶段State的出发机制及具体内容剖析

7.使用FinancialBot进行transfermoney操作出发form循环分析

8.Rasa Server中的action及Rasa微服务中的action区别和联系源码剖析

9.Slots状态分析和状态管理

10.FinancialBot全生命周期调试总结及进一下的探索思考

第90课Rasa项目实战之银行金融Financial Bot多种状态转换及Rasa Interactive行为分析

1.使用Rasa Interactive分析Financial Bot从moneytransfer状态到 search recipients状态

2.使用Rasa Interactive分析Financial Bot从moneytransfer状态到 search transactions状态

3.使用Rasa Interactive 分析 Financial Bot从credit card payment状态到 checkbalance状态

4.使用Rasa Interactive分析Financial Bot从creditcardpayment整个证明周期流程

5.对于多状态Rasa对话机器人状态切换问题、解决方案及最佳实践分析

第91课Rasa对话机器人项目实战之银行金融Financial Bot微服务代码逐行解密及工业级对话机器人高级代码最佳实践

1.Financial Bot微服务中使用SlotSet.RestartedFollowupActionUserUtteranceReverted等Event解密

2.Financial Bot微服务中对SQLite数据库的使用解析

3.Financial Bot微服务中对自定义 FormValidation类 CustomFormValidationAction代码逐行剖析

4.Financial Bot微服务中 PaymentFormAction源码及Validation代码逐行剖析

5.Financial Bot微服务中MoneyTransfer源码及Validation代码逐行剖析

6.Financial Bot微服务中 Transaction Search源码及Validation代码逐行剖析

7.Financial Bot微服务中Explainfunction源码及触发代码逐行剖析

8.Financial Bot微服务中ActionSessionStart及ActionRestart自定义代码逐行剖析

9.Financial Bot微服务中ActionSwitchForms中的Ask、Deny、Affirm等行为代码逐行剖析

10.Financial Bot微服务中ActionSwitchBackAsk代码逐行剖析

11.FinancialBot微服务中代码总结及工业级Rasa对话机器人代码最佳实践分析

第92课图解Rasa对话机器人项目实战之银行金融FinancialBot架构视角下的Training及Reference全生命周期、功能实现 及产品的二次开发

1.Rasa 3.X中GraphArchitecture解析及其在银行金融FinancialBot中的落地实现

2.RasaArchitecture中的Agent、Channels、NLUPipelineDialogue Policies、Tracker Store等解密

3.RasaArchitecture中的Agent和ActionServer的RESTful架构通信内幕解析

4.Rasa Component TrainingLifecycle组

5.Rasa中使用Rule的通用原则及三大经典最佳实践及其在Financial Bot具体的应用

6.Rasa中多任务切换系统stories文件的设计及最佳实践及其在 Financial Bot具体应用

7.FinancialBot架构视角下的Training及Reference全生命周期总结及产品的二次开发实践指导

第93课Rasa对话机器人项目实战之保险行业InsuranceBot架构设计、流程分析、状态管理及基于RasaInteractive的智能对话实验剖析

1.通过Rasa Visualize可视化工具详解保险行业Insurance Bot功能及架构设计

2.Rasa3.X架构中的Agent、NLUPipelines、DialoguePolicies、Action Server、Tracker Store等详解

3.保险行业InsuranceBot案例对Rasa3X各组件的应用示例

4.Insurance Bot对Graph Architecture的具体落地应用

5.逐行解密RasaInteractive启动过程内幕

6.剖析Rasa Interactive中NLU对InsuranceBot输入的Message的处理:Intents、Entities、Slots

7.剖析Rasa Interactive中Policies触发InsuranceBotForm表单的过程内幕

8.剖析RasaInteractive中Form运行流程及背后的密码

9.解密InsuranceBot表单提交执行微服务action全生命周期流程及 Slots状态管理

第94课Rasa对话机器人项目实战之保险行业InsuranceBot微服务代码逐行解析及现场实验剖析

1.ValidateQuoteForm三大Slot校验源码详解

2.ValidateQuoteForm三大Slot实验分析

3.ActionStopQuote代码解析及实验分析

4.ActionGetQuote源码逐行解析

5.ActionGetQuote实验分析

6.Rasa Custom Action Server RequiredEndpoint进程调用数据传输协议及内容剖析

7.extract slotfunction 解密及其妙用分析

8.Address操作相关微服务代码逐行剖析

9.Claim操作相关微服务代码逐行剖析

10.Card操作相关微服务代码逐行剖析

11Payment操作相关微服务代码逐行剖析

12.InsuranceBot微服务源码总结及状态操作最佳实践

第95课Rasa对话机器人项目实战之保险行业InsuranceBot的NLU及 Policies数据内幕解密、源码解析及最佳实践

1.为什么有了DIETClassifier及预训练模型Duckling、spaCy等来协同完成意图识别和实体提取却还需要RegexFeaturizerRegexEntityExtracton及EntitySynonymMapper?

2.RegexFeaturizer配置、原理、示例及文档剖析

3.RegexEntityExtractor配置、原理、示例及文档剖析

4使用RegexFeaturizer及RegexEntityExtractor的三大最佳实践及其背后的原因剖析

5.EntitySynonymMapper配置、原理、示例及文档剖析

6.EntitySynonymMapper源码实现逐行剖析

7.Rules文件最佳实践剖析及三大经典应用

8.Stories文件最简实践解析及能够使用Stories完成不同任务上下文状态切换的背后Transformer原理解密

9.贝叶斯思想下的NLU及Policies数据最佳实践解密

第96课Rasa对话机器人项目实战之保险行业InsuranceBot调试 Debugging全程实战及背后架构、源码及本质解密StarSpace Intelligent Conversation Bo

1.Rasa 3.X架构中的Agent、NLU PipelinesDialogue Policies、Action Server、TrackerStore等交互关系解析

