聚客大模型6期完整版|2025

课程简介

在生成式 AI 从单纯的大模型调用转向复杂业务落地的当下，开发者面临的核心痛点不再是“如何调用 API”，而是如何构建具备长期记忆、工具调用能力和严谨逻辑推理的生产级应用。这份资料聚焦于 RAG（检索增强生成）架构的深化与 Agent（智能体）系统的工程化实践，旨在解决大模型幻觉、知识时效性以及多步骤任务执行不稳定的问题。它不适合仅满足于了解 Transf…

已有 21 人浏览发布 2026-03-01 更新 2026-10-12

核心架构与记忆机制

课程前半部分着重夯实“大脑”与“记忆”的基础设施。首先通过 Embedding 技术与向量数据库，建立非结构化数据的语义检索能力，这是 RAG 系统的基石。随后深入 RAG 的高级优化策略，包括分块策略、重排序（Rerank）以及使用 Ragas 框架进行量化评估，确保检索结果的准确性。接着引入 LlamaIndex 框架，演示如何高效处理大规模文档库。建议学习者优先关注从向量数据库选型到 RAG 评估指标的部分，这部分内容直接决定了应用的上限。理解向量空间中的相似度计算以及如何在生产环境中优化检索延迟，是构建可靠 AI 应用的关键前置技能。

智能体编排与工具调用

后半部分转向“行动”能力，即 Agent 的开发。内容涵盖 LangChain 框架的基础抽象，重点讲解 Function Calling 机制，使模型能够自主决定何时调用外部工具。进一步引入 LangGraph，利用有状态图来编排复杂的工作流，解决传统链式调用缺乏循环和条件分支的问题。这里有两个实战项目值得深入研读：一个是基于 LangGraph 实现的智能分诊系统，展示了如何在医疗场景下利用状态机控制对话流转；另一个是基于 MCP（Model Context Protocol） Sampling 实现微博情感分析，演示了模型与外部数据源的深度交互。建议重点拆解这两个项目的代码结构，特别是状态管理（State Management）和节点间的通信逻辑，这是从 Demo 走向生产级服务的关键跨越。

工程化落地与自学路径

学完这套内容，你应当能够独立构建一个具备上下文记忆、多工具调用能力和错误重试机制的企业级 Agent 服务。建议的学习路径是：先复现 RAG 评估模块，建立对“好坏”的量化标准；再动手编写一个基于 LangGraph 的多轮对话 Agent，尝试加入人工干预节点；最后尝试将 Agent 封装为微服务，集成日志监控与异常处理。资料中的代码应作为参考骨架，而非直接复用的黑盒。在学习过程中，务必关注 MCP 协议在解耦模型与工具方面的作用，这是当前 Agent 开发的新趋势。通过这种“理论-复现-改造-部署”的闭环练习，你将掌握从原型开发到生产部署的全链路工程能力，能够应对实际业务中复杂的数据处理与逻辑编排需求。

网盘截图：课程目录： 1-开班典礼+环境搭建.MP4 │ 10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.MP4 │ 11-MCP技术应用与开发.MP4 │ 12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.MP4 │ 13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务.MP4 │ 2-Embedding与向量数据库.MP4 │ 3-RAG技术与应用.MP4 │ 4-RAG高级技术与实践.MP4 │ 5-Ragas评估与LlamaIndex开发.MP4 │ 6-项目1_中医临床智能诊疗系统.MP4 │ 7-AI应用开发框架LangChain.MP4 │ 8-Function Calling与Agent智能体开发.MP4 │ 9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.MP4 │ ├─L2 │ ├─1-深度学习基础原理 │ │ 1-深度学习基础原理.mp4 │ │ day01-深度学习基础原理.zip │ │ │ ├─10-LLamaFactory模型导出量化 │ │ 10-LLamaFactory模型导出量化.mp4 │ │ day10-LLamaFactory模型导出量化.zip │ │ │ ├─11-vLLM自定义对话模板 │ │ 11-vLLM自定义对话模板.mp4 │ │ day11-vLLM自定义对话模板.zip │ │ │ ├─12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型 │ │ 12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.mp4 │ │ day12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.zip │ │ │ ├─13-大模型压缩训练（知识蒸馏） │ │ 13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.mp4 │ │ day13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip │ │ │ ├─14-大模型微调项目实战-数据工程篇 │ │ 14-大模型微调项目实战-数据工程篇.mp4 │ │ day14-大模型微调项目实战-数据工程篇.zip │ │ │ ├─15-大模型微调项目实战-训练与部署 │ │ day15-大模型微调项目实战-训练与部署.mp4 │ │ day15-大模型微调项目实战-训练与部署.zip │ │ │ ├─16-大模型评估测试OpenCompass │ │ 16-大模型评估测试OpenCompass.mp4 │ │ day16-大模型评估测试OpenCompass.zip │ │ │ ├─17-大模型分布式推理与量化部署 │ │ 17-大模型分布式推理与量化部署.mp4 │ │ day17-大模型分布式推理与量化部署.zip │ │ │ ├─18-多模态大模型应用 │ │ 18-多模态大模型应用.mp4 │ │ day18-多模态大模型应用.zip │ │ │ ├─19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇） │ │ 19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.mp4 │ │ day19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.zip │ │ │ ├─2-人工神经网络结构及原理 │ │ 2-人工神经网络结构及原理.mp4 │ │ day02-人工神经网络结构及原理.zip │ │ │ ├─20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试） │ │ 20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.ts │ │ day20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.zip │ │ │ ├─3-HuggingFace核心组件 │ │ 3-HuggingFace核心组件.mp4 │ │ day03-HuggingFace核心组件.txt │ │ │ ├─4-基于BERT模型的自定义微调训练 │ │ 4-基于BERT模型的自定义微调训练.mp4 │ │ day04-基于BERT模型的自定义微调训练.zip │ │ │ ├─5-自定义微调训练BERT模型效果测试 │ │ 5-自定义微调训练BERT模型效果测试.mp4 │ │ day05-自定义微调训练BERT模型效果测试.zip │ │ │ ├─6-GPT2中文生成模型定制化微调训练 │ │ 6-GPT2中文生成模型定制化微调训练.mp4 │ │ day06-GPT2中文生成模型定制化微调训练.txt │ │ │ ├─7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop │ │ 7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop.mp4 │ │ day07-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScope.zip │ │ │ ├─8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen │ │ 8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.mp4 │ │ day08-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.zip │ │ │ └─9-Ollama部署微调大模型 │ 9-Ollama部署微调大模型.mp4 │ day09-Ollama部署微调大模型.zip │ └─课件 │ 1-开班典礼环境搭建.zip │ 10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.rar │ 11-MCP技术应用与开发.rar │ 12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.rar │ 13.ReActAgents.zip │ 2-Embedding与向量数据库.zip │ 3-RAG技术与应用.zip │ 4-RAG高级技术.zip │ 5-Ragas评估与LlamaIndex开发.zip │ 6-项目1_中医临床智能诊疗系统.zip │ 7-AI应用开发框架LangChain.zip │ 8-FunctionCalling与Agent智能体开发.zip │ 9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.zip │ └─l2 day01-深度学习基础原理.zip day02-人工神经网络结构及原理.zip day03-HuggingFace核心组件.txt day04-基于BERT模型的自定义微调训练.zip day05-自定义微调训练BERT模型效果测试.zip

