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黑马程序员大模型RAG与Agent智能体项目实战教程，基于主流的LangChain技术从大模型提示词到实战项目

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2026-01-21 14:06:02

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本套视频教程所有配套资料领取方式如下：关注黑马程序员公粽号，回复关键词：260121 【AI大模型学习路线图】展开查看更多内容 https://www.bilibili.com/opus/1129722427782201345 如何下载资料 https://www.bilibili.com/opus/443715248901563958 人工智能开发热门教程： AI大模型开发：BV1h1VbzHER2 Python语言进阶：BV1U2WmzfEqp Python数据分析：BV1ReshzoEgG 机器学习：BV1Fzszz4Ek7 深度学习与神经网络：BV1c5yrBcEEX NLP自然语言处理：BV1GByoBfE73 AI-OpenCV图像处理：BV1Fo4y1d7JL 人工智能深度学习：BV1L4411v7fB 图像与视觉处理：BV1Rz4y1R7Mb 多模态AIGC图像生成：BV1sMk6BtE3f Coze智能体：BV12omoB4ExF ======================================================================== 本课程基于主流的LangChain技术，完成企业级项目实战案例，注重学生的实战能力培养。讲解方式深入浅出，幽默风趣，既能做到清晰易懂，又能做到讲解深度的兼顾。 ========================================================================

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课程导学

05:18

前置准备-01、通义千问大模型的接入

07:09

前置准备-02、代码调用云端的大模型

08:03

前置准备-03、使用环境变量保护APIKEY

08:09

前置准备-04、Ollama简介

05:32

前置准备-05、win&mac部署ollama并运行蒸馏模型

13:07

前置准备-06、代码调用ollama的本地模型

03:41

OpenAI库基础使用-01、OpenAI库的基础使用

14:32

OpenAI库基础使用-02、OpenAI库的流式输出模式

05:15

OpenAI库基础使用-03、OpenAI库附带历史消息调用模型

04:42

提示词工程-01、大模型prompt工程指南

10:23

提示词工程-02、提示词优化案例介绍和零样本少样本思想

11:35

提示词工程-03、提示词优化案例_金融文本分类任务

13:59

提示词工程-04、Json数据格式

14:57

提示词工程-05、提示词优化案例_金融文本信息抽取

13:46

提示词工程-06、提示词优化案例_金融文本匹配

10:20

RAG开发-01、LangChain的简介

03:25

RAG开发-02、LangChain的环境部署

03:35

RAG开发-03、RAG介绍

13:44

RAG开发-04、[扩展]向量的基础概念

09:08

RAG开发-05、[扩展]余弦相似度算法

18:00

RAG开发-06、LangChain调用大语言模型

09:36

RAG开发-07、LangChain模型的流式输出

06:02

RAG开发-08、LangChain调用聊天模型

12:58

RAG开发-09、LangChain消息的简写形式

07:50

RAG开发-10、LangChain调用嵌入模型

12:11

RAG开发-11、LangChain通用提示词模板

11:44

RAG开发-12、FewShot提示词模板

17:29

RAG开发-13、模板类的format和invoke方法

14:33

RAG开发-14、ChatPromptTemplate的使用

14:18

RAG开发-15、Chain的基础使用

18:13

RAG开发-16、[扩展]或运算符的重写

15:27

RAG开发-17、简单理解Runnable接口

07:46

RAG开发-18、StrOutputParser字符串输出解析器

12:31

RAG开发-19、JsonOutputParser和多模型执行链

19:49

RAG开发-20、自定义函数加入链

14:38

RAG开发-21、Memory临时会话记忆

28:04

RAG开发-22、Memory长期会话记忆

24:43

RAG开发-23、CSVLoader

16:40

RAG开发-24、JSONLoader

16:58

RAG开发-25、TextLoader和文档分割器

11:54

RAG开发-26、PyPDFLoader

06:58

RAG开发-27、VectorStores向量存储

21:53

RAG开发-28、基于向量检索构建提示词

10:21

RAG开发-29、RunnablePassthrough的使用

23:40

RAG项目-01、RAG项目案例介绍

06:17

RAG项目-02、RAG项目-文本上传WEB服务

14:08

RAG项目-03、RAG项目-md5工具函数开发

17:13

RAG项目-04、RAG项目-知识库更新服务

19:03

RAG项目-05、RAG项目-完成离线流程开发

12:52

RAG项目-06、RAG项目-在线流程向量存储服务代码

11:16

RAG项目-07、RAG项目-rag服务核心代码开发

14:22

RAG项目-08、RAG项目-历史会话记录功能的实现

19:23

RAG项目-09、RAG项目-聊天页面开发

23:05

Agent智能体-01、Agent智能体介绍

06:28

Agent智能体-02、Agent智能体初体验

12:20

Agent智能体-03、Agent的流式输出

14:53

Agent智能体-04、Agent的ReAct行动框架

09:43

Agent智能体-05、Agent的middleware中间件

14:59

Agent智能体-06、Agent智能体项目介绍

05:55

Agent智能体-07、[Agent项目]日志和路径工具开发

20:58

Agent智能体-08、[Agent项目]配置工具文件工具和提示词加载工具开发

28:58

Agent智能体-09、[Agent项目]向量存储服务开发

34:34

Agent智能体-10、[Agent项目]RAG总结服务开发

12:21

Agent智能体-11、[Agent项目]tools工具开发

21:56

Agent智能体-12、[Agent项目]中间件和Agent创建

38:43

Agent智能体-13、[Agent项目]用户界面开发

17:28

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