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@@ -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
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-### 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
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-### 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：  
@@ -5,14 +5,14 @@ Function calling 原理｜工具函数封装｜API 接入｜多轮调用｜Agent
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-### 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
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-### 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  
@@ -5,7 +5,7 @@ LLM 调用｜Prompt 设计｜Chain 构建｜Memory 记忆｜实战练习
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-### 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
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-### 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
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-### 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
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-### 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
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-### 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：