2.解密Rasashell-debug启动InsuranceBot中基于Sanic的Agent启动内幕

3.解密Rasa shell-debug启动InsuranceBot中基于TrackerStore启动内幕及最佳实践

4解密Rasa shell-debug启动InsuranceBot中基于NLUPipelines各大组件启动内幕

5.解密Rasa shell-debug启动Insurance Bot中基于DialoguePolicies各大组件启动内幕

6.解密InsuranceBotDebugging处理用户输入信息message的语言理解NLU全生命周期内幕

7.解密Insurance Bot Debugging处理用户输入信息message的Policies全生命周期内幕

8.解密Insurance Bot Debugging状态管理全生命周期内幕

9.解密Insurance Bot Debugging中Agent与Action Server交互的全生命周期内幕

10.解密Insurance Bot Debugging中form表单处理的全生命周期及微服务调用内幕

第97课Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot调试、 interactivelearning解密及项目总结

1.使用Debugging模式解密InsuranceBot中的CheckClaim Status全生命周期

2.使用Debugging模式解密InsuranceBot中的PayClaim全生命周期

3.Rasa Core中action具体请求远程微服务端endpoint数据封装、 Aiohttp调用等源码剖析

4Rasa Core中action具体收到远程微服务端endpoint的响应后进行数据处理以Channel调用等源码剖析

5.使用Rasa InteractiveLearning启动InsuranceBot过程详解

6.使用Rasa Interactive Learning解密Insurance Bot的order a new card的全生命周期

7.使用Rasa InteractiveLearning解密InsuranceBot的fileaclaim的全生命周期

8.使用RasaInteractiveLearning纠正InsuranceBot的NLU行为实战

9.使用Rasa Interactive Learning纠正Insurance Bot的Policies Prediction行为实战

10.基于使用RasaInteractiveLearning生成的新增数据分析及对话机器人训练

11.Rasa对话机器人项目实战之保险行业Insurance Bot项目总结

第98课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目架构、运行测试、流程分析及Rasa Interactive实验分析

1.Rasa 内核架构 Agent、NLU Pipelines、Dialogue Policies、Action Server、Tracker Store等详解

2.Rasa对话机器人项目实战之教育领域EducationBot项目介绍及架构设计

3.Rasa 3.X Graph Architecture架构密码、GraphComponent及数据流解析

4.关于Agent与微服务ActionServer交互流程及ActionServer把业务处理结果输出全生命周期解析

5.RasaShell启动Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot过程剖析

6.通过Rasavisualize解析Rasa对话机器人项目实战之教育领域 Education Bot

7.通过Rasa Shell演示Rasa对话机器人项目实战之教育领域EducationBot 项目

8.通过RasaInteractive启动过程训练内容、模型加载及RasaServer详解

9.通过Rasa Interactive解密教育领域EducationBot中user和bot交互的内幕详情

10.Rasa对话机器人项目实战之教育领域EducationBot项目微服务分析

第99课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot调试 Debugging过程全生命周期实战解密

