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【全748集】这绝对是2026讲的最好的AI智能应用零基础入门教程，七天就能从小白到大神！全程干货无废话！让你少走 99% 的弯路！AI应用|LLM|AI教程

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2026-04-07 19:37:45

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大模型零基础入门

AI智能应用- 发消息

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【零基础入门】1-认识大模型

12:01

【零基础入门】2-大模型的应用场景

07:12

【零基础入门】 3-什么是提示工程、Prompt的组成元素

13:38

【零基础入门】 4-OpenAl调用、少样本提示、思维链

15:27

【零基础入门】 5-Ltm提示、自我一致性

10:26

【零基础入门】6-思维树及其落地实战（24点游戏代码实现）

12:23

【零基础入门】 7-Prompt攻击与防范

08:51

【零基础入门】8-项目实战一：智能学员问答系统

26:10

【零基础入门】9-项目实战二：自然语言转SQL

15:07

【RAG构建】10-RAG技术原理与RAGFlow项目实操

19:30

【RAG构建】11-Naive RAG与langchain实践

12:40

【RAG构建】12-高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE

17:05

【RAG构建】13-高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde

14:22

【RAG构建】14-模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式

11:33

【RAG构建】15-模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc

17:53

【RAG构建】16-RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens

21:59

【RAG构建】17-RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景

15:49

【RAG构建】18-知识图谱：RDF,RDFS,OWL，知识图谱架构,实

23:14

【RAG构建】19-GraphRAG（一）：原理，部署使用，GraphR

22:45

【RAG构建】20-GraphRAG（二）：索引原理，Leiden算法，

26:57

【RAG构建】21-GraphRAG（三）：全局查询，局部查询，drif

13:17

【RAG构建】22-LightRAG（一）：原理，实体与关系提取，双层检

21:26

【RAG构建】23-LightRAG（二）：示例代码，参数解读，grap

14:24

【RAG构建】24-ightRAG（三）：Neo4j使用，API Se

17:31

【Agent架构】25-什么是AI Agent

03:42

【Agent架构】26-多Agent协作模式

04:22

【Agent架构】27-实战：客户数据分析与营销方案

21:09

【Agent架构】28-Agent多行业落地场景分享

12:01

【Agent架构】29-Agent企业级架构概览

08:50

【Agent架构】30-Agent架构设计_决策机制

09:48

【Agent架构】31-Agent架构设计_ReAct实现策略

08:49

【Agent架构】32-Agent架构设计_设计范式演进_传统AI时代

10:14

【Agent架构】33-Agent架构设计-Plan-and-Execute 实现策略

21:27

【Agent架构】34-使用CrewAI+FastAPI打造多Agent协作应用并对外提供

39:36

【Agent架构】35-技术研究员智能体案例，Agent支持调用外部工具

20:39

【Agent架构】36-多个Agent协作完成高效软件编码

13:23

【Agent架构】37-健康档案助手智能体案例

33:01

【Agent架构】38-让任务以JSON数据格式并最终任务以JSON格式输出

15:50

【Agent架构】39-在任务执行中做HumanFeedback(人类反馈)

08:16

【Agent架构】 40-快速搭建AI Agent复杂工作流，硬核干货源码共享，CrewAI中Flows核心功能实操、源

58:30

【应用框架】41-LangChain课程介绍

05:36

【应用框架】42-LangChain的核心组件

08:45

【应用框架】43-angChain的输入、输出封装

36:15

【应用框架】44-LangChain的数据连接封装

03:56

【应用框架】45-对话历史管理

07:18

【应用框架】46-LangChain Expression Language（LCEL）

31:13

【应用框架】47-智能体架构：Agent

09:13

【应用框架】48-LangServe和LangChain.js

05:44

【应用框架】49-LangGraph实战-开篇

06:53

【应用框架】50-LangGraph实战-入门和组件

16:39

【应用框架】51-LangGraph实战-构筑有记忆可恢复的智能体

26:57

【应用框架】52-LangGraph实战-人机协作与时间旅行

30:41

【应用框架】53-LangGraph实战-构筑多智能体的协作系统

14:59

【应用框架】54-LangGraph实战-生产环境

15:06

【应用框架】55-Langchain终极实战-AI辅助投资工具

16:35

【应用工具】56-MCP与A2A的课程概述

05:21

【应用工具】57-MCP能干什么

06:10

【应用工具】58-MCP是什么&推广时间线

03:33

【应用工具】59-哪些平台支持MCP查询

03:05

【应用工具】60-MCP应用场景&通信机制

04:43

【应用工具】61-uvx和npx指令对应环境的安装

05:38

【应用工具】62-Cursor中使用MCP案例：准备工作和案例需求

05:21

【应用工具】63-Cursor中使用MCP案例：配置MCP Servers

08:57

【应用工具】64-Cursor中使用MCP案例：运行与测试

04:58

【应用工具】65-Cline中使用MCP案例：配置MCP Servers

09:36

【应用工具】66-Cline中使用MCP案例：运行与测试

04:44

【应用工具】67-MCP的5个核心要素的说明

06:49

【应用工具】 68-MCP的工作流程

05:33

【应用工具】69-手动开发MCP项目：项目说明

06:06

【应用工具】70-手动开发MCP项目：Client.py的剖析

08:04

【应用工具】71-手动开发MCP项目：Server.py的剖析

06:04

【应用工具】72-手动开发MCP项目：项目测试

02:14

【应用工具】73-CherryStudio中使用MCP的准备工作

05:59

【应用工具】74-CherryStudio中配置MCP并测试

05:43

【应用工具】 75-热门MCP Servers推荐

08:24

【应用工具】 76-A2A协议的理解和举例

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【应用实战】77-系列分享：教你打造一个本地的，免费的，企业级知识库问答系统，这一集视频手把手教你把整个系统快速

16:30

【应用实战】78-开源免费的网页转Markdown项目，有效提升RAG的质量

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【应用实战】79-于AI的PDF转 Markdown，开源免费，高精度还原，用在AI知识库系统里面，能有效优化RAG，提高AI回复质量

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【应用实战】80-企业级的AI知识库服务应该如何部署

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【应用实战】81-从业务实践的真实经验，分享RAG优化的思路和方法。如何有效提升知识库的回复质量，是一个工程问题

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【应用实战】82-OmniParse 全能的文件解析工具，清洗非结构化数据，可以将任何非结构化的数据，转换为干净的，结构化的格式

01:31

【应用实战】83-格式最全，性价比最高的，开源非结构化文档解析方案 UnstructuredIO，有效提升RAG中数据的质量

01:33

【应用实战】84-项目实战：RAG企业知识库(上)

02:48:26

【应用实战】85-项目实战：RAG企业知识库(下)

02:50:19

【应用实战】86-AI搜索项目实战（上）

02:20:18

【应用实战】87-AI搜索项目实战（下）

02:41:51

【应用实战】88-智能招聘面试模拟系统（上）

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【应用实战】89-智能招聘面试模拟系统（下）

03:13:22

【课后补充】90-多模态大语言模型(MLLM)的定义

24:30

【课后补充】91-多模态模型的发展历程

51:00

【课后补充】92-商用MLLM API调用实战

15:25

【课后补充】93-图文对话系统的搭建

55:45

【课后补充】94-LLaVa衍生与改进

25:55

【课后补充】95-目前开源的SOTA 多模态LLM

07:07

【课后补充】96-高性能MLLM模型部署

04:28

【课后补充】97-支持视频、语音及更多模态输入的大语言模型

25:58

【课后补充】98-使用多模态大语言模型完成更多任务

04:50

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