正版资源2025AI大模型爆火agent(打造专属的LLM智能体）【VIP】
实战后端开发：构建专属 LLM Agent 与微调落地全流程 本课程直击大模型落地场景中的核心痛点，旨在解决通用模型在垂直领域响应不准、缺乏业务上下文以及推理成本过高的问题。课程不局限于理论科普，而是通过后端架构视角，拆解从 Agent 编排、RAG 检索增强到模型微调的完整技术链路，适合已掌握 P
实战后端开发：构建专属 LLM Agent 与微调落地全流程
本课程直击大模型落地场景中的核心痛点，旨在解决通用模型在垂直领域响应不准、缺乏业务上下文以及推理成本过高的问题。课程不局限于理论科普，而是通过后端架构视角，拆解从 Agent 编排、RAG 检索增强到模型微调的完整技术链路，适合已掌握 Python 基础并熟悉 FastAPI、LangChain 或 LlamaIndex 框架的开发者。若你尚处于大模型入门阶段，建议优先观看前 13 章关于 Agent 架构与 LangChain 工具实例的内容，建立工程化认知。
模块化工程实践：从框架解构到私有化模型训练
项目结构上，课程内容被拆解为可复用的功能模块。首先通过 Agent 架构解读，厘清智能体在多轮对话与任务拆解中的基本能力边界，随后深入剖析框架如何解决复杂的上下文管理问题。在实例环节，课程提供了具体的代码级实现，涵盖 LangChain 的 API 调用、非结构化文档切分策略及向量库构建，帮助开发者理解数据如何转化为模型可理解的索引。这些模块设计强调解耦，便于在实际后端服务中直接移植。
进阶部分聚焦于模型优化与下游任务实战。课程详细对比了 RAG（检索增强生成）与 LoRA 微调各自的适用场景与边界，避免技术选型的盲目性。通过 Huatuo-Llama-Med-Chinese 等开源项目的源码分析，演示了从提示工程调试、本地数据清洗到参数微调的完整训练流程。学完此套资料，你能够独立搭建具备垂直领域知识的智能体服务，实现从通用大模型到私有化专属模型的平滑过渡，真正掌握后端大模型应用开发的核心能力。
课程目录
课程目录112 集
- 1-Agent架构解读与应用分析
- 1-Agent要解决的问题分析.mp4 16.39M
- 2-Agent需要具备的基本能力.mp4 16.19M
- 3-与大模型的关系分析.mp4 14.12M
- 4-多智能体定义分析.mp4 13.26M
- 5-框架的作用和能解决的问题.mp4 20.32M
- 6-整体总结分析.mp4 9.79M
- 8-经典任务分析.mp4 21.12M
- Agent思维导图.pdf 78.27kb
- 课程介绍.mp4 110.72M
- 10-langchain工具实例
- 2-基本API调用方法.mp4 32.59M
- 3-数据文档切分操作.mp4 29.30M
- 4-样本索引与向量构建.mp4 35.13M
- 5-数据切块方法.mp4 32.15M
- 基本使用.rar 12.29M
- 11-LLM与LORA微调策略解读
- 1-大模型如何做下游任务.mp4 23.10M
- 2-LLM落地微调分析.mp4 28.27M
- 4-Lora与微调的核心思想.mp4 16.97M
- 5-Lora模型实现细节.mp4 30.26M
- 大模型.pdf 1.37M
- 12-LLM下游任务训练自己模型实战
- 1-提示工程的作用.mp4 32.02M
- 2-项目数据解读.mp4 33.13M
- 3-源码调用debug解读.mp4 29.31M
- 4-训练流程演示.mp4 36.44M
- 5-效果演示与总结分析.mp4 25.65M
- Huatuo-Llama-Med-Chinese-main.zip 44.74M
- 13-OPENAI-LLM模型优化总结
- 1-RAG与微调可以解决和无法解决的问题.mp4 16.26M
- 2-RAG瀹炶返绛栫暐.mp4 13.52M
- 3-微调要解决的问题.mp4 12.21M
- 2-新增GPTS打造Agent实战
- 1-GPTS任务流程概述分析.mp4 39.00M
- 2-调用API的控制方式.mp4 17.15M
- 3-API相关配置完成.mp4 23.28M
- 4-完成指令与脚本并生成.mp4 39.52M
- 3-Agent打造专属客服
- 1-Demo演示与整体架构分析.mp4 49.59M
- 2-后端GPT项目部署启动.mp4 41.39M
- 3-前端助手API与流程图配置.mp4 45.90M
- 4-接入外部API的方法与流程.mp4 33.60M
- 5-引入API的方法解读.mp4 38.00M
- 6-指令提示构建.mp4 20.19M
- Agent客服.rar 5.16M
- 4，5-autogen与部署模块