1.教育领域Education Bot调试Rasa Debugging启动Modules分析

2.教育领域 Education Bot调试Rasa Debugging 启动Sanic服务器详解

3.教育领域Education Bot调试RasaDebugging命令终端Cmdline链接解析

4教育领域Education Bot调试RasaDebugging中NLUPipeline组件启动详解

5教育领域 Education Bot调试RasaDebugging中Policies组件启动详解

6.教育领域 Education Bot调试Rasa Debugging中用户信息进入Agent过程详解

7.Education Bot Debugging对用户Message处理的整个NLU生命周期详解

8.Education Bot Debugging的Dialogue Management中Policies并行处理详解

9.Education Bot Debugging中Ensemble产生Action过程详解

10.Education Bot Debugging中的系统事件详解

第100课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目 Debugging进阶实战

1.Education Bot 对RulePolicy、AugmentedMemoizationPolicy TEDPolicy使用Debugging实验分析

2.Education Bot在stories中对AugmentedMemoizationPolicy具体应用详解

3.Debugging模式下的EducationBot对TEDPolicy使用源码解析

4.Next Action决策器 DefaultPolicyPredictionEnsemble算法剖析及源码讲解

5.专门为faq及chitchat设计的ResponseSelector运行机制详解及 Debugging实验

6.Debugging模式下的EducationBot出发outofscope机制分析实验解密

7.Debugging模式下的EducationBot的动态State剖析

第101课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务架构设计及通信协议解密

1.Rasa 3.X Architecture视角下的Agent和Action Server交互过程详解

2.Rasa 3.XArchitecture视角下的MessageHandling生命周期详解

3.Rasa 3.X官网问答RasaActionServer逐句解析

4.Endpoint Request 四大核心 next actionsender idtrackerdomain详解

5.Endpoint Request中Payload示例JSON内容解密

6.Endpoint Response两大核心events和repsonse详解

7.EndpointResponse中Payload示例JSON内容解密

8.Education Bot项目微服务其中过程及代码示例解析

9.Rasa3.X微服务OpenAPlspecification逐行解析

第102课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务下的代理模式及核心组件源码解析

1.Rasa 3.XArchitecture下的Agent与ActionServer构建的的代理模式微服务解密

2.代理模式下RasaCore中的Action类代码逐行解密

3.代理模式下RasaSDK中的Action类代码逐行解密

4.代理模式下Rasa Core中的OutputChannel内幕机制及代码解析

5.代理模式下Rasa Core中的NaturalLanguageGenerator内幕机制及代码解析

6.代理模式下Rasa Core中的DialogueStateTracker内幕机制及代码解析

7代理模式下RasaCore中的Domain内幕机制及代码解析

8.代理模式下RasaSDK中的CollectingDispatcher内幕机制及代码解析

9.代理模式下RasaSDK中的Tracker内幕机制及代码解析

10.代理模式下RasaSDK中的DomainDict内幕机制及代码解析

第103课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目

Action Server进程启动、微服务注册、微服务调用全生命周期实战及源码逐行解密

1.通过RasaInteractive的方式实验微服务调用过程日志记录及对日志的分析

2.对ActionServer中微服务注册及调用过程日志详解

3.微服务框架核心ActionExecutor类register action方法源码逐行解析

4微服务框架核心ActionExecutor类registerpackage方法源码逐行解析

5.微服务框架核心ActionExecutor类run方法源码逐行解析

6.微服务框架核心ActionExecutor类datastructure及coroutines代码分析

7Rasa微服务进程启动mainpy文件代码逐行剖析

8.Rasa微服务进行启动apppy代码分析

9.基于Sanic的Rasa3.X微服务进程启动服务器App实例化方法逐行代码解密

10.基于Sanic的Rasa3X微服务进程启动服务器run方法逐行代码解密

11.Rasa微服务endpoint调用ActionExecutor安装微服务代码解析及实战解密

12.Rasa微服务endpoint调用ActionExecutor运行微服务代码解析及实战解密

13.通过触发Bug的方式展示和总结Rasa微服务进程启动、服务器启动、微服务注册、微服务调用全生命周期

第104课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot微服务 FormValidationAction案例实验剖析及全生命周期运行源码详解

1.通过Rasa Interactive演示调用FormValidationAction微服务过程问题分析

2.FormValidationAction架构设计及工作机制分析

3.从微服务进程的视角分析FormValidationAction被微服务框架调用的过程及源码解析

4.FormValidationAction的父类ValidationAction设计及源码解析

5.从微服务进程的视角分析Endpoint到ActionExecutor到 ValidationAction的整个调用链条

6.ValidationAction的run方法代码调用FormValidationAction代码详解

7.FormValidationAction调用ValidateSubscribeNewsletterForm代码详解

第105课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot开发事件驱动 Event三层设计机制、全生命周期及源码详解

1.从系统视角、应用视角及用户视角看Event的设计和实现

2.从Action Server、Agent及TrackerStore底层架构及交互过程解密 Rasa 事件机制

3.RasaSDK下的UserUtteredBotUtteredSlotSet UserUtteranceReverted、FollowupAction等源码解析

4.RasaCore中事件机制及源码详解

5.DialogueStateTracker源码详解

6.通过Debugging模式分析TrackerStore和DialogueStateTracker交互关系

7.基于Action Server、Agent和TrackerStore三者相互交互的Rasa事件驱动机制总结

第106课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务源码逐行解密(上)

1.Education Bot项目代码Modules导入分析及最佳实践

2.ActionSubmitSubscribeNewsletterForm源码逐行剖析

3.ValidateSubscribeNewsletterForm源码逐行剖析

4.ActionSubmitSalesForm源码逐行剖析

5ValidateSalesForm源码逐行剖析

7.ActionExplainSalesForm源码逐行剖析

8.ActionExplainFags源码逐行剖析

9.ActionSetFaqSlot源码逐行剖析

10.ActionPause源码逐行剖析

11.ActionStoreUnknownProduct源码逐行剖析

12.ActionStoreUnknownNluPart源码逐行剖析

13.ActionStoreBotLanguage源码逐行剖析

14ActionStoreEntityExtractor源码逐行剖析

15.ActionSetOnboarding源码逐行剖析

第107课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目微服务源码逐行解密(下)

1.ActionSubmitSuggestionForm源码逐行剖析

2.ActionStoreProblemDescription源码逐行剖析

3.ActionGreetUser源码逐行剖析

4.ActionDefaultAskAffirmation源码逐行剖析

5.ActionDefaultFallback源码逐行剖析

7.ActionRestartWithButton源码逐行剖析

8.ActionCommunityEvent源码逐行剖析

9.ActionDocsSearch源码逐行剖析

10.ActionForumSearch源码逐行剖析

11.ActionTagFeedback源码逐行剖析

12.ActionTagDocsSearch源码逐行剖析

13.ActionTriggerResponseSelector源码逐行剖析

第108课Rasa对话机器人项目实战之教育领域EducationBot项目NLU Pipeline、DialoguePolicies 及多意图识别及对话管理解密

1.RasaArchitecture视角下Agent与NLUPipelineDialoguePolicies交互关系解析

2.Education Bot项目NLUPipeline逐个组件解析

3.Education Bot项目DialoguePolicies逐个组件解析

4.Rasa中Multi-Intent多意图Classifier分类器工作原理和流程解析

5.Rasa中Multi-Intent多意图配置及案例分析

6.Rasa中Multi-Intent多意图DialogueManagement处理机制及实例部析

7.Rasa中Actions剖析

8.Rasa语言理解NLU解密

9.RasaPolicies内幕解密

第109课Rasa对话机器人项目实战之教育领域EducationBot项目NLU Data详解

1Education Bot项目 NLUData架构设计High-LevelStructure四大核心解析

2.NLUTrainingExamples解析及实例分析

3.NLUEntities 解析及实例分析

4NLUSynonyms解析及实例分析

5.NLU Regular Expressions for Intent Classification解析及实例分析

6.NLU Regular Expressions for EntityExtraction解析及实例分析

7NLULookup Tables解析及实例分析

8.NLU Entities Roles andGroups解析及实例分析

9.NLU Entity Roles and Groups influencing dialogue predictions解析及实例分析

10.NLU BILOU Entity Tagging解析

第110课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目 Policies Data 详解

1.Education Bot项目 PoliciesData中Stories和Rules分离的架构设计

2.Policies Data 中User Messages、Actions及Events三个组件解析

3.Form Events详解及案例分析

4Checkpoints详解及案例分析

5.ORstatements详解及案例分析

6.End-to-endTraining工作机制解析

7.End-to-end Training案例分析

8.Rules for the ConversationStart详解及案例分析

9.Ruleswith Conditions详解及案例分析

10.Skip Waiting for User Input at the End of a Rule

11.Form下的ActionExecutionRejection机制详解

12.对ActionExecutionRejection具体处理实例解析

第111课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目 Session自定义、RichResponse解密及案例剖析

