【英文原声+资料】跟着做一遍：用 LangChain 搭一个能语音对话的 AI 助手｜2026 完整版

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合集 · AI Agent全栈开发 (46)

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Parts

  1. P1 · [英文] 01-AI 入门模块：快速开始
  2. P2 · [英文] 02-AI 入门模块：数据对于构建 AI 至关重要
  3. P3 · [英文] 03-AI 入门模块：关键 AI 技术
  4. P4 · [英文] 04-AI 入门模块：重要的 AI 分支
  5. P5 · [英文] 05-AI 入门模块：理解生成式 AI
  6. P6 · [英文] 06-AI 入门模块：生成式 AI 的实践挑战
  7. P7 · [英文] 07-AI 入门模块：AI 技术栈
  8. P8 · [英文] 08-AI 入门模块：AI 岗位类型
  9. P9 · [英文] 09-AI 入门模块：展望未来
  10. P10 · [英文] 10-Python 模块：为什么选择 Python
  11. P11 · [英文] 11-Python 模块：环境设置
  12. P12 · [英文] 12-Python 模块：Python 变量与数据类型
  13. P13 · [英文] 13-Python 模块：Python 基础语法
  14. P14 · [英文] 14-Python 模块：更多运算符
  15. P15 · [英文] 15-Python 模块：条件语句
  16. P16 · [英文] 16-Python 模块：函数
  17. P17 · [英文] 17-Python 模块：序列
  18. P18 · [英文] 18-Python 模块：迭代
  19. P19 · [英文] 19-Python 模块：几个重要的 Python 概念与术语
  20. P20 · [英文] 20-NLP 模块：简介
  21. P21 · [英文] 21-NLP 模块：文本预处理
  22. P22 · [英文] 22-NLP 模块：识别词性与命名实体
  23. P23 · [英文] 23-NLP 模块：情感分析
  24. P24 · [英文] 24-NLP 模块：文本向量化
  25. P25 · [英文] 25-NLP 模块：主题建模
  26. P26 · [英文] 26-NLP 模块：构建自己的文本分类器
  27. P27 · [英文] 27-NLP 模块：假新闻分类（案例研究）
  28. P28 · [英文] 28-NLP 模块：NLP 的未来
  29. P29 · [英文] 29-LLMs 模块：大型语言模型简介
  30. P30 · [英文] 30-LLMs 模块：Transformer 架构
  31. P31 · [英文] 31-LLMs 模块：GPT 模型入门
  32. P32 · [英文] 32-LLMs 模块：Hugging Face Transformers
  33. P33 · [英文] 33-LLMs 模块：使用 BERT 的问答模型
  34. P34 · [英文] 34-LLMs 模块：使用 XLNet 进行文本分类
  35. P35 · [英文] 35-LangChain 模块：简介
  36. P36 · [英文] 36-LangChain 模块：令牌、模型与价格
  37. P37 · [英文] 37-LangChain 模块：环境设置
  38. P38 · [英文] 38-LangChain 模块：OpenAI API
  39. P39 · [英文] 39-LangChain 模块：模型输入
  40. P40 · [英文] 40-LangChain 模块：输出解析器
  41. P41 · [英文] 41-LangChain 模块：LangChain 表达式语言 (LCEL)
  42. P42 · [英文] 42-LangChain 模块：检索增强生成 (RAG)
  43. P43 · [英文] 43-LangGraph 模块：简介
  44. P44 · [英文] 44-LangGraph 模块：环境设置
  45. P45 · [英文] 45-LangGraph 模块：图组件与实现
  46. P46 · [英文] 46-LangGraph 模块：消息管理
  47. P47 · [英文] 47-LangGraph 模块：线程级持久化
  48. P48 · [英文] 48-向量数据库模块：简介
  49. P49 · [英文] 49-向量数据库模块：向量空间与高维数据基础
  50. P50 · [英文] 50-向量数据库模块：Pinecone 向量数据库简介
  51. P51 · [英文] 51-向量数据库模块：使用Pinecone进行语义搜索与自定义（案例研究）
  52. P52 · [英文] 52-语音识别模块简介
  53. P53 · [英文] 53-语音识别模块：声音与语音基础
  54. P54 · [英文] 54-语音识别模块：模数转换
  55. P55 · [英文] 55-语音识别模块：面向AI应用的音频特征提取
  56. P56 · [英文] 56-语音识别模块：技术原理
  57. P57 · [英文] 57-语音识别模块：环境搭建
  58. P58 · [英文] 58-语音识别模块：使用Google Web Speech API转录音频
  59. P59 · [英文] 59-语音识别模块：背景噪声与频谱图
  60. P60 · [英文] 60-语音识别模块：使用OpenAI Whisper转录音频
  61. P61 · [英文] 61-语音识别模块：总结讨论与未来方向
  62. P62 · [英文] 62-LLM工程模块简介
  63. P63 · [英文] 63-LLM工程模块：规划阶段
  64. P64 · [英文] 64-LLM工程模块：编写与测试AI提示词
  65. P65 · [英文] 65-LLM工程模块：认识Streamlit
  66. P66 · [英文] 66-LLM工程模块：开发原型
  67. P67 · [英文] 67-LLM工程模块：解决现实世界AI挑战
  68. P68 · [英文] 68-AI伦理模块：AI与数据伦理导论
  69. P69 · [英文] 69-AI伦理模块：AI伦理的核心原则
  70. P70 · [英文] 70-AI伦理模块：合乎伦理的数据收集
  71. P71 · [英文] 71-AI伦理模块：合乎伦理的AI开发
  72. P72 · [英文] 72-AI伦理模块：合乎伦理的AI部署
  73. P73 · [英文] 73-AI伦理模块：面向企业终端用户的伦理AI
  74. P74 · [英文] 74-AI伦理模块：面向个人终端用户的伦理AI
  75. P75 · [英文] 75 - AI Ethics Module ChatGPT Ethics
  76. P76 · [英文] 76-AI伦理模块：数据与AI监管框架
Description 
🔥【极致中配】AI工程师训练营｜从零打造Agent智能语音聊天机器人，学完即能写进简历的硬核实战课！

📌 本期看点  
· 系统掌握 Python + NLP + LLMs（Transformer/GPT/BERT）全栈技术链  
· 深度实践 LangChain + LangGraph + Pinecone 构建 RAG 与 Agent 工程体系  
· 实战语音识别全流程：Whisper 转录、音频特征提取、噪声处理与语义搜索  
· 手把手开发可交互的 AI 简历项目——智能语音聊天机器人（含 Streamlit 部署）  
· 贯穿 AI 伦理全周期：数据合规、模型可解释性、企业/个人场景下的伦理落地  

🧭 观看指南  
共 76 讲，按「AI 基础 → Python → NLP → LLMs → LangChain/LangGraph → 向量数据库 → 语音识别 → LLM 工程 → AI 伦理」递进式编排，中文配音全覆盖，零基础可入门，工程师可进阶。

🎯 适合人群  
零基础转行者、应届生、在职开发者；无需前置 AI 经验，但需高中数学基础与基本编程兴趣。想系统构建 LLM 应用能力、积累高含金量项目经验的求职者优先！

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