本课程《从0到1搭建微信小程序AI智能体应用平台》详细讲解了如何构建完整的测试体系，包含单元测试、集成测试和端到端测试。课程采用Python+Jest+Puppeteer技术栈，通过代码实例演示了后端服务测试（用户/聊天/支付模块）、前端组件测试和E2E业务流程测试的实现方法。重点介绍了测试金字塔模型、覆盖率策略、测试数据管理，以及如何设计测试用例覆盖正常/异常场景。

本课程《从0到1搭建微信小程序AI智能体应用平台》详细讲解了如何构建完整的测试体系，包含单元测试、集成测试和端到端测试。课程采用Python+Jest+Puppeteer技术栈，通过代码实例演示了后端服务测试（用户/聊天/支付模块）、前端组件测试和E2E业务流程测试的实现方法。重点介绍了测试金字塔模型、覆盖率策略、测试数据管理，以及如何设计测试用例覆盖正常/异常场景。

《大语言模型应用选型指南》摘要（136字） 本课程系统讲解大语言模型选型方法论，涵盖核心知识点：1）解析Transformer架构与规模效应；2）对比分析主流闭源/开源模型特性；3）提供本地部署与云端API的决策框架，重点考量数据安全、技术门槛与成本结构；4）建立多维评估体系（性能/技术/商业指标）；5）给出量化/蒸馏等优化策略。强调模型选择需平衡性能、成本与业务需求，为构建RAG系统提供科学的选

《大语言模型应用选型指南》摘要（136字） 本课程系统讲解大语言模型选型方法论，涵盖核心知识点：1）解析Transformer架构与规模效应；2）对比分析主流闭源/开源模型特性；3）提供本地部署与云端API的决策框架，重点考量数据安全、技术门槛与成本结构；4）建立多维评估体系（性能/技术/商业指标）；5）给出量化/蒸馏等优化策略。强调模型选择需平衡性能、成本与业务需求，为构建RAG系统提供科学的选

本课程基于QAnything开源项目，系统讲解如何构建企业级AI知识库和客服系统。课程分为5大模块：技术原理基础（12节）、QAnything架构解析（15节）、优化实践（25节重点模块）、管理端开发（6节）和运维部署（2节），共60节30小时。课程聚焦RAG技术原理、微服务架构设计、性能优化和生产环境问题解决，帮助学员掌握从理论到企业级系统改造的全套技能。学员将获得深度优化能力、独立开发AI知识

本文介绍了构建统一AI服务调用体系的技术方案，核心内容包括：1）基础客户端类设计，实现多平台统一请求封装和响应处理；2）智能体路由系统，通过配置文件管理不同AI平台的参数；3）响应标准化处理，统一格式输出；4）保护机制实现，包括限流、重试等。方案采用连接池技术提升并发性能，支持热更新配置，提供完整的日志和监控功能。该体系实现了多AI平台的统一接入、智能路由和规范化管理，确保服务的高可用性和稳定性。

本文介绍了构建统一AI服务调用体系的技术方案，核心内容包括：1）基础客户端类设计，实现多平台统一请求封装和响应处理；2）智能体路由系统，通过配置文件管理不同AI平台的参数；3）响应标准化处理，统一格式输出；4）保护机制实现，包括限流、重试等。方案采用连接池技术提升并发性能，支持热更新配置，提供完整的日志和监控功能。该体系实现了多AI平台的统一接入、智能路由和规范化管理，确保服务的高可用性和稳定性。

本课程聚焦智能体选择功能的前后端协同开发，涵盖四大核心模块：1）智能体管理，实现列表展示与详情查询；2）用户交互，支持智能体切换与偏好保存；3）计费系统，管理免费次数与积分消耗策略；4）前后端协同，确保数据一致性。课程提供完整的代码示例，包括前端React组件开发、后端Python接口实现及数据库设计，涉及智能体初始化、切换、计费扣减等关键业务流程。通过规范化API设计（RESTful）和异常处理

本课程聚焦智能体选择功能的前后端协同开发，涵盖四大核心模块：1）智能体管理，实现列表展示与详情查询；2）用户交互，支持智能体切换与偏好保存；3）计费系统，管理免费次数与积分消耗策略；4）前后端协同，确保数据一致性。课程提供完整的代码示例，包括前端React组件开发、后端Python接口实现及数据库设计，涉及智能体初始化、切换、计费扣减等关键业务流程。通过规范化API设计（RESTful）和异常处理

本文摘要：课程围绕积分系统数据库设计展开，重点讲解表结构设计与关系梳理。内容涵盖users、points_history等核心表设计，范式与冗余的平衡策略，以及数据迁移回滚方案。要求掌握MySQL基础、索引优化等知识，通过ER图设计、SQL编写、模型映射等步骤实现系统。特别强调索引优化原则，包括选择性评估、组合索引的最左前缀原则及覆盖索引应用。验收标准为数据库可正常读写且满足性能要求，需通过EXP