1.Domain中的config运行机制剖析及配置实践

2.session expirationtime设置最佳实践

3.carry overslots to newsession运行原理解密

4.Session启动事件分析

5.action_session_start运行机制及最佳实践

6.action session start自定义设置对话机器人的Memory

7.action session_start自定义和第三方API整合

8.action session_start与session_startedmetadata综合应用

9.Using Variables in Responses解析与示例

10.Channel-Specific Response Variations解析与示例

11.Conditional Response Variations解析与示例

12.Rich Responses 解析与示例

第112课Rasa对话机器人项目实战之教育领域EducationBot项目Slots内幕解析、Slot Validation Actions剖析、Entities及Intents解析

1.RasaSlots工作机制及最佳实践解析

2. Slots and Conversation Behavior详解及示例剖析

3.Slot Types:Text Slot、Boolean SlotCategorical SlotFloat SlotList Slot、Any Slot详解及示例

4.CustomSlotTypes工作机制及示例剖析

5Slot Mappings详解及示例剖析

6.Mapping Conditions详解及示例剖析

7.Custom Slot Mappings详解及示例剖析

8.action_validateslot mappings详解及源码剖析

9.Entities详解及示例剖析

10.Intents详解及示例剖析

第113课Rasa对话机器人项目实战之教育领域 Education Bot项目Form内幕解析及自定义全解

1.Education Bot项目 Form使用分析

2.Rasa Form的定义与activation解析与案例剖析

3.Deactivating a Form 解析及最佳实践

4.Writing Stories/Rules for Unhappy Form Paths解析及案例剖析

5.Form Slot Mappings剖析

6.Validating Form Input解析及案例剖析

7.Custom Slot Mappings解析及案例剖析

8.Dynamic Form Behavior解析及案例剖析

9.requested slotslot解析及案例剖析

10.Custom Action to AskFor the NextSlot解析及案例剖析

第114课Rasa对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目 FormValidationAction内幕机制及源码逐行解密

