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【全874集】(允许白嫖) 198小时讲完的大模型入门学习教程！告别盲目自学！从此少走99%弯路！全程干货无废话！学完即可自就业！！

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2026-03-04 18:27:54

大模型微调

大模型部署

大模型零基础

AI产品经理学习路线发消息

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给大家普及一下3个月转型大模型需要达到的强度

00:48

01.迎接AGI时代

18:35

02.怎样学好这门课

08:10

03.什么是AI？

18:59

04.大模型落地情况综述

19:43

05.大模型是怎样工作的？

27:29

06.用好AI的核心心法

28:13

1. 1-1 提示词工程师导学【必看，带你避坑】

19:20

2. 2-1 AI 风口，催生“提示词工程”新岗位，市场需求和职业发展

08:01

3. 2-2 [示例]通用Prompt技能，扩展视野+效率提升

15:25

4. 2-3 [进阶]Prompt Engineering的概念及相关技术

06:33

5. 2-4 提示词聚合网站：xx个你必须知道的Prompt，靠谱吗

07:14

01.项目效果演示和功能介绍

08:37

02.环境介绍和项目创建

09:21

03.文档加载代码实现

08:09

04.预处理文档，分割成块

19:38

05.sklearn库和TF-IDF介绍

16:50

06.jieba中文分词库介绍

12:29

07.向量化器参数介绍

12:37

08.自定义中文分词器实现

18:32

09.缓存机制设计实现文档块缓存

13:10

10.向量化数据缓存

12:23

11.实现用户问答接口

15:07

12.余弦相似度计算（上）

18:51

13.余弦相似度计算（下）

05:45

14.大模型deepseek介绍

14:06

15.创建prompt提示词搜索答案

22:27

16.streamlit介绍和安装

07:04

17.streamlit创建侧边栏

14:48

18.streamlit状态存储session_state介绍

15:43

19.streamlit系统状态显示效果

14:45

20.streamlit搜索参数效果实现

07:18

21.streamlit添加快捷操作按钮

09:17

22.streamlit用户对话框显示和清空按钮

10:08

23.streamlit发送问题进行对话并显示结果

20:19

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

01 基础入门

24:59

02 conversational agents，ReAct、agent_scratchpad 历史过程信息维护

28:28

03 LangGraph 基本概念

23:51

04 LangGraph构建复杂RAG workflow

23:47

05 LangChain、LangGraph 结构化输出

23:12

06 基于LangGraph 实现 Reflexion Agent

22:45

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

什么是大模型的量化与蒸馏？

15:03

蒸馏&微调大模型实战（上）-高质量数据集的准备

24:44

蒸馏&微调大模型实战（下）-微调实战

21:04

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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