AI Agent应用开发：构建多智能体协同系统

2.3位置编码 26
2.2.4模型预训练 27
2.2.5大模型微调 28
2.2.6大模型对齐 29
2.2.7解码策略 30
2.2.8大模型幻觉 30
2.3国内外大模型介绍 32
2.3.1国外知名大模型 32
2.3.2国内知名大模型 34
2.3.3垂直领域大模型 36
2.4大模型调用实战 37
2.4.1调用GPT-4大模型 37
2.4.2调用百度文心一言大模型 38
2.4.3调用本地大模型 39
2.5大模型能力评测 42
2.5.1为什么要做大模型评测 42
2.5.2需要评测大模型的哪些能力 43
2.5.3如何评测大模型 45
2.6常用的评测数据集介绍 46
2.6.1MMLU数据集 46
2.6.2C-EVAL数据集 49
2.6.3MATH数据集 51
2.6.4GSM8K数据集 54
2.6.5HumanEval数据集 56
2.7大模型评测网站——OpenCompass 58
2.7.1OpenCompass介绍 59
2.7.2大模型排行榜 59
2.7.3OpenCompass评测工具介绍 61
2.7.4数据集评测实战 63
2.8本章小结 65
第3章提示词工程 66
3.1提示词 66
3.1.1提示词的基本概念与特点 66
3.1.2提示词的示例 67
3.2结构化提示词 69
3.2.1结构化提示词的基本概念 69
3.2.2结构化提示词的示例 70
3.3提示工程 74
3.3.1ICIO框架 74
3.3.2CRISPE框架 75
3.3.3APE框架 77
3.3.4BROKE框架 78
3.3.5CARE框架 80
3.3.6COAST框架 81
3.3.7RACE框架 83
3.3.8RISE框架 83
3.3.9ROSES框架 85
3.3.10TAG框架 87
3.3.11TRACE框架 88
3.4提示词的优化方法 90
3.5自动生成提示词 92
3.6本章小结 96
第4章RAG系统的构建 97
4.1RAG介绍 97
4.1.1RAG的基本概念 97
4.1.2RAG系统的构成 98
4.2极简RAG实现 100
4.2.1构建阶段实现 100
4.2.2检索生成实现 103
4.2.3RAG流程测试 104
4.3文档解析 105
4.3.1文件类型介绍 105
4.3.2Word文档提取 108
4.3.3半结构化文本提取 109
4.3.4邮件文本提取 111
4.3.5PDF文本提取 113
4.3.6表格文本提取 115
4.3.7图片文本提取 116
4.4RAG优化方法 118
4.4.1数据处理优化方法 118
4.4.2查询路由优化方法 120
4.4.3索引优化方法 122
4.5基于LangChain的RAG实现 124
4.5.1LangChain介绍 125
4.5.2LangChain的RAG数据流程 127
4.5.3文档加载器 128
4.5.4文档转换器 130
4.5.5文本嵌入模型 132
4.5.6向量存储 134
4.5.7知识检索 135
4.5.8基于LangChain构建完整的RAG系统 136
4.6评测RAG系统的性能 138
4.6.1RAGas框架介绍 138
4.6.2RAG系统评测实战 141
4.7本章小结 143
第5章记忆模块 145
5.1记忆模块介绍 145
5.1.1什么是记忆 145
5.1.2记忆的作用 147
5.1.3记忆的信息类型 148
5.1.4记忆的压缩方法 149
5.2手动实现Memory实践 150
5.2.1计算token数 150
5.2.2摘要总结实现 152
5.2.3短期记忆实现 153
5.2.4长期记忆实现 154
5.2.5记忆测试 157
5.3MemGPT框架 159
5.3.1MemGPT框架介绍 159
5.3.2基于MemGPT的案例实践 160
5.3.3MemGPT框架源码解析 162
5.4Mem0框架 171
5.4.1Mem0框架介绍 172
5.4.2基于Mem0的案例实践 173
5.4.3Mem0框架源码分析 176
5.5BoT框架 181
5.5.1BoT框架介绍 181
5.5.2基于BoT的案例实践 182
5.5.3BoT框架源码解析 183
5.6本章小结 186
第6章规划能力 187
6.1思维链 187
6.1.1思维链介绍 187
