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Beginner
7h

构建基于 Python 和大语言模型的多模态聊天机器人的指南

本实践课程将彻底改变你构建AI聊天机器人的方式。生成式AI与大型语言模型(LLMs)已革新了聊天机器人开发,使系统更加智能且更具交互性。 在本AI聊天机器人课程中,你将了解聊天机器人的发展历程,并亲手打造属于自己的聊天机器人:从一个基础的Python聊天机器人开始,借助Gradio实现流畅的用户界面。随后深入学习Rasa开源框架,掌握生成式AI出现前的聊天机器人开发方法。 接着,使用Ollama的小型语言模型(SLMs)和Meta的Llama构建基于大语言模型的聊天机器人,实现文本响应功能。进一步集成多模态能力,例如通过Gemini处理图像,利用Whisper v3实现语音识别。 掌握检索增强生成(RAG)技术,结合LlamaIndex提升回答质量,并将你的聊天机器人部署到Hugging Face,实现广泛访问。无论你是开发者还是AI爱好者,本课程都将助你掌握前沿的AI聊天机器人构建技能。

5 Lessons
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Personalized Learning
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构建基于 Python 和大语言模型的多模态聊天机器人的指南
本实践课程将彻底改变你构建AI聊天机器人的方式。生成式AI与大型语言模型(LLMs)已革新了聊天机器人开发,使系统更加智能且更具交互性。 在本AI聊天机器人课程中,你将了解聊天机器人的发展历程,并亲手打造属于自己的聊天机器人:从一个基础的Python聊天机器人开始,借助Gradio实现流畅的用户界...

WHAT YOU'LL LEARN

对聊天机器人开发核心概念的深入理解,包括聊天机器人的工作原理、不同类型的聊天机器人,以及对话设计的关键要素

Content

5 Lessons • 0 Quizzes • 0 Challenges

入门
  1. 1

    为什么AI聊天机器人正在改变各行各业?

人工智能聊天机器人的基础
  1. 1

    什么是聊天机器人——对话式人工智能的基础

  2. 2

    聊天机器人的类型:规则、模式匹配与生成式AI

  3. 3

    聊天机器人的构成:它们的工作原理

  4. 4

    使用 Rasa 和 Python 构建聊天机器人

构建一个基于生成式人工智能的聊天机器人
  1. 1

    使用小型语言模型(SLM)构建聊天机器人

  2. 2

    使用 Groq 访问大型语言模型(LLMs)

  3. 3

    使用 Meta 的 Llama 创建一个基于文本的聊天机器人

  4. 4

    使用 Gemini 添加图像转文本功能

  5. 5

    将语音转文本功能与 Whisper v3 集成

通过高级功能提升聊天机器人性能
  1. 1

    RAG(检索增强生成)与 LlamaIndex 简介

  2. 2

    将RAG与LlamaIndex结合打造更智能的聊天机器人

  3. 3

    将我们的聊天机器人部署到 Hugging Face

  4. 4

    挑战:创建一个问答机器人

结论
  1. 1

    人工智能聊天机器人的未来

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Course Author:Anonymous User

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