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【全748集】目前B站最全最细的搭建知识库全套教程，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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2026-02-25 18:02:58

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！

大模型微调

大模型部署

大模型教程

AI产品经理入门教程发消息

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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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