refactor(ch1-4): align filenames and update corresponding README sections

This commit is contained in:
Annyfee
2026-01-03 15:35:39 +08:00
parent b6482f1cf6
commit 43fc1717b5
12 changed files with 9 additions and 9 deletions
+2 -2
View File
@@ -5,7 +5,7 @@ LLM 调用|Prompt 编写与设计|多轮对话记忆|独立搭建智能体
---
### 1. `basic_llm_invocation`LLM 模型调用)
### 1. `s01_basic_llm_invocation`LLM 模型调用)
使用 DeepSeek 官方推荐的调用方式,
这是后续所有 API 调用的通用结构,可直接复用。
@@ -16,7 +16,7 @@ LLM 调用|Prompt 编写与设计|多轮对话记忆|独立搭建智能体
---
### 2. `conversational_agent`(多轮问答 Agent
### 2. `s02_conversational_agent`(多轮问答 Agent
整合了 LLM + Prompt + Memory,实现有记忆的对话。
🔧 使用提示:
+2 -2
View File
@@ -5,14 +5,14 @@ Function calling 原理|工具函数封装|API 接入|多轮调用|Agent
---
### 1. `custom_function_calling`(自定义函数调用)
### 1. `s01_custom_function_calling`(自定义函数调用)
用一个**假函数**模拟完整流程,重点掌握:
✅ 如何定义可调用函数
✅ AI 如何触发函数调用
---
### 2. `api_invocation`API 调用)
### 2. `s02_api_invocation`API 调用)
接入一个**真实 API**,重点掌握:
✅ 如何根据 API 文档封装工具
✅ 让 AI 真正“动手”做事
+5 -5
View File
@@ -5,7 +5,7 @@ LLM 调用|Prompt 设计|Chain 构建|Memory 记忆|实战练习
---
### 1. `models.py`(模型调用)
### 1. `s01_models.py`(模型调用)
封装 LLM 实例,实现标准调用流程。
✅ 掌握点:
@@ -14,7 +14,7 @@ LLM 调用|Prompt 设计|Chain 构建|Memory 记忆|实战练习
---
### 2. `prompt.py`(提示词构建)
### 2. `s02_prompt.py`(提示词构建)
使用 `ChatPromptTemplate` 构建可复用的 Prompt 模板。
✅ 掌握点:
@@ -24,7 +24,7 @@ LLM 调用|Prompt 设计|Chain 构建|Memory 记忆|实战练习
---
### 3. `chain.py`(链式调用)
### 3. `s03_chain.py`(链式调用)
将 Prompt + LLM + Parser 组合成 Chain。
✅ 掌握点:
@@ -34,7 +34,7 @@ LLM 调用|Prompt 设计|Chain 构建|Memory 记忆|实战练习
---
### 4. `memory.py`(记忆功能)
### 4. `s04_memory.py`(记忆功能)
添加会话记忆,实现多轮对话。
✅ 掌握点:
@@ -44,7 +44,7 @@ LLM 调用|Prompt 设计|Chain 构建|Memory 记忆|实战练习
---
### 5. `practice.py`(综合实践)
### 5. `s05_practice.py`(综合实践)
整合所有组件,搭建一个带记忆的 AI 对话机器人。
✅ 掌握点: