
01-教程简介
02-LangChain4j入门-简介
03-LangChain4j入门-应用程序整合大语言模型的常见场景
04-LangChain4j入门-创建SpringBoot应用程序
05-LangChain4j入门-接入大模型
06-LangChain4j入门-使用Spring Boot Starters
07-接入其他大模型-都有哪些大模型可进行接入
08-接入其他大模型-DeepSeek
09-接入其他大模型-运行时无法获取apiKey的原因
10-接入其他大模型-ollama本地部署
11-接入其他大模型-ollama
12-接入其他大模型-阿里百炼介绍
13-接入其他大模型-阿里百炼通义千问
14-接入其他大模型-阿里百炼通义万象
15-接入其他大模型-阿里百炼deepseek
16-AIService-概念
17-AIService-创建AIService
18-AIService-使用@AiService
19-AIService-工作原理
20-Chat memory-聊天记忆的简单实现
21-Chat memory-使用ChatMemory实现聊天记忆
22-Chat memory-使用AIService实现聊天记忆
23-Chat memory-隔离聊天记忆
24-Chat memory-实现原理
25-Chat memory-替换聊天记忆的实现
26-Persistence-存储介质的选择
27-Persistence-MongoDB简介
28-Persistence-MongoDB的安装和基本操作
29-Persistence-SpringBoot整合MongoDB
30-Persistence-实现
31-Persistence-测试
32-Prompt-系统提示词
33-Prompt-在提示词中添加当前日期
34-Prompt-从资源中加载提示模板
35-Prompt-用户提示词
36-Prompt-使用@v参数
37-Prompt-多个参数的情况
38-Prompt-@SystemMessage和@V
39-项目实战-创建硅谷小智聊天助手
40-项目实战-测试硅谷小智聊天助手
41-Function Calling-测试大语言模型的缺陷
42-Function Calling-工具的定义和使用
43-Function Calling-@Tool和@P
44-Function Calling-@ToolMemoryId
45-项目实战-实现预约相关业务逻辑
46-项目实战-测试业务方法
47-项目实战-创建和配置Tools
48-项目实战-测试硅谷小智的预约功能
49-RAG-RAG和微调大模型
50-RAG-向量和维度
51-RAG-相似度和相似度测量
52-RAG-索引阶段和检索阶段
53-RAG-文档加载器
54-RAG-文档解析器
55-RAG-文档分割器
56-向量转换和向量存储
57-自定义文档分割器
58-token和token计算
59-项目实战-在硅谷小智中实现RAG
60-embedding-引入通用文本向量模型
61-embedding-Pinecone的使用
62-embedding-向Pinecone中存入数据
63-embedding-相似度匹配
64-项目实战-在硅谷小智中集成向量大模型和Pinecone向量存储
65-项目实战-流式输出
66-项目实战-运行前端工程
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