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【AI教程】全B站最详细AI大模型零基础入门到精通教程，2026最新版，全程干货无废话！7天从入门到精通AI大模型！学完即可就业！看完这一套大模型教程就够了！

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2026-06-26 15:17:06
未经作者授权，禁止转载
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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】00.AI大模型最系统学习思路
01:48
【2026基础入门】01.认识大模型
28:15
【2026基础入门】02.大模型的应用场景
22:16
【2026基础入门】03.Gradio快速入门
20:04
【2026提示词工程】04.提示词工程入门
11:03
【2026提示词工程】05.编写提示词的基本原则
15:51
【2026提示词工程】06.提示词的基本结构
10:24
【2026提示词工程】07.提示词框架
19:29
【2026提示词工程】08.提示词的进阶技术
14:03
【2026提示词工程】09.提示词自动化
09:35
【2026提示词工程】10.提示词攻击与防御策略
09:46
【2026提示词工程】11.大模型实战场景
05:59
【2026RAG原理】12.为什么需要RAG
12:08
【2026RAG原理】13.RAG的基本流程：为什么说上手RAG只要一星期
27:02
【2026RAG原理】14.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
【2026RAG原理】15.RAG的评估方法：没有评估，就没法优化
12:03
【2026RAG原理】16.项目经理视角的RAG：需求评估要细，技术迭代要快
10:33
【2026RAG原理】17.RAG商业化落地实践
06:48
【2026RAG原理】18.RAG实战中会遇到的常见问题
11:17
【2026RAG原理】19.本质上是个工程化的问题
08:20
【2026RAG原理】20.微调 VS RAG应该如何选择
02:07
【2026RAG原理】21.RAG唯一确定的就是不确定性
00:52
【2026Agent入门】22.Agent总体概述
02:28
【2026Agent入门】23.啥是Agent以及核心架构
10:28
【2026Agent入门】24.多Agent协作模式
04:23
【2026Agent入门】25.实战：销售场景分析
02:35
【2026Agent入门】26.实战：用户分析与销售策略落地
18:36
【2026Agent入门】27.Agent多行业落地场景分享
12:02
【2026Agent入门】28.AI+行业场景落地实战
16:40
【2026Agent入门】29.利用AI赋能业务不再遥不可及
07:28
【2026Agent入门】30.AI大模型就业岗位全解析
07:50
【2026Agent精讲】31.为什么需要Agent？
12:59
【2026Agent精讲】32.Agent的核心架构逻辑
17:30
【2026Agent精讲】33.阿里云百炼平台入门与代码调用实战
31:12
【2026Agent精讲】34.Agent规划能力的核心与实践
18:43
【2026Agent精讲】35.Agent的记忆机制
12:49
【2026Agent精讲】36.Agent工具的使用介绍
10:28
【2026Agent精讲】37.Plan_and_Execute
10:50
【2026Agent精讲】38.Self_Ask
07:39
【2026Agent精讲】39.Thinking and Self-Reflection
10:45
【2026Agent精讲】40.天气查询案例
15:46
【2026 LangChain】41.开篇必看：LangChain V1.2 新特性与升级亮点
24:02
【2026 LangChain】42.环境搭建：Windows系统大模型API申请与配置
06:03
【2026 LangChain】43.环境搭建：Mac系统大模型API申请与配置
02:53
【2026 LangChain】44.快速上手：第一个LangChain项目Hello LangChain
03:12
【2026 LangChain】45.模型调用：基础模型与动态模型切换全掌握
13:35
【2026 LangChain】46.提示词进阶：用ChatPromptTemplate高效管理提示词
03:26
【2026 LangChain】47.核心组件：搞懂Messages消息对象的用法
03:32
【2026 LangChain】48.系统提示词：设计能精准控制模型的System Prompt
06:20
【2026 LangChain】49.输出处理：用OutputParser规范模型返回结果
10:57
【2026 LangChain】50.链的核心：Chain与LCEL表达式入门
