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| 編輯推薦： |
1. 紧跟行业趋势，契合新职业发展方向。智能体（Agent）是AI领域的新热点，应用广泛。Python作为主流AI开发语言，结合高性能后端框架FastAPI，符合企业对现代AI应用开发人才的需求。
2. 突出实践导向，强化动手能力培养。高职教育强调“做中学”，本书内容则是围绕真实项目场景构建案例。
3. 作者是蜗牛学苑创始人，20年软件研发及管理经验，丰富的项目实施经验和研发管理经验，写作质量有保障。
4. 目前我社还没有相关品种，可以填补产品空白。
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| 內容簡介： |
本书较为全面地讲解AI智能体开发的关键技术，包括提示词工程、Function Calling、MCP、RAG知识库、语音识别、人脸识别、大模型应用等，同时结合蜗牛学苑的自研项目和教学案例，将所有技术融入项目中，以项目驱动的方式进行讲解，以便读者更好地理解AI智能体开发技术。本书第1章主要讲解在Python中对接各类大模型，以及智能体开发所使用的Function Calling技术和MCP技术；第2章主要讲解FastAPI开发框架；第3章主要讲解基于网页对话来实现AI问答功能；第4章主要讲解每日新闻摘要功能的实现；第5章主要讲解智能语音记分功能的实现；第6章主要讲解智能考勤功能的实现；第7章主要讲解AI智慧课堂功能的实现；第8章主要讲解智能在线客服功能的实现。
本书可以作为高等院校计算机应用技术、软件技术、人工智能技术应用等相关专业的教材，也可以作为AI智能体开发爱好者的自学用书。
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| 關於作者： |
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邓强，蜗牛学苑创始人，资深讲师，独立咨询顾问，四川大学硕士，21年软件研发及管理经验，软件架构师，精通各类软件开发技术，目前专注于AI领域的课题研究。曾为中原银行、南天佳信、深圳移动、大唐软件、华夏基金、联想集团等30余家企业提供研发咨询及企业内训服务。从事培训事业以来教授学生数万，遍布国内外各大IT公司。教学严谨，原理讲解透彻。
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| 目錄：
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第 1章 大模型与智能体开发 1
本章引言 2
1.1 对接云端大模型接口 2
1.1.1 准备PyCharm开发环境 2
1.1.2 对接通义千问 4
1.1.3 对接DeepSeek 7
1.1.4 对接OpenRouter平台 8
1.2 本地部署大模型 11
1.2.1 安装与配置Ollama 11
1.2.2 拉取并测试大模型 12
1.2.3 CherryStudio对接Ollama 13
1.2.4 调用Ollama API 14
1.3 AI智能体开发技术 17
1.3.1 Function Calling技术 17
1.3.2 MCP技术 19
1.3.3 使用Python调用Function
Calling 22
1.3.4 使用Python开发MCP服务 24
第 2章 FastAPI开发框架 26
本章引言 27
2.1 FastAPI快速使用 27
2.1.1 快速入门 27
2.1.2 URL及参数 30
2.1.3 RESTful接口 30
2.1.4 JSON请求体 31
2.1.5 会话管理 33
2.1.6 文件上传 34
2.1.7 数据验证 36
2.1.8 异步编程 36
2.2 Jinja2模板引擎 38
2.2.1 模板引擎的作用 38
2.2.2 Jinja2快速使用 40
2.2.3 Jinja2核心语法 41
2.2.4 过滤器 42
2.2.5 应用示例 43
2.3 SQLModel数据处理 44
2.3.1 利用PyMySQL操作数据库 44
2.3.2 SQLModel核心操作 45
2.3.3 SQLModel复杂查询 47
2.4 FastAPI对接大模型 47
2.4.1 基于OpenAI库对接 47
2.4.2 处理流式响应 48
2.4.3 前端JavaScript对接 49
第3章 AI问答 54
本章引言 55
3.1 功能与设计分析 55
3.1.1 核心功能列表 55
3.1.2 整体实现思路 55
3.2 前后端准备工作 58
3.2.1 前端界面实现 58
3.2.2 静态目录设置 60
3.2.3 FastAPI多模块 60
3.3 文本问答功能 61
3.3.1 后端代码实现 61
3.3.2 前端代码实现 62
3.3.3 联网搜索功能 64
3.3.4 开发MCP客户端 66
3.3.5 函数调用增强 69
3.4 图像识别与生成 71
