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2026-10-07 16:07:42
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【视频配套籽料、学习路线、GitHub项目、实战案例集、电子书+问题解答请看 ”置顶平论” 自取哦】 本套教程从零开始讲解,手把手教学,包含Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念、RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署 无论是新手小白,还是有一定编码经验的选手,皆可学习 如果视频对你有用的话请 一键三连【长按点赞】支持一下UP哦,拜托,这对我真的很重要!
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视频选集
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【2026最新AI应用开发零基础入门全套教程】
02:03
01-什么是AI大模型开发
10:29
02-RAG的基本原理
10:55
03-微调的基本原理
04:02
04-本地安装部署DeepSeek大模型
06:59
05-通过API访问本地部署的大模型
08:19
06-通过Dify构建大模型应用并和已有系统集成
17:08
07-通过Dify的API和已有系统集成
04:43
08-基于本地大模型和Dify打造本地化RAG知识库
14:05
09-基于原生RAG应用开发了解RAG原理
14:23
10-AI Agent入门介绍
16:15
11-常见认知误区&Agent核心价值
07:14
12-国内外Agent发展趋势
08:09
13-AI Agent四大核心模块
10:38
14-Agent辅助核心机制
09:57
15-常见问题
06:39
16-主流产品和框架选型
10:25
17-Agent概念及多智能体协作
17:17
18-实战案例:销售数据收集与分析
21:09
19-Agent多行业落地场景分享
12:01
20-为什么要学习Function Call
09:22
21-Function Call的底层原理
13:58
22-函数描述模板标准
08:24
23-参数类型与约束规范
08:42
24-模型返回格式解析
11:27
25-Function Call小案例
13:48
26-单轮调用与多轮调用
13:14
27-复杂任务自动拆解与链式调用
15:21
28-优化Function Call调用准确率
19:45
29-Function Call真实业务场景
22:56
30-工程化避坑与性能优化
16:12
31-RAG基础介绍
09:44
32-RAG工作原理
09:25
33-RAG文档切割
11:52
34-向量与Embedding
06:21
35-向量间的相似度计算
17:14
36-向量数据库介绍
15:32
37-ChromaDB实战
17:53
38-基于向量检索的RAG实现
12:03
39-混合检索
11:04
40-阿里云百炼实现RAG
10:08
41-向量检索重排RAG实战
11:32
42-混合检索重排RAG实现
06:01
43-RAG常见问题
03:00
44-RAG评估指标
08:28
45-RAGas评估
10:31
46-指标异常排查
03:23
47-为什么需要RAG
12:08
48-RAG的基本流程:为什么说上手RAG只要一星期
27:02
49-RAG的10个优化技巧:为什么RAG不是算法问题,是工程问题
23:22
50-RAG的评估方法:没有评估,就没法优化
12:03
51-项目经理视角的RAG:需求评估要细,技术迭代要快
10:33
52-提示词工程入门
12:03
53-编写提示词的基本原则
15:51
54-提示词的基本结构
10:24
55-提示词框架
19:29
56-提示词的进阶技术
14:03
57-提示词自动化
09:35
58-提示词攻击与防御策略
09:46
59-大模型实战场景
05:59
60-LangChainV1.2新特性介绍
25:54
61-LangChainV1.2-开发环境准备
08:54
62-LangChainV1.2-模型的调用
17:44
63-LangChainV1.2-4种核心消息类型
10:04
64-LangChainV1.2-提示词模版
16:03
65-LangChainV1.2-系统提示词设计原则
04:36
66-LangChainV1.2-Tools介绍
11:34
67-LangChainV1.2-参数类型讲解
06:52
68-LangChainV1.2-ToolRuntime
10:34
69-LangChainV1.2-多工具协同与自动规划
10:59
70-LangChainV1.2-流式输出基础认知
10:00
71-LangChainV1.2-Agent流式调用
10:11
72-LangChainV1.2-多模式工具调用全流程
08:50
73-LangChainV1.2-长任务实时反馈
07:11
74-LangChainV1.2-中间件介绍
09:28
75-LangChainV1.2-动态切换模型
08:53
76-LangChainV1.2-历史消息自动修剪
12:41
77-LangChainV1.2-上下文摘要中间件
11:33
78-LangChainV1.2-敏感信息脱敏中间件
11:41
79-LangChainV1.2-HumanInTheLoop中间件
12:01
80-LangChainV1.2-RAG全链路实现
16:47
81-LangChainV1.2-混合检索
07:18
82-微调和RAG本质区别
08:51
83-全量微调和高效微调
06:19
84-LoRA介绍
04:59
85-微调和知识蒸馏
05:14
86-微调框架介绍
06:53
87-AI搜索项目介绍
01:05
88-AI应用效果展示
03:24
89-AI应用的技术选型与系统架构
11:18
90-前端界面设计
04:09
91-SSE协议介绍
08:14
92-服务端项目架构
05:44
93-对话逻辑详细分析
21:45
94-联网搜索
13:23
95-全局对话搜索
09:32
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