06:40
【2026 LangChain】51.高级链技巧：用RunnableLambda自定义复杂逻辑
09:11
【2026 LangChain】52.结构化输出：让模型返回符合要求的JSON数据格式
04:00
【2026 LangChain】53.工具调用：解锁LangChain调用外部工具的能力
09:14
【2026 LangChain】54.中间件开发：用Middleware扩展LangChain能力
14:08
【2026 LangChain】55.RAG入门：从0到1搞懂RAG的完整流程
10:52
【2026 LangChain】56.RAG实战：Document Loader加载各种格式文档
04:47
【2026 LangChain】57.RAG实战：文档切分策略优化召回效果
11:33
【2026 LangChain】58.RAG实战：选择合适的Embedding模型
14:17
【2026 LangChain】59.RAG进阶：相似度算法（L2余弦内积）详解
10:28
【2026 LangChain】60.RAG实战：ChromaDB向量数据库的使用
08:32
【2026 LangChain】61.RAG项目实战：建筑行业知识问答系统搭建
15:09
【2026 LangChain】62.最终实战：用LangChain V1.2开发Agent智能体
05:19
【2026 LangGraph】63.本章介绍
02:38
【2026 LangGraph】64.为什么选择多智能体架构？
10:23
【2026 LangGraph】65.常见的多智能体架构
05:20
【2026 LangGraph】66.LangGraph讲解
04:41
【2026 LangGraph】67.LangGraph 核心组件：节点与可控制性
04:19
【2026 LangGraph】68.节点与可控制性-第一个LangGraph
14:45
【2026 LangGraph】69.节点与可控制性-基本控制：串行控制&分支控制&条件分支与循环
19:20
【2026 LangGraph】70.节点与可控制性-精细控制：图的运行时配置&map-reduce
13:31
【2026 LangGraph】71..LangGraph 核心组件：持久化与记忆
06:54
【2026 LangGraph】72.持久化与记忆-基本运用：相乘隔离的持久层&跨线程持久化调用
12:40
【2026 LangGraph】73.持久化与记忆-记忆：短期记忆的实现&长期以及实现&使用总结技术优化记忆
21:56
【2026 LangGraph】74.LangGraph 核心组件：人机交互
04:49
【2026 LangGraph】75.LangGraph人机交互-基本运用：等待用户数据
09:11
【2026 LangGraph】76.LangGraph人机交互-基本运用：审查工具调用
08:40
【2026 LangGraph】77.LangGraph人机交互-基本使用：编辑图的状态
02:59
【2026 LangGraph】78.LangGraph 核心组件：时光旅行
10:27
【2026 LangGraph】79. LangGraph 核心组件：流式输出
03:24
【2026 LangGraph】80.LangGraph 核心组件：工具调用
11:12
【2026 LangGraph】81.小实战：基于LangGraph 构建代码助手
18:20
【2026 LangGraph】82.小实战：基于LangGraph 的提示词生成小助手
10:09
【2026 LangGraph】83.大实战：小浪助手（多智能体版）
35:27
【2026 LangGraph】84.本章小结
02:39
【2026 模型微调】85.微调方法—Freeze方法
04:45
【2026 模型微调】86.微调方法—prefix-tuning与prompt tuning方
10:51
【2026 模型微调】87. 微调方法—P-tuning V1方法
08:07
【2026 模型微调】88.微调方法—P-tuning V2方法
06:04
【2026 模型微调】89.微调方法—Lora方法
11:22
【2026 模型微调】90.微调方法—QLora方法
13:49
【2026 模型微调】91.LLM微调经验分享
03:39
【2026 模型微调】92.评估基准C - EVAL及ChatGLM2 - 6B的改进
08:20
【2026 模型微调】93. ChatGLM2 - 6B的部署推理过程
08:40
【2026 模型微调】94.基于P - Tuning V2微调ChatGLM2 - 6B
16:30
【2026 模型微调】95.通义千问—Qwen - 7B模型的特点
09:17
【2026 模型微调】96.Qwen-7B-Chat模型的微调数据构成
04:27
【2026 模型微调】97. Qwen - 7B - Chat 模型的ReAct Prom
03:23
【2026 模型微调】98.ReAct 代码示例
18:01

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