- 1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4 22.50M
- 2-动作API配置方法.mp4 21.71M
- 3-国内常用API配置方法.mp4 19.05M
- 4-API接口在线测试.mp4 16.95M
- 5-工作流配置.mp4 22.90M
- 6-执行流程与结果.mp4 22.69M
- 7-Ollama环境配置与安装.mp4 18.75M
- 8-autogen接入本地模型.mp4 25.65M
- rag_skill.rar 48.36kb
- 6，7-metagpt
- 1-论文概述分析.mp4 30.63M
- 2-整体框架逻辑介绍.mp4 42.85M
- 3-项目环境配置.mp4 49.85M
- 4-基础解读，动作定义方式.mp4 12.34M
- 5-基础解读，角色定义.mp4 10.28M
- 6-单动作智能体实现方法.mp4 15.85M
- 7-多动作配置方法.mp4 14.43M
- 8-定时器任务环境配置.mp4 29.24M
- 9-定时器任务流程解读分析.mp4 35.36M
- 1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 37.66M
- 2-问题拆解与执行流程.mp4 50.40M
- 3-检索得到重要的URL.mp4 24.69M
- 4-子问题生成总结结果.mp4 38.70M
- 5-总结与结果输出.mp4 18.15M
- examples.rar 243.35kb
- MetaGPT-main.zip 6.97M
- metaGpt.pdf 15.91M
- 8-RAG检索架构分析与应用
- 0-RAG要完成的任务解读.mp4 11.56M
- 1-RAG整体流程解读.mp4 14.34M
- 2-RAG整体流程解读.mp4 13.87M
- 3-召回优化策略分析.mp4 13.87M
- 4-召回改进方案解读.mp4 17.49M
- 5-璇勪及宸ュ叿RAGAS.mp4 25.33M
- 6-外接本地数据库工具.mp4 14.83M
- RAG.pdf 106.13kb
- 9-斯坦福AI小镇架构与项目解读
- 1-整体故事解读.mp4 29.06M
- 10-项目环境配置方法解读.mp4 31.47M
- 2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 40.91M
- 3-论文基本框架分析.mp4 69.51M
- 5-感知与反思模块构建流程.mp4 16.43M
- 6-计划模块实现细节.mp4 24.10M
- 7-整体流程框架图.mp4 15.47M
- 8-感知模块解读.mp4 32.00M
- 9-思考模块解读.mp4 35.81M
- 斯坦福AI小镇.pdf 84.83kb
- 斯坦福小镇论文.pdf 11.37M
- Action动作实例
- 1-项目介绍与配置.mp4 32.29M
- 2-源码实现流程解读.mp4 32.57M
- 3-结果返回流程.mp4 20.98M
- AutoGen部署应用RAG等实战
- 10-Ollama环境配置与安装.mp4 18.66M
- 11-Autogen接入本地模型.mp4 25.67M
- 2-GroupChat模块.mp4 21.16M
- 3-执行流程分析.mp4 21.60M
- 4-外接本地支持库配置方法.mp4 38.74M
- 6-LMStudio本地下载部署模型.mp4 24.87M
- 7-调用本地模型方法与配置.mp4 27.67M
- 8-AutoGenStudio本地化部署流程.mp4 28.19M
- 9-本地化部署接入应用实例.mp4 43.93M
- llama3相关
- 1-Lora寰皟鏂规硶.mp4 19.27M
- 2-指令微调所需数据与模型下载.mp4 38.31M
- 3-llama3模型微调实例.mp4 47.39M
- 4-llama3微调后进行量化.mp4 30.93M
- 6-部署应用.mp4 44.59M
- 1-LLama3模型下载与配置安装.mp4 33.55M
- 2-环境相关配置解读.mp4 40.30M
- 3-工具调用流程拆解.mp4 57.98M
- 4-功能调用方法实例.mp4 85.46M
- 5-RAG环境配置搭建.mp4 42.90M
- 6-LLAMA3应用RAG搭建方法.mp4 41.91M
- 7-RAG基本流程分析.mp4 51.66M
- llama3.rar 79.74M
- MOE多专家系统
- 1-MOE姒傝堪鍒嗘瀽.mp4 15.77M
- 2-MOE模块实现方法解读.mp4 24.82M
- 3-效果分析与总结.mp4 34.45M
- 补充