1基于Rasa微服务的Action的ValidationAction架构解析

2.ValidationAction中提取slots信息代码逐行剖析

3.ValidationAction中validation操作源码逐行剖析

4.ValidationAction中run方法源码逐行剖析

5.FormValidationAction的domainslots方法代码逐行剖析

6.FormValidationAction的extractvalidationevents代码逐行剖析

7.FormValidationAction的nextrequestedslot代码逐行剖析

8.Rasa文档中ValidationAction逐句解析

9.Rasa文档中FormValidationAction逐句解析

10.Education Bot项目FormValidationAction使用分析

第115课图解Rasa对话机器人项目实战之教育领域 Education Bot项目及综合调试Debugging实战解密

1.通过RasaArchitecture图解对话机器人项目实战之教育领域 Education Bot项目

2.通过GraphArchitecture图解对话机器人项目实战之教育领域 Education Bot项目

3.通过TrainingFlow图解对话机器人项目实战之教育领域Education Bot 项目

4.通过InferenceFlow图解对话机器人项目实战之教育领域Education Bot项目

5.Rasa Action Server启动详解

6.Rasa Server NLU启动过程Debugging及图解

7.Rasa Server Policies启动过程Debugging及图解

8.通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的NLU处理过程

9.通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的Policies处理过程

10.通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的响应用户的过程

第116課信息提取CRF(ConditionalRandomFields)解密系列之 Transformer+CRF 及论文解读

1.DIET模型中Transformer+CRF架构解密

2.CRF论文Abstract分析

3.CRF论文Introduction详解

4.The Label Bias问题剖析

5.Conditional Random Fields 详解

第117課信息提取CRF(ConditionalRandomFields)解密系列之算法洋解及试验分析

1CRF的数据模型定义解析

2.筒化的CRF分析模型

3.the conditional probability ofa labelsequencey的表达方式

4.Parameter Estimationfor CRFs

5.forward and backwardvectors与标准HMMs

6.CRF Experiments分析

第118课NLP信息提取中的MultivariatePrediction及Graphical Modeling解密系列

1.具有依赖美系的multivariate data classification模型意义分析

2.Graphical Modeling的核心场景及意义

3.GenerativeModels及问题和解决方案

4.Conditional Model和JointModel解析

5.Undirected Models解密

第119课NLP信息提取中的GenerativeversusDiscriminativeModels解密

1.Classification与SequenceModels剖析

2.generative与discriminativemodels解密

3.Naive Bayes.logistic regressionHMMsliner-chainCRFs分析

第120课NLP信息提取中的Linear-Chain CRFModeling详解

1.Applications of CRFs

2.Linear-chain CRFs详解

3.GeneralCRFs详解

第121课Rasa项目实战之电商零售CustomerService智能业务对话机器人运行流程及项目Bug调试全程演示

1.电商零售CustomerService智能业务对话机器人功能分析

2.电商零售CustomerService智能业务对话机器人运行流程

3.使用Rase shell--debug模式测试电商零售Customer Service项目及问题Bug思考

4.使用RasaInteractive来尝试解决项目Bug5.调整rule文件效果测试及问题分析

6.调整slot配置测试及问题解决方案剖析

7.电商零售CustomerService智能业务对话机器人调试全流程及解决方案总结

第122课Rasa对话机器人Debugging项目实战之银行金融对话机器人全生命周期调试实战

1.Financial Bot的Rasa Server启动、模型加载Debugging内容逐行解密

2.从Rasa3.X的GraphArchitecture的视角分析Financial Bot启动步骤内幕

3.用户输入Message在NLU处理中的各大组件process方法解析

4.基于State而进行的并行话policies预测过程解密

5.不同阶段State的出发机制及具体内容剖析

6.使用Financial Bot进行transfermoney操作出发form循环分析

7.RasaServer中的action及Rasa微服务中的action区别和联系源码部析

第123课Rasa对话机器人Debugging项目实战之图解银行金融架构视角下的Training及Reference全生命周期剖析

1.Rasa 3.X中GraphArchitecture解析及其在银行金融FinancialBot中的落地实现

2.Rasa Architecture中的Agent、Channels、NLUPipelineDialogue PoliciesTrackerStore等解密

3.RasaArchitecture中的Agent和ActionServer的RESTful架构通信内幕解析

4.Rasa Component TrainingLifecycle组件实例化、训练及持久化解密

5.Rasa中使用Rule的通用原则及三大经典最佳实践及其在Financial Bot具体的应用

6.Rasa中多任务切换系统stories文件的设计及最佳实践及其在 Financial Bot具体应用

第124课Rasa对话机器人Debugging项目实战之保险行业调试全程实战解密

1.解密Rasashell-debug启动InsuranceBot中基于Sanic的Agent启动内幕

2.解密Rasa shell-debug启动Insurance Bot中基于Tracker Store启动内幕及最佳实践

3.解密Rasa shell-debug启动InsuranceBot中基于NLUPipelines各大组件启动内幕

4.解密Rasa shell-debug启动 Insurance Bot中基干DialoguePolicies各大组件启动内幕

5.解密InsuranceBotDebugging处理用户输入信息message的语言理解NLU全生命周期内幕

6.解密InsuranceBot Debugging处理用户输入信息message的Policies全生命周期内幕

7.解密InsuranceBotDebugging状态管理全生命周期内幕

8.解密Insurance BotDebugging中Agent与ActionServer交互的全生命周期内幕

9.解密InsuranceBotDebugging中form表单处理的全生命周期及微服务调用内幕

第125课Rasa对话机器人Debugging项目实战之保险行业调试及 interactivelearning 解密

1.使用Debugging模式解密Insurance Bot中的CheckClaim Status全生命周期

2.使用Debugging模式解密Insurance Bot中的Pay Claim全生命周期

3.Rasa Core中action具体请求远程微服务端endpoint数据封装、 Aiohttp调用等源码剖析

4RasaCore中action具体收到远程微服务端endpoint的响应后进行数据处理以Channel调用等源码剖析

5.使用Rasa Interactive Learning启动InsuranceBot过程详解

6.使用Rasa Interactive Learning 解密Insurance Bot的order a new card的全生命周期

7.使用Rasa InteractiveLearning解密InsuranceBot的fileaclaim的全生命周期

8.使用Rasa InteractiveLearning纠正InsuranceBot的NLU行为实战

9.使用Rasa InteractiveLearning纠正Insurance Bot的PoliciesPrediction行为实战

第126课Rasa对话机器人Debugging项目实战之教育领域调试过程全生命周期实战解密

1.教育领域Education Bot调试RasaDebugging启动Modules分析

2.教育领域EducationBot调试Rasa Debugging启动Sanic服务器详解

3.教育领域Education Bot调试RasaDebugging命令终端Cmdline链接解析

4教育领域 Education Bot调试RasaDebugging中NLUPipeline组件启动详解

5.教育领域Education Bot调试RasaDebugging中Policies组件启动详解

6.教育领域EducationBot调试RasaDebugging中用户信息进入Agent过程详解

7.Education Bot Debugging对用户Message处理的整个NLU生命周期详解

第127课Rasa对话机器人Debugging项目实战之教育领域项目微服务调用全生命周期调试

1.微服务框架核心ActionExecutor类registeraction方法源码逐行解析

2.微服务框架核心ActionExecutor类registerpackage方法源码逐行解析

3.微服务框架核心ActionExecutor类run方法源码逐行解析

4.微服务框架核心ActionExecutor类datastructure及coroutines代码分析

5.Rasa微服务进程启动_mainpy文件代码逐行剖析

6.Rasa微服务进行启动apppy代码分析

7.基于Sanic的Rasa3X微服务进程启动服务器App实例化方法逐行代码解密

第128课Rasa对话机器人Debugging项目实战之教育领域综合调试实战解密

1.通过Inference Flow图解对话机器人项目实战之教育领域Education Bot 项目

2.详解starSpace intelligent Conversation Bot

2.Rasa Action Server启动详解

3.Rasa ServerNLU启动过程Debugging及图解

4.Rasa Server Policies启动过程Debugging及图解

5.通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的NLU处理过程

6.通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的Policies处理过程

7.通过Debugging的模式解析用户输入Message完整的响应用户的过程

第129RasaPaper对活机器人论文逐行解读之Abstract及RelatedWork解密

1.RasaNLU及RasaCore两个核心组件剖析

2.Rasa论文Abstract逐行剖析

3.Rasa论文Introduction逐行剖析

4Rasa论文RelatedWork逐行解密

第130课RasaPaper对话机器人论文逐行解读之Rasa系统框架模块解密及与Rasa3X实现比较

1.Rasa数据流Architecture详解.

