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【2026版】Agentic RAG-目前最强的RAG实现方式，手把手带你从零搭建一个Agentic RAG，原理+代码讲解，超详细！让你少走99%弯路！！

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2026-04-21 11:08:25

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AI大模型老张发消息

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1.课程介绍

04:47

2.什么是Agentic RAG？

01:46

3.传统的RAG是什么？

01:51

4.传统的RAG VS Agentic RAG

02:04

5.大模型高大上的岗位是？

08:49

6.一个合格的大模型程序员要做的事情

00:44

7.文本切割优化-提升数据质量

04:41

8.元数据增强优化-提升数据质量

02:03

9.多模态数据优化-提升数据质量

36:45

10.数据库索引+二级索引优化-提升数据索引

05:10

11检索评估+混合检索优化-提升搜索质量.

04:13

12.上下文工程优化-提升回答质量和速度

08:25

13.大模型每个岗位都学要学什么

47:40

14.传统的RAG和Agentic RAG有什么区别？

04:30

15.两种智能体的不同范式

02:46

16.什么样的RAG项目才能吸引面试官

08:20

17.文本切割优化

11:55

18.元数据索引的优化

04:52

19.多模态数据优化

08:37

20.索引本身的优化

10:35

21.解析图片介绍

01:56

22.通过多模态嵌入模型变成第一向量的图片

01:24

23.评估的优化

04:05

24.Java开发转AI需要学什么呢？

14:24

25.2026年大模型求职的笔试与面试有什么变化

28:42

26.大模型项目的课前介绍

04:06

27.开源大模型的介绍

02:50

28.RAG的原理

02:56

29.你以为rag项目真的这么简单吗？

11:37

30.Agent智能体的详细介绍

11:02

31.大模型微调重点需要掌握什么？

03:16

32.大模型的蒸馏重点和流程

09:24

33.携程AI助手实战：AI大语言模型的私有化部署与微调

01:07:23

34.RAG技术原理与RAGFlow项目实操

19:40

35.Naive RAG与langchain实践

12:44

36.高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE

17:10

37.高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde

14:25

38.模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式

11:37

39.模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc

17:55

40.Embedding原理：word2vec、CBOW

16:13

41.Embedding模型训练：llamaindex微调

22:02

42.Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测

20:38

43.Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码

15:07

44.Rerank模型微调与实践（二）rankGPT

15:24

45.向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度

15:21

46.相似性搜索算法：k-means，肘部法则

18:29

47.向量数据库选型：专用向量数据库，传统数据库支持向量

09:27

48.向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码

07:19

49.RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens

22:01

50.RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景

15:53

51.Langgraph项目原理与实战

13:20

52.Langgraph 多Agent架构：协作多Agent

16:21

53.AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen

19:02

54.AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具

18:15

55.CrewAI项目原理与实战：Crew,Task,AI

17:59

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