3.4.1 图像识别功能 71
3.4.2 图像识别前端 72
3.4.3 图像生成功能 75
第4章 每日新闻摘要 78
本章引言 79
4.1 功能与设计分析 79
4.1.1 核心功能列表 79
4.1.2 整体实现思路 80
4.2 基础功能实现 81
4.2.1 前端界面布局 81
4.2.2 数据表结构 84
4.2.3 BeautifulSoup库 84
4.2.4 爬取标题与超链接 86
4.2.5 获取和摘要新闻 87
4.2.6 前端界面渲染 88
4.3 扩展功能实现 90
4.3.1 新闻分类浏览 90
4.3.2 按日期浏览新闻 91
4.3.3 定时更新新闻 92
第5章 智能语音记分 94
本章引言 95
5.1 语音识别与合成 95
5.1.1 本地录音文件识别 95
5.1.2 本地实时语音识别 96
5.1.3 阿里云语音识别 97
5.1.4 WebSocket通信 99
5.1.5 JavaScript语音识别 102
5.1.6 语音合成与播放 106
5.2 Web版语音记分 109
5.2.1 功能与实现思路 109
5.2.2 前端界面实现 110
5.2.3 前端JavaScript代码实现 112
5.2.4 后台代码实现 116
5.3 Python版语音记分 116
5.3.1 tkinter绘制界面 116
5.3.2 语音唤醒功能 118
5.3.3 完整功能代码 120
第6章 智能考勤 124
本章引言 125
6.1 需求与设计分析 125
6.1.1 核心功能列表 125
6.1.2 整体实现思路 125
6.1.3 face_recognition的用法 126
6.2 OpenCV版本实现 128
6.2.1 利用OpenCV采集摄像头
数据 128
6.2.2 人脸数据存储与对比 128
6.2.3 设计智能考勤系统数据表 130
6.2.4 实现新增人脸数据功能 131
6.2.5 实现人脸考勤功能 135
6.2.6 实现Web端考勤数据查询功能 137
6.3 Web端版本实现 140
6.3.1 前端采集摄像头数据 140
6.3.2 基于WebSocket进行实时检测 143
6.3.3 基于前端界面进行考勤 146
6.3.4 打卡成功并显示考勤记录 148
6.4 活体检测防作弊 149
6.4.1 活体检测概述 149
6.4.2 人脸68个关键特征点 150
6.4.3 指令动作检测原理 152
6.4.4 活体检测核心代码 154
6.4.5 前端连续截图测试 156
6.4.6 活体检测与考勤 157
第7章 AI智慧课堂 161
本章引言 162
7.1 功能与设计分析 162
7.1.1 核心功能列表 162
7.1.2 整体实现思路 163
7.1.3 数据库设计 164
7.2 主体功能开发 166
7.2.1 视频文件预处理 166
7.2.2 生成课堂笔记 171
7.2.3 生成思维导图 174
7.2.4 生成视频关键帧 176
7.2.5 拓展知识引用 178
7.3 出题和考试功能 179
7.3.1 生成考题 179
7.3.2 前端渲染考题 181
7.3.3 提交试卷并评分 184
7.4 登录与Token鉴权 187
7.4.1 Token处理机制 187
7.4.2 加密与解密处理 188
7.4.3 登录与Token认证 189
7.4.4 前后端校验处理 190
7.5 定时任务处理 191
第8章 智能在线客服 193
本章引言 194
8.1 功能与设计分析 194
8.1.1 RAG与向量数据库 194
8.1.2 核心功能列表 197
8.1.3 整体实现思路 198
8.2 LlamaIndex框架应用 199
8.2.1 LlamaIndex概述 199
8.2.2 LlamaIndex核心操作 199
8.2.3 文档分段与检索 201
8.2.4 定义提示词模板 203
8.2.5 处理流式响应 204
8.2.6 文档分段策略 205
8.2.7 检索结果重排序 209
8.3 向量数据库 210
8.3.1 Chroma的核心操作 210
8.3.2 自行分段实现RAG 213
8.3.3 Chroma的其他操作 214
8.3.4 LlamaIndex整合Chroma 215
8.3.5 Qdrant的核心操作 217
8.3.6 LlamaIndex整合Qdrant 218
8.4 项目功能实现 219
8.4.1 Web前端实现 219
8.4.2 用户端功能实现 221
8.4.3 文档上传并建立索引 222
8.4.4 文档信息处理 224
8.4.5 文档分段内容查看 226
8.5 扩展功能优化 227
8.5.1 联网搜索并回复 227
8.5.2 联系方式自动通知 228
8.5.3 保存对话记录 231
8.5.4 对接云端知识库 233
8.5.5 使用大模型进行分段 235
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