2.Rasa中Actions剖析

3.Rasa语言理解NLU解密

4RasaPolicies内幕解密

5.与Rasa3X比较

第131课RasaPaper对话机器人论文逐行解读之应用数据、交互式训练、可视化及部署等解密

1.Rasa的NLU及Core的数据格式分析

2.Rasa MachineTeaching及交互式训练实战演示

3.Visualization ofDialogueGraphs解析及实战

4Rasa部署解析

5.Rasa Paper与Rasa3.X实现对比

第132课ChatGPT技术概述

1.GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-3.5GPT4的发展历程与技术特点

2.ChatGPT技术的基本原理简介

3.InstructGPT数据集

4InstructGPT 技术原理

5.RLHF技术内幕详解

6.ChatGPT项目案例实战

第133课OpenAIAPI基础应用实践

1.OpenAIAPI模型及接口概述

2.使用OpenAIAPI进行向量检索

3.使用OpenAIAPI进行文本生成

第134课OpenAIAPI进阶应用实践

1.OpenAIAPI基于嵌入式向量检索实现问答系统

2.OpenAIAPI使用LangChain构建工具

3.OpenAIAPI对特定领域模型进行微调

第135课ChatGPT提示工程基础知识

1.构建优质提示的两个关键原则

2.迭代式快速开发构建优质提示

第136课ChatGPT提示工程实现多功能应用

1.使用ChatGPT提示工程实现概括总结

2.使用ChatGPT提示工程实现推断任务

3.使用ChatGPT提示工程实现文本转换

4.使用ChatGPT提示工程实现扩展功能

第137课ChatGPT提示工程构建聊天机器人

1.聊天机器人的应用场景

2.使用ChatGPT提示工程构建聊天机器人

3.使用ChatGPT提示工程构建订餐机器人

第138课类ChatGPT开源大模型技术概述

1.类ChatGPT开源大模型的发展历程与技术特点

2.类ChatGPT开源大模型之ChatGLM项目案例实践

3.类ChatGPT开源大模型之LMFlow项目案例实践

第139课类ChatGPT开源大模型进阶项目实践

1类ChatGPT开源大模型基于LoRASFT+RM+RAFT技术进行模型微调

2.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

3.类ChatGPT技术基于LLamaIndex和Langchain技术的全面实践

4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

第140课掌握使用ChatGPT进行语音聊天机器人开发项目简介

1.使用ChatGPT和ElevenLabs创建高级语音聊天机器人。

2.介绍OpenAl和ElevenLabs的API。

3.对设置你的开发环境进行详细、步骤式的指导.以便顺利地整合 React和FastAPI。

第141课构建聊天机器人架构

1.使用ChatGPT和ElevenLabs设计有效的语音聊天机器人结构。

2.探索聊天机器人的多样化应用和用例.包括销售、语言教学等领域。

第142课实现语音生成

1.掌握使用ChatGPT和ElevenLabs开发类人语音助手的技术。

2.整合语音生成特性.包括使用你自己的声音的独特选择。

第143课有效的全栈开发

1利用React和FastAPI进行健和高效的全栈应用开发。

2.采纳最佳实践.混合语音聊天机器人的前端和后端组件。

第144课为定制AI进行提示工程

1.理解提示工程在定制和最大化AI大型语言模型中的作用。

2.优化提示以引导对话结果的技术。

第145课语音聊天机器人的部署和扩展

1.部署你的语音聊天机器人应用的经过验证的策略。

2.探索满足日益增长的用户需求并确保最佳性能的可扩展性选项。

第146课实际应用和未来展望

1.检查语音聊天机器人的实际应用及其变革性影响。

2.讨论令人兴奋的未来可能性以及人工智能技术在塑造我们的世界中将扮演的重要角色。

第147课使用LangChain和FastAPI构建响应式问答聊天机器人开发简介

1.使用LangChain和FastAPI开发问答聊天机器人。

2.理解本地托管聊天机器人的重要性和潜在应用。

第148课掌握Ingestion组件

1.详细指导从文档网站提取HTML。

2.学习使用LangChain的ReadTheDocs加载器进行HTML加载。

3.利用LangChain的TextSplitter有效地划分文档。

第149课创建Embeddings和Vectorstore

1.学习使用LangChain的vectorstore包装器创建一个多功能的嵌入物 vectorstore ofembeddigns

2.集成OpenAl的嵌入物和FAISSvectorstore以获得卓越性能。

第150课Q&A组件实现

1.利用GPT-3根据聊天历史和用户输入解析独立问题。

2.根据推断出的问题从vectorstore中搜索相关文档。

3.使用GPT-3生成精确的答案.同时考虑到独立的问题和相关的文档。

第151课利用Streaming和异步API

1.介绍LangChain的先进的Streaming支持和异步API。

2.实现实时更新以满足聊天机器人应用中的多用户需求。

第152课高效的Testingand Debugging

1.采用已验证的策略对本地托管的聊天机器人进行测试和调试。

2.解决常见问题并优化性能以确保平稳运行。

第153课部署和可扩展性

1.讨论你的本地托管聊天机器人应用的多种部署选项。

2.探索应对用户流量增加时的可扩展性问题。

第154课探索增强功能和高级特性

1.深入探索用于改进你的聊天机器人应用的潜在增强和高级特性。

2.讨论进一步定制和改进的机会.以丰富用户体验。

第155课构建基于大模型的AutonomousAgents案例简介

1.理解自主代理人在长期运行的应用中的概念和作用。

2.评估设计自主代理人的优点和缺点。

3.评价现实世界中的自主代理人应用。

第156课为自主代理人制定长期目标

1.为自主代理人概述单个或多个长期目标的策略。

2.理解与追求设定目标一致的决策制定和任务执行。

3.确保自主代理人保持其自主性和适应性的技巧。

第157课自主代理人的工具使用和集成

1.通过适当的工具使用增强自主代理人的能力。

2.分析不同的工具使用场景及其对代理人性能的影响。

3.在自主代理人架构中实现无瑕工具交互的集成技巧。

第158课自主代理人的长期记忆

1.理解长期记忆在自主代理人操作中的作用。

2.在代理人决策过程中有效存储、检索和利用长期记忆的技巧。

3.优化内存管理策略以提高代理人的效率。

第159课构建Notion问答应用程序

1.Notion问答应用程序和Blendle示例数据的概述和分析。

2.详细指导如何使用Python脚本查询Notion以检索答案。

3.使用提供的代码和指令在StreamLit上部署应用程序。

4.将自定义数据集导入Notion问答应用程序的指令。

5.设置环境变量.包括将OPENAIAPI KEY添加为秘密变量。

第160课探索Al应用开发的高级技术

1.深入研究Al应用开发的先进方法论。

2.提升AI应用程序性能和效率的优化策略。

3.采用先进的AI模型和算法以提供卓越的功能。

第161课Al应用开发的道德考虑

1.理解Al应用开发的道德含义。

2.分析潜在的偏见、隐私问题和社会影响。

3.确保公平、透明和负责任的AI应用部署的策略。

4.预测Al应用的未来以及它们对各种行业的潜在影响。

第162课LLM驱动的聊天应用程序案例简介

1.理解LLM及其在聊天应用程序中的作用。

2.课程概览和技术栈:Django.ReactTypeScript和LangChain

3.如何安装和配置必要的软件和库。

4.理解提供的仓库的结构及其内容。

第163课使用Django构建后台

1.Django简介及其在构建聊天应用程序后端中的作用。

2.如何在本地机器上运行一个Django后端。

3.设置和测试一个基本的Django后端。

第164课深入研究ReactTypeScript

1.理解ReactTypeScript及其对前端开发的优势。

2.如何为你的聊天应用程序实现一个ReactTypeScript前端。

3.构建一个基本的ReactTypeScript前端。

第165课理解LangChain代理和LLM

1.LangChain代理与LLM互动

2.如何将LangChain代理和LLM整合到你的应用程序中。

第166课整合后端和前端

1.连接Django后端与ReactTypeScript前端的策略。

2.后端和前端之间的通信。

第167课将LangChain代理整合到应用程序中

1.如何将LangChain代理和LLM整合到你的Django-ReactTypeScript应用程序中。

2.确保无缝的交互和信息流通。

第168课测试和调试你的聊天应用程序

1.测试你的LLM驱动聊天应用程序的技巧。

2.如何解决常见的问题和错误。

第169课Al Mastering Memory Management in Al AppsBuilding and Enriching Chatbot Histories案例简介

