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视频选集
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1、【大模型选型】国产大模型百花齐放，企业级AI应用如何选型不踩坑？
16:24
2、【多模型接入】DeepSeek + 通义千问 + Ollama本地模型，三套方案一键切换
14:54
3、【Advisor拦截】手写自定义Advisor，全链路拦截AI对话的每一次请求与响应
15:47
4、【Tools实战】Tools让大模型直连企业API，退票查票一步到位
16:21
5、【MCP实战】手写MCP Server + 接入百度地图，STDIO传输打通外部能力
12:58
6、【Skills技能系统】一个Markdown文件让AI秒变旅行管家，零代码扩展领域能力
15:19
7、【Agent工具集】spring-ai-agent-utils五件套实战，Shell文件网页记忆一键装配
12:52
8、【Java后端AI】Python做模型、Java做应用，为什么企业级AI落地的终局是Java？
12:51
9、【Java+AI】Java工程师如何迈向AI应用开发？转型还是升级？
42:01
SrpingAi2.0五大更新深度拆解
03:41
1、向量模型底层原理与企业知识库架构从零搭建
19:55
2、Spring AI 与 Dify 深度对比及企业级架构选型策略
19:54
3、企业级最佳分片策略和主流5种分片策略详解
17:56
4、突破 Top-K 瓶颈与跨文档长上下文检索架构实战
14:43
5、知识库版本隔离与全链路增量清洗热解决资料更新问题
13:03
6、RAG 系统高并发下的性能调优与向量数据库扩展实践
20:19
7、如何将 RAG 调优与落地经验包装进简历的项目亮点
52:24
1、国产开源大模型哪家强企业级大模型如何选型？
13:21
2、DeepSeek、千问、本地大模型的接入详解
16:58
3、实现大模型的响应式对话快速实现
13:40
4、系统提示词实现垂直业务下角色定制化客服
15:03
5、通过Tools让大模型和企业API互通
15:39
6、Tools企业AI应用的7大痛点和解决方案
14:36
7、垂直业务下的RAG检索增强技术落地
15:02
8、Java工程师如何迈向AI应用开发？转型还是升级？
46:36
1、一分钟快速安装Openclaw小龙虾以及飞书远程指挥干活
20:35
2、通用大模型到Agentic Workflow与垂直Agent核心架构变迁
15:25
3、Java企业级AI Agent全景生态技术选型与最佳实践
13:34
4、Alibaba Agent Framework核心组件架构与底层运行机制
14:33
5、基于Graph状态机流转构建复杂任务编排Agent工作流实践
15:08
6、Skills、Function-call与MCP三大AI扩展核心能力剖析
14:48
7、生产级动态Skill插件加载与自定义业务Skill开发实战
17:03
8、如何将AI Agent与智能体工作流技术优化到简历的项目经验里
37:35
1.项目介绍
03:34
2.环境准备
09:12
2.有了Dify为什么还要自己用SpringAi开发知识库系统呢
03:54
3.项目启动部署
05:31
4.代码介绍
10:07
5.RAG资料上传（分词、向量化、向量数据库存储）
14:00
6.大模型对话基本功能（记忆、日志、敏感词过滤）-1
18:10
7.RAG回答
07:54
8.企业级RAG知识库系统最佳分片策略
12:33
9.打破TOPK限制解决跨向量聚合
15:22
10.metadata实现知识库隔离完整方案
03:13
11.通过SuperSql实现Text-to-Sql——原理篇
05:07
12.通过SuperSql实现Text-to-Sql——Router代码篇
08:07
13.通过SuperSql实现Text-to-Sql——Tool代码篇
06:36
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