课程目录；
├── 【LlamaIndex篇】30.Agent上下文共享、任务协同.mp4
├── 【提示词工程篇】74.技巧二：设定角色(为自己设定一个角色-背书).mp4
├── 【提示词工程篇】75.技巧三：明确问题并提供背景信息.mp4
├── 【进阶篇】71.实战：实现制度问答模块RAG baseline.mp4
├── 【实战篇】95.API接口设计.mp4
├── 【提示词工程篇】73.技巧一：设定LLM大模型的角色（为AI设置一个角色），限制内容范围.mp4
├── 【实战篇】86.服务端项目架构.mp4
├── 【LlamaIndex篇】38.基于 Llamalndex 实现一个功能较完整的 RAG 系统.mp4
├── 【进阶篇】67.实战：实现制度问答模块数据读取和切割.mp4
├── 【实战篇】85.SSE协议介绍.mp4
├── 【LlamaIndex篇】27.多知识库路由.mp4
├── 【LlamaIndex篇】19.主流的分块策略.mp4
├── 【进阶篇】59.性能为王：探索向量数据索引优化技术.mp4
├── 【入门篇】03.RAG检索重排.mp4
├── 【进阶篇】70.项目架构设计.mp4
├── 【LlamaIndex篇】22.查询引擎和对话引擎.mp4
├── 【LlamaIndex篇】17.数据加载器.mp4
├── 【进阶篇】51.embedding模型的重要性.mp4
├── 【Agent 篇】40.对话模型和智能体的区别.mp4
├── 【Agent 篇】43.Agent辅助核心机制.mp4
├── 【LlamaIndex篇】14.LlamaIndex介绍.mp4
├── 【实战篇】83.AI应用的技术选型与系统架构.mp4
├── 【进阶篇】54.embedding模型排行榜靠谱不靠谱，如何选择.mp4
├── 【基础篇】07.RAG实战中会遇到的常见问题.mp4
├── 【LlamaIndex篇】13.LlamaIndex和LangChain核心对比.mp4
├── 【基础篇】10.RAG常见问题和优化技巧.mp4
├── 【实战篇】89.全局对话搜索.mp4
├── 【LlamaIndex篇】20.嵌入模型介绍.mp4
├── 【提示词工程篇】79.技巧七：结构化思考你的Prompt.mp4
├── 【Agent 篇】44.记忆体系详解.mp4
├── 【实战篇】98.项目结构总结.mp4
├── 【LlamaIndex篇】12.大模型应用开发存在的问题.mp4
├── 【进阶篇】56.全方位对比：主流向量数据库.mp4
├── 【进阶篇】63.复杂：企业数据复杂多样.mp4
├── 【提示词工程篇】80.技巧八：系统化设计你的自定义指令（ChatGPT专属）.mp4
├── 【实战篇】87.对话逻辑详细分析.mp4
├── 【进阶篇】57.企业级向量数据库的要求.mp4
├── 【入门篇】05.RAG文本向量化.mp4
├── 【LlamaIndex篇】16.第一个LlamaIndex程序.mp4
├── 【LlamaIndex篇】24.RAG系统0基础搭建流程介绍.mp4
├── 【进阶篇】60.实战：部署和使用企业级向量数据库（chroma和milvus）-1.mp4
├── 【实战篇】92.向量嵌入与文档处理.mp4
├── 【基础篇】08.本质上是个工程化的问题.mp4
├── 【进阶篇】53.主流中文embedding模型.mp4
├── 【LlamaIndex篇】18.节点解析与文档分块介绍.mp4
├── 【Agent 篇】47.自我反思能力.mp4
├── 【Agent 篇】48.Agent生态.mp4
├── 【实战篇】93.向量数据库详解.mp4
├── 【进阶篇】69. 项目技术选型.mp4
├── 【LlamaIndex篇】33.SQL数据库接入.mp4
├── 【入门篇】01.RAG初识.mp4
├── 【Agent 篇】49.智能体搭建简单讲解.mp4
├── 【进阶篇】72.总结和展望：转变思想，AI应用开发和传统软件开发的区别.mp4
├── 【基础篇】06.RAG商业化落地实践.mp4
├── 【提示词工程篇】77.技巧五：分阶段提问，让LLM一步步思考（需要注意的点及AgentAI工具）.mp4
├── 【LlamaIndex篇】35.RAG架构汇总.mp4
├── 【LlamaIndex篇】29.多Agent分工设计.mp4
├── 【实战篇】90.系统介绍.mp4
├── 【实战篇】96.问答交互流程.mp4
├── 【LlamaIndex篇】34.自然语言生成SQL.mp4
├── 【LlamaIndex篇】25.Agent简单讲解.mp4
├── 【提示词工程篇】76.技巧四：限制回复长度与精确度.mp4
├── 【进阶篇】61.实战：部署和使用企业级向量数据库（chroma和milvus）-2.mp4
├── 【进阶篇】55.实战：embedding模型加载和使用对比.mp4
├── 【实战篇】82.AI应用效果展示.mp4
├── 【实战篇】88.联网搜索.mp4
├── 【入门篇】04.RAG文档分块.mp4
├── 【Agent 篇】42.Agent核心模块.mp4
├── 【进阶篇】66.文档分块：递归文本分块和语义智能分块.mp4
├── 【基础篇】09.RAG性能评估方法.mp4
├── 【进阶篇】58.向量数据库相似性搜索.mp4
├── 【进阶篇】68.企业员工制度问答助手需求分析.mp4
├── 【LlamaIndex篇】23.大模型适配与提示词工程.mp4
├── 【Agent 篇】41.智能体的核心价值与发展趋势.mp4
├── 【LlamaIndex篇】21.索引核心介绍.mp4
├── 【实战篇】81.项目介绍.mp4
├── 【实战篇】97.问答交互代码实现.mp4
├── 【LlamaIndex篇】37.底层接Prompt、LLM 与Embedding.mp4
├── 【实战篇】84.前端界面设计.mp4
├── 【基础篇】11.RAG的前沿技术与发展趋势.mp4
├── 【进阶篇】65.挑战：RAG如何读取多样性文档（文本、表格和布局分析）.mp4
├── 【LlamaIndex篇】28.路由规则自定义介绍.mp4
├── 【进阶篇】62.总结和展望：企业级应用的高可用性.mp4
├── 【LlamaIndex篇】36.工程优化与评估体系.mp4
├── 【Agent 篇】50.工作流Agent讲解.mp4
├── 【LlamaIndex篇】15.LlamaIndex五大核心组件.mp4
├── 【实战篇】91.RAG(检索增强生成)原理.mp4
├── 【进阶篇】64.原则：垃圾进垃圾出，注重文档质量.mp4
├── 【提示词工程篇】78.技巧六：明确你的要求和目的.mp4
├── 【进阶篇】52.embedding是怎么炼成的？.mp4
├── 【Agent 篇】39.什么是AI Agent.mp4
├── 【入门篇】02.RAG索引的构建.mp4
├── 【LlamaIndex篇】26.查询路由介绍.mp4
├── 【实战篇】94.数据表设计.mp4
├── 【Agent 篇】45.任务规划能力.mp4
├── 【LlamaIndex篇】32.自适应RAG.mp4
├── 【LlamaIndex篇】31.复杂任务拆解.mp4
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