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【全168集】目前B站最全最细的AI知识库搭建零基础教程，2026最新版，包含所有干货！七天就能从小白到大神！少走99%的弯路！存下吧！很难找全的！

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2026-09-11 16:15:10

【全168集】目前B站最全最细的AI知识库搭建零基础教程，2026最新版，包含所有干货！七天就能从小白到大神！少走99%的弯路！存下吧！很难找全的！

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【认知篇】01. 99%的人搭AI知识库，第一步就做错了！

03:47

【入门篇】02.RAG逻辑思路讲解

01:13

【入门篇】03.RAG商业化落地实践

06:48

【入门篇】04.RAG实战中会遇到的常见问题

11:17

【入门篇】05.本质上是个工程化的问题

08:20

【入门篇】06.微调 VS RAG应该如何选择

02:07

【基础篇】07.NativeRAG

07:23

【基础篇】08.NotebookLM的使用

10:14

【基础篇】09.Embedding模型选择

28:53

【基础篇】10.CASE：DeepSeek+ Faiss搭建本地知识库检索

45:30

【基础篇】11.RAG常见问题-一如何提升RAG质量

37:30

【基础篇】12.RAG技术树

04:20

【基础篇】13.RAFT方法

21:11

【基础篇】14.CASE DeepSeek + Faiss搭建本地知识库检索

30:31

【基础篇】15.GraphRAG

39:57

【基础篇】16.搭建RAG--使用Qwen-Agent

48:18

【进阶篇】17.Embedding与向量数据库入门

25:13

【进阶篇】18.Embedding原理与相似度计算

21:25

【进阶篇】19.常见Embedding工具与模型

19:28

【进阶篇】20.第三方Embedding API与模型选型技巧

21:44

【进阶篇】21.EmbeddingEmbedding文档转向量——环境准备

15:25

【进阶篇】22.EmbeddingEmbedding文档转向量——单文本操作

16:57

【进阶篇】23.EmbeddingEmbedding文档转向量——批量文本操作

07:16

【进阶篇】24.Embedding文档转向量——相似度计算

18:52

【进阶篇】25.向量数据库原理

14:08

【进阶篇】26.主流向量数据库选型介绍

12:46

【进阶篇】27.向量数据库基础操作——Chroma向量检索系统

38:37

【框架篇】28.LlamaIndex介绍

09:26

【框架篇】29.数据加载

11:19

【框架篇】30.文本切分与解析

06:42

【框架篇】31.索引与检索

21:34

【框架篇】32.生成回复

02:20

【框架篇】33.底层接Prompt、LLM 与Embedding

05:22

【框架篇】34.基于 Llamalndex 实现一个功能较完整的 RAG 系统

11:07

【Agent开发篇】35.Agent课程介绍

03:39

【Agent开发篇】36.什么是AI agent？

23:44

【Agent开发篇】37.通过案例了解Agent工作流程

10:28

【Agent开发篇】38.智能体核心组件详讲之规划

24:19

【Agent开发篇】39.智能体核心组件详讲之工具使用

10:42

【Agent开发篇】40.智能体核心组件详讲之记忆功能

12:32

【Agent开发篇】41.智能体技术框架-Plan-and-Execute

11:28

【Agent开发篇】42.智能体技术框架-Self-Ask

05:23

【Agent开发篇】43.Agent实战-ReAct框架代码详讲

14:23

【Agent开发篇】44.ReAct框架案例实现

09:51

【Agent开发篇】45.ReAct+RAG智能体构建

11:18

【Agent开发篇】46.Agent+RAG数字人项目介绍

07:59

【Agent开发篇】47.项目实战预览：Agent+RAG个性化数字人项目（上）

13:58

【Agent开发篇】48.项目实战预览：Agent+RAG个性化数字人项目（下）

09:25

【LangChain篇】49.开篇必看：LangChain V1.2 新特性与升级亮点

24:02

【LangChain篇】50.环境配置：申请大模型配置APIKey（win+mac系统）

08:55

【LangChain篇】51.快速上手：第一个LangChain项目Hello LangChain

03:12

【LangChain篇】52.模型调用：基础模型与动态模型切换全掌握

13:35

【LangChain篇】53.提示词进阶：用ChatPromptTemplate高效管理提示词

03:26

【LangChain篇】54.核心组件：搞懂Messages消息对象的用法

03:32

【LangChain篇】55.系统提示词：设计能精准控制模型的System Prompt

06:20

【LangChain篇】56.输出处理：用OutputParser规范模型返回结果

10:57

【LangChain篇】57.链的核心：Chain与LCEL表达式入门

06:40

【LangChain篇】58.高级链技巧：用RunnableLambda自定义复杂逻辑

09:11

【LangChain篇】59.结构化输出：让模型返回符合要求的JSON数据格式

04:00

【LangChain篇】60.工具调用：解锁LangChain调用外部工具的能力

09:14

【LangChain篇】61.中间件开发：用Middleware扩展LangChain能力

14:08

【LangChain篇】62.RAG入门：从0到1搞懂RAG的完整流程

10:52

【LangChain篇】63.RAG实战：Document Loader加载各种格式文档

04:47

【LangChain篇】64.RAG实战：文档切分策略优化召回效果

11:33

【LangChain篇】65.RAG实战：选择合适的Embedding模型

14:17

【LangChain篇】66.RAG进阶：相似度算法（L2余弦内积）详解

10:28

【LangChain篇】67.RAG实战：ChromaDB向量数据库的使用

08:32

【LangChain篇】68.RAG项目实战：建筑行业知识问答系统搭建

15:09

【LangChain篇】69.最终实战：用LangChain V1.2开发Agent智能体

05:19

【实战篇】70.项目一：RAG会话系统项目介绍

02:36

71.创建项目与基础配置

09:41

72.搭建Flask后端框架

06:36

73.接入deepseek

15:36

74.会话存储

21:49

75.SSE流式接口

26:56

76.前端页面结构

03:05

77.前端会话管理

10:24

78.前端SSE流式聊天

07:11

79.文档分块和入库

26:41

80.向量化检索

10:48

81.对话接入rag

06:51

【实战篇】82.项目二：企业级RAG智能文档问答系统介绍

05:20

83.RAG(检索增强生成)原理

08:12

84.向量嵌入与文档处理

21:32

85.向量数据库详解

17:01

86.数据表设计

08:13

87.API接口设计

05:11

88.问答交互流程

03:46

89.问答交互代码实现

22:38

90.项目结构总结

11:20

【实战篇】91.项目三：AI搜索项目介绍

01:05

92.AI应用效果展示

03:24

93.AI应用的技术选型与系统架构

11:18

94.前端界面设计

04:09

95.SSE协议介绍

08:14

96.服务端项目架构

05:44

97.对话逻辑详细分析

21:45

98.联网搜索

13:23

99.全局对话搜索

09:32

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