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2026-02-25 18:02:58
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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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搭建知识库的学习路线
00:26
01-认识大模型
28:17
02-大模型的应用场景
22:17
03-Gradio快速入门
20:06
04-提示词工程入门(31:45秒左右杂音需处理)
35:07
05-提示词应用实战
22:23
06-RAG检索增强生成介绍
20:26
07-RAG系统构建案例分析
14:28
08-文档分割
22:59
09-文本向量化
20:35
10-向量数据库及原生RAG项目实战
33:44
11-倒排索引和KNN
16:08
12-ANN近似最近邻搜索和聚类索引
14:16
13-PQ乘积量化
19:44
1、前言(RAG技术与应用)
06:36
2、RAG的核心原理与流程
08:13
3、NativeRAG
07:23
4、NotebookLM的使用
10:14
5、Embedding模型选择
28:53
6、CASE:DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索
45:30
7、RAG常见问题-一如何提升RAG质量
37:30
8、RAG技术树
04:20
9、RAFT方法
21:11
10、CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索
30:31
11、GraphRAG
39:57
12、搭建RAG--使用Qwen-Agent
48:18
1.课程目标
01:29
2.AI Agent是什么
08:55
3.AI Agent框架对比
06:16
4.什么是Agent
04:33
5.打造Best Practice
05:42
6.智能体分类(反应式 Reactive)
02:56
7.案例一:私募基金运作指引问答助手
26:56
8.智能体分类(深思熟虑 Deliberative)
04:50
9.案例二:智能投研助手(步骤)
53:51
10.智能体分类(混合Hybrid)
01:43
11.案例三:投顾AI助手(处理流程)
34:13
Langchain V1.0实战-00开篇
08:42
Langchain V1.0实战-01入门和基础
17:17
Langchain V1.0实战-02Model和Prompt
18:33
Langchain V1.0实战-03Agent和Tool
16:34
Langchain V1.0实战-04Agent记忆Memory
19:02
Langchain V1.0实战-05RAG
21:00
Langchain V1.0实战-06Middleware
25:39
Langchain V1.0实战-07LangGraph进阶
19:17
Langchain V1.0实战-08生产环境
06:31
Langchain终极实战-AI辅助投资工具
16:35
LangGraph实战-00开篇(加字幕)
06:53
LangGraph实战-00开篇
06:56
LangGraph实战-01入门和组件
16:39
LangGraph实战-02构筑有记忆可恢复的智能体
26:57
LangGraph实战-03人机协作与时间旅行
30:41
LangGraph实战-04构筑多智能体的协作系统
14:59
LangGraph实战-05生产环境
15:06
00.课程介绍-1
29:44
01.模型训l练利器HuggingFace-1
52:58
02.什么是模型-1
17:40
03.什么是模型训练-1
20:40
04.求解器-1
02:18
05.一些常用的损失函数-1
07:52
06.复习总结-1
34:46
07.什么是训练预训练微调轻量化微调-1
28:49
08.Transformer结构简介-1
13:27
09.轻量化微调-1
17:02
10.实战-1
52:12
11.数据准备与处理-1
42:44
1.RAG技术原理与RAGFlow项目实操(已处理,无三连)
19:30
1.RAG技术原理与RAGFlow项目实操
19:39
2.Naive RAG与langchain实践
12:40
3.高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE
17:05
4.高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde
14:22
5.模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式
11:33
6.模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc
17:53
7.RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens
21:59
8.RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景
15:49
9.知识图谱:RDF,RDFS,OWL,知识图谱架构,实
23:14
10.GraphRAG(一):原理,部署使用,GraphR
22:45
11.GraphRAG(二):索引原理,Leiden算法,
26:57
12.GraphRAG(三):全局查询,局部查询,drif
13:17
13.LightRAG(一):原理,实体与关系提取,双层检
21:26
14.LightRAG(二):示例代码,参数解读,grap
14:24
15.LightRAG(三):Neo4j使用,API Se
17:31
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