1.Al应用程序和聊天机器人及其重要性的概览。

2.这些应用中内存管理的重要性。

第170课内存在LLMs应用程序的重要性

1.应用程序的特性和好处。

2.应用程序在内存持久性、搜索和丰富中的作用。

第171课内存持久性和总结

1.Al应用程序中长期内存持久性的概念。

2.如何使用应用程序自动总结内存消息。

第172课Extractor模型

1.Extractor模型的作用和功能。

2.如何扩展Extractor模型以获得新的丰富功能。

第173课实现向量搜索和自动记数

1.内存管理中向量搜索的概念。

2.记忆和总结的自动记数的重要性和方法。

第174课使用Python和JavaScriptSDKs

1.提供的Python和JavaScriptSDKs的介绍。

2.如何使用SDKs进行Al应用程序的内存管理。

第175课LangChain内存和检索支持

1.LangChain的介绍及其在内存管理中的作用。

2.在应用程序中使用LangChain进行内存持久性和检索。

第176课构建新的丰富功能

1.设计和实现新的功能.如总结器、实体提取器、嵌入器等。

2.扩展Extractor模型并添加新的功能。

第177课测试和改进LLMs应用程序

1.测试和优化你的AI应用程序性能的技术。

2.如何解决内存管理中的常见问题。

第178课构建基于LLM的SQL应用程序介绍

1.LangChainSQL代理及其在LLM到SQL命令中的重要性的概述。

2.对sqlite数据库及其在应用程序中的角色的简要介绍。

第179课SQLonLLMs应用程序初始化

1.如何设置应用程序并使用样本数据加载sqlite数据库。

2.了解所提供的存储库的结构和内容。

第180课GPT-4co-pilot解析

1.介绍GPT-4co-pilot及其在编程任务中的角色。

2.使用GPT-4进行代码片段的解释和改进。

第181课理解LLMs后端

1.了解后端提供的不同端点。

2.每个端点的角色和功能。

第182课实现文件上传功能

1.文件上传功能及其在应用程序中的当前状态的概述。

2.如何在用户界面中实现文件上传功能。

第183课增强应用程序

1.如何在每次执行后清理代理的输出。

2.向表格添加自动刷新或刷新按钮。

第184课使用LangChain SQL 代理

1.了解langchainsql代理在run-command端点中的角色。

2.使用run-command端点的示例和动手实践。

第185课探索高级功能

1.应用程序的高级功能及如何利用它们。

2.如何扩展和定制应用程序以满足不同的需求。

第186课测试和调试SQLonLLMs

1.测试和改进应用程序性能的技巧。

2.如何排除常见问题和错误。

第187课RasaGPT项目介绍

1.以RasaGPT为无头LLM聊天机器人平台的概述

2.理解关键组件:Rasa、Langchain和其他库/框架

3..探索RasaGPT的优点和功能

4.安装和配置Rasa、FastAPI、LangchainLlamalndex、SQLModel pgvector和ngrok

5.为在MacOS上运行Rasa提供Docker化支持

6.与其他消息平台(Telegram.Slack.Whatsapp等)的集成

第188课实现聊天机器人端点和文档上传

1.使用FastAPI创建专有的机器人端点

2.启用文档上传和训练管道

3.文档的版本控制和自动重新训练

第189课与Rasa集成Langchain和Llamalndex

1.理解Rasa与Langchain/Llamalndex之间的集成

2.处理库冲突和传递元数据

3.使用Langchain定制代理人格和能力

4.tracers源码逐行剖析

第190课高级功能和定制

1.实现pgvector与自定义模式.而不是Langchain的PGVector类

2.在Rasa和后端应用程序之间添加多租户、会话和元数据

3.通过ngrok与聊天机器人一起使用反向代理

第191课利用Rasa的能力

1.深入了解Rasa的功能和功能

2.使用NLU模型(BERT.Keras.Tensorflow)设置复杂的对话管道。并以OpenAIGPT作为备选方案

3.支持各种消息平台和架构

第192课构建完整的应用程序和API

1.使用Langchain在任意语料库数据上训练LLM

2.使用FastAPI和SQLModel定制异步端点和数据库模型

3.实现人工接管和自动生成标签

第193课增强检索策略和知识库

1.利用Postgres和pgvector进行嵌入相似性搜索

2.管理聊天历史并从交互中创建嵌入

3.从知识库语料库和客户反馈中生成嵌入

第194课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Agents

1.agentpy源码逐行剖析

2.schema.py源码逐行剖析

3.tool.py源码逐行剖析

4.utils.py源码逐行剖析

5.initialize.py源码逐行剖析

第195课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之AgentToolkits

1base.py源码逐行剖析

2.vectorstore源码逐行剖析

3.spark源码逐行剖析

4python源码逐行剖析

5.pandas源码逐行剖析

第196课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之经典Agent论文实现

1.MRKL源码逐行剖析

2.REACT源码逐行剖析

3.Self-askwithresearch源码逐行剖析

4conversationalchat源码逐行剖析

5.structuredchat源码逐行剖析

第197课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之VectorStore

1.basepy源码逐行剖析

2.utilspy源码逐行剖析

3.faiss.py源码逐行剖析

4.pgvector.py源码逐行剖析

5.docarray源码逐行剖析

第198课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Callbacks

1.base.py源码逐行剖析

2.manager.py源码逐行剖析

3.untils.py源码逐行剖析

4openai.py源码逐行剖析

第199课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Chat Models

1.base.py源码逐行剖析

2.openai.py源码逐行剖析

3.azure_openai.py源码逐行剖析

4anthropicpy源码逐行剖析

5.vertexai.py源码逐行剖析

第200课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之chains

1.base.py源码逐行剖析

2.llm.py源码逐行剖析

3.transform.py源码逐行剖析

4.loadingpy源码逐行剖析

5.prompt_selectorpy源码逐行剖析

第201课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之RouterChain

1.embedding router.py源码逐行剖析

2.llm_routerpy源码逐行剖析

3.multi_promptpy源码逐行剖析

4.multi retrieval_promptpy源码逐行剖析