课程目录

1-开班典礼+环境搭建.MP4
10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.MP4
11-MCP技术应用与开发.MP4
12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.MP4
13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务.MP4
2-Embedding与向量数据库.MP4
3-RAG鎶€鏈笌搴旂敤.MP4
4-RAG高级技术与实践.MP4
6-项目1_中医临床智能诊疗系统.MP4
7-AI应用开发框架LangChain.MP4
8-Function Calling与Agent智能体开发.MP4
9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.MP4
L2
1-深度学习基础原理
1-深度学习基础原理.mp4
day01-深度学习基础原理.zip
10-LLamaFactory模型导出量化
10-LLamaFactory模型导出量化.mp4
day10-LLamaFactory模型导出量化.zip
11-vLLM自定义对话模板
11-vLLM自定义对话模板.mp4
day11-vLLM自定义对话模板.zip
12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型
12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.mp4
day12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.zip
13-大模型压缩训练（知识蒸馏）
13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.mp4
day13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip
14-大模型微调项目实战-数据工程篇
14-大模型微调项目实战-数据工程篇.mp4
day14-大模型微调项目实战-数据工程篇.zip
15-大模型微调项目实战-训练与部署
day15-大模型微调项目实战-训练与部署.mp4
day15-大模型微调项目实战-训练与部署.zip
16-大模型评估测试OpenCompass
16-大模型评估测试OpenCompass.mp4
day16-大模型评估测试OpenCompass.zip
17-大模型分布式推理与量化部署
17-大模型分布式推理与量化部署.mp4
day17-大模型分布式推理与量化部署.zip
18-多模态大模型应用
18-多模态大模型应用.mp4
day18-多模态大模型应用.zip
19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）
19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.mp4
day19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.zip
2-人工神经网络结构及原理
2-人工神经网络结构及原理.mp4
day02-人工神经网络结构及原理.zip
20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）
20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.ts
day20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.zip
3-HuggingFace核心组件
3-HuggingFace鏍稿績缁勪欢.mp4
day03-HuggingFace鏍稿績缁勪欢.txt
4-基于BERT模型的自定义微调训练
4-基于BERT模型的自定义微调训练.mp4
day04-基于BERT模型的自定义微调训练.zip
5-自定义微调训练BERT模型效果测试
5-自定义微调训练BERT模型效果测试.mp4
day05-自定义微调训练BERT模型效果测试.zip
6-GPT2中文生成模型定制化微调训练
6-GPT2中文生成模型定制化微调训练.mp4
day06-GPT2中文生成模型定制化微调训练.txt
7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop
7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop.mp4
day07-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScope.zip
8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen
8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.mp4
day08-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.zip
9-Ollama部署微调大模型
9-Ollama部署微调大模型.mp4
day09-Ollama部署微调大模型.zip
课件
1-开班典礼 环境搭建.zip
10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.rar
11-MCP技术应用与开发.rar
12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.rar
13.ReActAgents.zip
2-Embedding与向量数据库.zip
3-RAG技术与应用.zip
4-RAG高级技术.zip
5-Ragas评估与LlamaIndex开发.zip
6-项目1_中医临床智能诊疗系统.zip
7-AI应用开发框架LangChain.zip
8-FunctionCalling与Agent智能体开发.zip
9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.zip
l2