《构建企业级AI大脑——大模型微调+高级RAG架构+智能Agent开发与项目实战》是一套聚焦企业级人工智能应用落地的高阶实战课程，课程围绕“大模型训练、知识增强、智能体协作以及AI系统架构设计”等核心方向展开，帮助开发者系统掌握从模型应用到企业AI解决方案开发的完整能力。
课程通常会从当前主流大语言模型生态开始讲解，包括 OpenAI GPT系列、Anthropic Claude、Google Gemini以及开源模型如Llama、Qwen等大模型的基本原理与应用场景。学员将学习Transformer架构、Token机制、上下文窗口以及推理流程等基础知识，为后续AI系统开发打下理论基础。
在“大模型微调”部分，课程会重点讲解企业如何基于自身业务数据训练专属AI模型，包括指令微调（SFT）、LoRA低成本微调、QLoRA量化训练以及参数高效微调等主流方案。课程通常还会涉及数据清洗、训练集构建、模型评估以及GPU训练环境部署等内容，帮助学员理解企业级AI模型训练流程。
RAG（检索增强生成）是课程中的核心重点之一。课程会系统介绍高级RAG架构设计，包括向量数据库、Embedding模型、知识切片、语义检索、重排序（Rerank）以及混合检索等关键技术。学员将学习如何使用 LangChain、LlamaIndex 等框架搭建企业知识库系统，实现AI对私有数据的精准问答能力。
在智能Agent开发部分，课程会深入讲解AI智能体的设计思想，包括任务规划、多工具调用、记忆机制、多Agent协作以及自动化工作流等高级能力。课程通常会结合 AutoGen、Dify、Flowise 等热门AI开发平台进行实战演练，让学员掌握企业AI应用快速开发方式。
项目实战部分则会围绕真实商业场景展开，例如企业知识库问答系统、AI客服平台、智能办公助手、合同审查机器人、数据分析Agent以及自动化营销系统等案例。通过完整项目开发，学员能够掌握AI系统从需求分析、架构设计、模型调用到部署上线的完整流程。
此外，课程还会涉及企业级AI架构中的性能优化与部署方案，包括向量数据库优化、模型推理加速、GPU资源调度、Docker容器化部署以及云原生AI服务架构等内容，帮助开发者具备构建大型AI系统的能力。
整体来看，《构建企业级AI大脑》是一门兼具前沿技术与商业落地能力的高端AI实战课程，适合后端开发工程师、AI应用开发者、架构师以及希望进入AIGC领域的技术人员学习。对于希望掌握企业级AI解决方案、提升智能系统开发能力以及探索AI商业化方向的人来说，这类课程具有很高的实践价值与行业前景。
课程目录：
📁 PART2
40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A .mp4 [120.6 MB]
38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen .mp4 [130.6 MB]
39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具_15643_1625.mp4 [119.3 MB]
37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age .mp4 [111.6 MB]
35_第九课：Langchain项目原理与实战 .mp4 [146.4 MB]
36_第十课：Langgraph项目原理与实战 .mp4 [84.8 MB]
34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi .mp4 [123.9 MB]
33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT .mp4 [164.2 MB]
32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp .mp4 [142.0 MB]
31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct .mp4 [134.9 MB]
29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服_15643_6651.mp4 [108.7 MB]
30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR_15643_2341.mp4 [121.8 MB]
28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT .mp4 [128.0 MB]
27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、 .mp4 [87.5 MB]
26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景 .mp4 [110.5 MB]
25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens .mp4 [153.2 MB]
24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码 .mp4 [54.5 MB]
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_15643_1537.mp4 [73.6 MB]
PART2文档.png [493.5 KB]
22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH .mp4 [175.5 MB]
21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则_15643_4472.mp4 [123.4 MB]
📁 PART1
📁 资料
企业RAG技术实战.pdf [1.5 MB]
embedding技术.pdf [1.1 MB]
rerank技术_15643_1959.pdf [369.3 KB]
llama-factory微调_15643_3539.pdf [625.6 KB]
资料说明.png [493.5 KB]
9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操_15643_2640.mp4 [126.6 MB]
8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4 [145.3 MB]
7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark） .mp4 [157.7 MB]
6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4 [208.7 MB]
5_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化_15643_2018.mp4 [175.8 MB]
4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp4 [121.7 MB]
3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp4 [81.3 MB]
2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律_15643_1646.mp4 [86.2 MB]
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_15643_4503.mp4 [98.4 MB]
1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类_15643_1114.mp4 [82.7 MB]
19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT .mp4 [108.4 MB]
17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测 .mp4 [154.4 MB]
18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码 .mp4 [97.7 MB]
16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调_15643_1318.mp4 [147.6 MB]
14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc_15643_5674.mp4 [134.0 MB]
15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW_15643_3765.mp4 [111.4 MB]
13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式 .mp4 [87.1 MB]
11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE_15643_8139.mp4 [121.1 MB]
10_第二课：NaiveRAG与langchain实践_15643_5686.mp4 [98.4 MB]
12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde .mp4 [98.2 MB]
PART1文档.zip [1.8 MB]