5.multi retrieval qa.py源码逐行剖析

第202课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Chain实现上

1.chat vector db源码逐行剖析

2.conversation源码逐行剖析

3.graphqa源码逐行剖析

4openai源码逐行剖析

5.llm bash源码逐行剖析

第203课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Chain实现中

1.lIm_math源码逐行剖析

2.natbot源码逐行剖析

3.pal源码逐行剖析

4.retrival ga 源码逐行剖析

5.llm bash源码逐行剖析

第204课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Chain实现下

1.sql_database源码逐行剖析

2.summarize源码逐行剖析

3.questinon answering源码逐行剖析

4.hyde源码逐行剖析

5.flare 源码逐行剖析

第205课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之docstore

1.base.py源码逐行剖析

2.document.py源码逐行剖析

3.inmemory.py源码逐行剖析

4.wikipedia.py源码逐行剖析

5arbitrarypy源码逐行剖析

第206课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之documentloaders

1.base.py 源码逐行剖析

2.chatgptpy源码逐行剖析

3.notion.py源码逐行剖析

4.web basepy源码逐行剖析

5.urlpy源码逐行剖析

第207课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之parsers&loaders

1.generic.py源码逐行剖析

2.registry.py源码逐行剖析

3.file_system.py源码逐行剖析

4schema.py源码逐行剖析

5.txt.py源码逐行剖析

第208课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之embeddings

1.basepy源码逐行剖析

2.openai.py源码逐行剖析

3.self hosted.py源码逐行剖析StarSpace intelligent Conversation Bot

4.tensorflow hubpy源码逐行剖析

5.huggingface hubpy源码逐行剖析

第209课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之graphs&indexes

1.networkxgraphpy源码逐行剖析

2.neo4j_graph.py源码逐行剖析

3.prompts源码逐行剖析

4.graphpy源码逐行剖析

5.vectorstore.py源码逐行剖析

第210课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之LLMs上

1.basepy源码逐行剖析

2.loading.py源码逐行剖析

3.utils.py源码逐行剖析

4writer.py源码逐行剖析

5.openai.py源码逐行剖析

第211课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之LLMs下

1.gpt4all.py源码逐行剖析

2.modal.py源码逐行剖析

3.beampy源码逐行剖析

4.databricks.py源码逐行剖析

5.human.py源码逐行剖析

第212课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Memory上

1.buffer.py源码逐行剖析

2.chat memory.py源码逐行剖析3.entity.py源码逐行剖析4.kgpy源码逐行剖析5.utils.py源码逐行剖析

第213课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之Memory下

1.redis.py源码逐行剖析2.sql.py源码逐行剖析3.filepy源码逐行剖析

4promptpy源码逐行剖析

5.token buffer.py源码逐行剖析

第214课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之模型输出parsers

1retrypy源码逐行剖析2.regexpy源码逐行剖析

3.promptpy源码逐行剖析

4.fixpy源码逐行剖析5.json.py源码逐行剖析

第215课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之retrievers

1.chatgpt_plugin retrieverpy源码逐行剖析

2.base.py源码逐行剖析

3.chain_extract.py源码逐行剖析

4embeddings filterpy源码逐行剖析

5remote retrieverpy源码逐行剖析

第216课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之tools

1.base.py源码逐行剖析

2.plugin.py源码逐行剖析

3.shell源码逐行剖析

4.pythontool源码逐行剖析

5.openai源码逐行剖析

第217课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之prompts

1.base.py源码逐行剖析2.chatpy源码逐行剖析3.promptpy源码逐行剖析

4few shotpy源码逐行剖析

5.loading源码逐行剖析

第218课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之系统上

1.server.py源码逐行剖析

2.utilspy源码逐行剖析

3.text splitterpy源码逐行剖析

4.pythonpy源码逐行剖析

5.serapi.py源码逐行剖析

第219课ChatGPT&LLMs源码逐行解密之系统下

1.cachepy源码逐行剖析

2.envpy源码逐行剖析

3.inputpy源码逐行剖析

4math utilspy源码逐行剖析

5.model laboratorypy源码逐行剖析

报名及缴费

（一）报名方式与时间

1.个人报名请提交个人信息进行报名;

2.团队报名请咨询董老师，填写报名回执表进行报名，团体报名八折优惠！！！

3.报名时间：随时报名，常年开班。

（二）收费标准

本期研修班收费标准为25980元/人。

（三）付款方式

1.支付宝或微信扫描报名成功后生成的缴费二维码在线缴费。

支付宝用户

微信用户

联系方式

联系人：董老师

电话：15727391920

微信群

邮箱：andrew_0001@163.com

地址：北京市海淀区清华科技园

请添加导师微信获得相关的视频、代码、资料等。

欢迎您联系董老师，获取最新模型、算法、源码、论文。本课程全年开班。

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