6.1.2CoT案例分析 189
6.1.3CoT编程实践 190
6.2Self-Ask 193
6.2.1Self-Ask介绍 193
6.2.2Self-Ask案例实践 193
6.2.3Self-Ask编程实践 195
6.3Self-Reflexion 197
6.3.1Self-Reflexion介绍 197
6.3.2Self-Reflexion案例实践 198
6.3.3Self-Reflexion编程实践 201
6.4FunctionCalling 202
6.4.1FunctionCalling介绍 203
6.4.2FunctionCalling案例实践 204
6.4.3FunctionCalling编程实践 206
6.5ReAct 210
6.5.1ReAct介绍 210
6.5.2ReAct案例实践 212
6.5.3ReAct编程实践 217
6.6Plan-and-Execute 223
6.6.1Plan-and-Execute介绍 223
6.6.2Plan-and-Execute案例实践 224
6.6.3Plan-and-Execute编程实践 226
6.7Self-Discover 230
6.7.1Self-Discover介绍 230
6.7.2Self-Discover案例实践 232
6.7.3Self-Discover编程实践 233
6.8本章小结 236
第7章多智能体系统 237
7.1多智能体系统介绍 237
7.1.1单智能体系统概述 237
7.1.2多智能体系统的特点 239
7.2多智能体系统的核心 241
7.2.1交互环境 241
7.2.2协作类型 243
7.2.3组织结构 245
7.2.4通信机制 248
7.2.5冲突解决 251
7.3AutoGen框架 252
7.3.1AutoGen框架介绍 252
7.3.2基本概念 252
7.3.3单智能体示例说明 255
7.3.4多智能体示例说明 257
7.3.5源码分析 259
7.4MetaGPT框架 263
7.4.1MetaGPT框架介绍 264
7.4.2单智能体示例说明 265
7.4.3多智能体示例说明 267
7.4.4源码分析 269
7.5CrewAI框架 273
7.5.1CrewAI框架介绍 273
7.5.2基本概念 274
7.5.3单智能体示例说明 275
7.5.4多智能体示例说明 277
7.5.5源码分析 278
7.6LangGraph框架 282
7.6.1LangGraph框架介绍 282
7.6.2单智能体示例说明 283
7.6.3多智能体示例说明 285
7.6.4源码分析 288
7.7本章小结 293
第8章智能体案例实战 294
8.1智能家居助手 294
8.1.1MCP介绍 294
8.1.2MCP架构说明 295
8.1.3构建智能家居MCP服务端 296
8.1.4构建智能家居MCP客户端 297
8.1.5构建智能家居MCP智能体应用 299
8.1.6测试智能家居智能体 302
8.1.7案例小结 302
8.2AI办公助手 303
8.2.1AiPPT介绍 303
8.2.2APIKEY申请 304
8.2.3自动生成PPT 305
8.2.4构建MCP服务 311
8.2.5构建AiPPT智能体 312
8.2.6测试智慧办公智能体 314
8.2.7案例小结 315
8.3语言翻译助手 316
8.3.1语言翻译介绍 316
8.3.2翻译素材准备 316
8.3.3翻译助手的架构设计 317
8.3.4翻译助手智能体 317
8.3.5测试语言翻译智能体 322
8.3.6案例小结 323
8.4知识库助手 323
8.4.1知识库助手介绍 323
8.4.2知识问答助手 323
8.4.3进阶版知识问答助手 329
8.4.4案例小结 332
8.5编程助手 332
8.5.1编程助手介绍 332
8.5.2编程助手架构设计 333
8.5.3LangGPT结构化提示词 333
8.5.4智能体开发 335
8.5.5工作流测试 341
8.5.6案例小结 343
8.6智能客服 343
8.6.1智能客服介绍 344
8.6.2智能客服架构设计 344
8.6.3数据库设计 345
8.6.4数据库操作实现 346
8.6.5智能体开发 347
8.6.6智能客服测试 352
8.6.7案例小结 354
8.7本章小结 354