课程内容：
资料
企业RAG技术实战.pdf
ai认知课.pdf
embedding技术.pdf
rerank技术.pdf
llama-factory微调.pdf
13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式.mp4
11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE.mp4
37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age.mp4
8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署）.mp4
29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服.mp4
33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT.mp4
15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW.mp4
16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调.mp4
21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则.mp4
1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类.mp4
35_第九课：Langchain项目原理与实战.mp4
5_第二课：微调数据集准备（SFT继续预训练，偏好优化）.mp4
17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测.mp4
23_第十五课：向量数据库选型：专用向量数据库，传统数据库支持向量.mp4
10_第二课：NaiveRAG与langchain实践.mp4
39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具.mp4
12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde.mp4
30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR.mp4
9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操.mp4
27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、.mp4
22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH.mp4
24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码.mp4
20_第十二课：向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度.mp4
28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT.mp4
34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi.mp4
25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens.mp4
6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调.mp4
7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark）.mp4
31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct.mp4
40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A.mp4
14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc.mp4
19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT.mp4
26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景.mp4
38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen.mp4
18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码.mp4
2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律.mp4
4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备.mp4
32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp.mp4
3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode.mp4
36_第十课：Langgraph项目原理与实战.mp4
AI大模型应用开发实战教程：RAG、Agent与行业落地全指南
别再被那些满天飞的AI概念唬住了。你是不是也困惑，学了那么多理论，到底怎么才能亲手做出一个能真正解决业务问题的AI应用？今天，我们就抛开那些华而不实的宣传，直接切入核心，聊聊如何将RAG、Agent这些热门技术转化为你的实战能力。
项目本质：不是造火箭，而是“组装”智能
所谓AI大模型应用开发，核心不是让你从零训练一个GPT，而是基于现有大模型，用技术“插件”让它变得更专业、更听话。RAG（检索增强生成）就像是给模型接上一个专业的资料库，让它回答有据可依，避免胡说八道。Agent（智能体）则像是给模型赋予规划和执行能力，让它能按步骤调用工具完成任务。整个项目的运作原理，就是通过模块化技术，弥补通用大模型在“专业知识”和“复杂任务处理”上的短板。
操作流程：四步走通，从数据到部署
想高效落地一个AI项目，可以遵循这个经过验证的流程。第一步，数据准备与处理：清洗你的行业文档、知识库，这是RAG的“燃料”。第二步，搭建RAG管道：使用Langchain或LlamaIndex等框架，完成文档切片、向量化嵌入和检索，这是保证答案准确性的核心。第三步，设计Agent工作流：根据业务逻辑（如客服、数据分析），定义任务规划、工具调用（搜索、计算、API）和记忆模块。第四步，集成测试与部署：将开发好的应用封装成API或Web服务，进行大量真实场景测试后上线。关键在于，每一步都有成熟的框架和工具，大幅提升开发效率。
收益分析：量化你的投入与回报
投入这项技术能带来什么？我们客观算笔账。成本方面：主要包含学习成本（约1-3个月系统学习）、API调用成本或本地GPU的算力成本，以及持续的维护优化时间。潜在收益则非常具体：能将特定领域的问答准确率从通用模型的60%提升至90%以上；通过Agent自动化流程，可将人工处理某项任务的时间从数小时压缩到几分钟；对于企业而言，这意味着直接的客服人力节省、决策效率提升和全新的智能产品可能性。这笔投资回报率，在业务场景明确的情况下往往非常可观。
风险警告：避开这些坑，别当冤大头
别盲目乐观，这条路充满挑战。第一大风险是“模型幻觉”，即使用了RAG，模型仍可能编造答案，需要严格的评估和过滤机制。第二大挑战是技术栈迭代极快，今天学的方法，半年后可能就有更优解，需要持续学习。常见陷阱包括：盲目追求技术炫酷而脱离真实业务需求；数据质量差导致“垃圾进、垃圾出”；对延迟和成本预估不足，导致产品无法实际使用。客观来说，目前这仍是一个需要深厚工程技巧的前沿领域，并非拖拽式生成那么简单。
适合人群：谁该来啃这块硬骨头？
本教程和方法最适合两类人：一是有一到两年经验的开发工程师或数据分析师，具备Python基础，渴望切入AI赛道构建硬核技能。二是传统行业的IT负责人或产品经理，业务上有明确的智能化需求（如智能客服、知识管理、自动化报告），需要掌握核心逻辑以推动项目。反之，如果你是纯粹的AI理论研究者或零编程基础的小白，建议先打好基础再来实战。
结尾总结：行动纲领是“小步快跑”
总结一下，掌握AI应用开发是当前极具价值的投资。给你的终极建议是：立即选择一个你熟悉的、数据可获取的微小业务痛点（比如自动整理周报），用RAG或Agent技术尝试解决它。在实战中学习，远胜于空读百篇教程。但务必保持谨慎，控制初期项目范围和预算。记住，真正的价值不在于用了多酷的技术，而在于解决了多实在的问题。现在，就从理清你的第一个业务场景开始行动吧。
课程下载：
