【实战课程】大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI
【实战课程】大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI├── 1.代码介绍&应用启动
│ ├── 01.课程介绍+如何答疑 .mp4
│ ├── 02.【重要】课程设计说明 .mp4
│ ├── 03.重要说明+如何下载代码 .mp4
│ └── 04.代码目录结构&应用如何启动 .mp4
├── 10.上下文工程
│ ├── 123. 什么是Context，和Memory、Prompt、Token之间的区别？ .mp4
│ ├── 124. 上下文太长会带来什么问题？ .mp4
│ ├── 125. 什么是上下文工程？ .mp4
│ └── 126. 实战：Manus的上下文工程实践 .mp4
├── 11.Skill
│ ├── 127. 什么是Agent Skills，为什么需要他？ .mp4
│ ├── 128. Skill的渐进式披露 .mp4
│ ├── 129. 一些好用的Skills推荐 .mp4
│ ├── 130. Claude Code中如何使用Skills .mp4
│ ├── 131. 实战：开发一个简历评估的Skill .mp4
│ ├── 132. 简历评估Skills讲解 .mp4
│ ├── 133. SpringAI中如何使用Skill？（Agent） .mp4
│ └── 134. SpringAI中如何使用Skill？（ChatClient） .mp4
├── 12.项目实战
│ ├── 135. 整体架构与功能点介绍 .mp4
│ ├── 136. 项目运行说明 .mp4
│ ├── 137. 智能对话：从需求分析到技术落地 .mp4
│ └── 138. 流式控制与任务管理 .mp4
├── 2.大模型应用开发概述
│ ├── 05. Prompt是什么.mp4
│ ├── 06.行业趋势与岗位需求分析 .mp4
│ ├── 07. 什么是大模型 .mp4
│ ├── 08. 大模型的工作原理 .mp4
│ ├── 09.Java 在大模型应用开发中的优势 .mp4
│ ├── 10.大模型应用开发常用的平台 .mp4
│ ├── 11.百炼介绍与基本使用 .mp4
│ ├── 12.基于Ollama部署本地模型 .mp4
│ ├── 13.大模型的局限性以及常见解决方案 .mp4
│ └── 14. LLM HelloWorld .mp4
├── 3.提示词工程
│ ├── 15. 什么是Prompt .mp4
│ ├── 16. 如何设计Prompt？ .mp4
│ ├── 17. 高阶Prompt优化方法 .mp4
│ ├── 18. 结构化Prompt框架 .mp4
│ ├── 19. Prompt评测方法 .mp4
│ ├── 20. nof1提示词工程案例 .mp4
│ └── 21. 理解 OpenAI API .mp4
├── 4.SpringAl
│ ├── 22. Java中大模型调用的多种方式 .mp4
│ ├── 23. 基于SSE实现大模型流式输出 .mp4
│ ├── 24. LLM应用开发框架：LangChain .mp4
│ ├── 25. 接入Spring AI 与Spring AI Alibaba .mp4
│ ├── 26. 开发必备的Spring AI核心概念(上） .mp4
│ ├── 27. 开发必备的Spring AI核心概念(下） .mp4
│ ├── 28. Spring AI 核心特性：提示词工程 .mp4
│ ├── 29. Spring AI 核心特性：流式输出 .mp4
│ ├── 30. Spring AI 核心特性：提示词模板管理 .mp4
│ ├── 31. Spring AI 核心特性：结构化输出（上） .mp4
│ ├── 32.Spring AI 核心特性：结构化输出（中） .mp4
│ ├── 33.Spring AI 核心特性：结构化输出（下） 2026-02-11 1168 次学习 .mp4
│ ├── 34. Spring AI 核心特性：对话记忆 .mp4
│ ├── 35. Spring AI 记忆管理技术：持久化记忆 .mp4
│ ├── 36. Spring AI 核心特性：Advisor .mp4
│ └── 37. Spring AI 核心特性：调用本地模型 .mp4
├── 5.LangChain4J
│ ├── 38. 初识LangChain4j .mp4
│ ├── 39. LangChain4J低层次API使用 .mp4
│ ├── 40. LangChain4j高层次API使用 .mp4
│ ├── 41. @AiService实现原理 .mp4
│ ├── 42. LangChain4j中实现持久化记忆 .mp4
│ └── 43. Spring AI & Spring AI Alibaba & Langchain4j .mp4
├── 6.Function Call
│ ├── 44. 什么是Function Call .mp4
│ ├── 45. 如何定义一个好的Function .mp4
│ ├── 46. 使用Spring AI做Function Call .mp4
│ ├── 47. Spring AI中的Tool Calling怎么实现的 .mp4
│ └── 48. 实战：仿PDD自动帮买家申请退款 .mp4
├── 7.MCP
│ ├── 49. 什么是MCP .mp4
│ ├── 50. 深入理解MCP技术原理 .mp4
│ ├── 51. 如何接入MCP Server .mp4
│ ├── 52. 使用Spring AI开发MCP Server .mp4
│ ├── 53. 使用Spring AI开发MCP Client .mp4
│ ├── 54. Spring AI MCP调用实现原理 .mp4
│ ├── 55. SSE MCP Server如何实现重连 .mp4
│ ├── 56. 将MCP改造为HTTPS .mp4
│ ├── 57. MCP如何实现认证鉴权 .mp4
│ ├── 58. 神奇的context-path .mp4
│ ├── 59. MCP调试工具 .mp4
│ ├── 60. 如何跳过MCP的模型总结 .mp4
│ ├── 61. 如何实现MCP工具过滤 .mp4
│ └── 62. MCP与其他协议的区别 .mp4
├── 8.RAG
│ ├── 100. 实战：多模态RAG智能问答系统（中） .mp4
│ ├── 101. 实战：多模态RAG智能问答系统（下） .mp4
│ ├── 63. 什么是RAG？ .mp4
│ ├── 64. 深入理解RAG技术原理——索引构建 .mp4
│ ├── 65.深入理解RAG技术原理——检索生成 .mp4
│ ├── 66. 使用 LlamaIndex 构建一个简单的RAG系统 .mp4
│ ├── 67. RAG的范式演进 .mp4
│ ├── 68. 文档预处理（上） .mp4
│ ├── 69. 文档预处理（中） .mp4
│ ├── 70. 文档预处理（下） .mp4
│ ├── 71. 常见文档分片方式 .mp4
│ ├── 72.Java中如何实现文档分片 .mp4
│ ├── 73. 自定义支持父子分片的基于标题的分片器 .mp4
│ ├── 74. 向量模型&向量数据库&向量存储 .mp4
│ ├── 75. （选学）PostgresMlEmbeddingModel .mp4
│ ├── 76. 向量数据库如何选型？ .mp4
│ ├── 77. （选学）如何使用离线向量模型 .mp4
│ ├── 78. 索引构建流程（ETL）总结与查缺补漏 .mp4
│ ├── 79. 检索增强生成 .mp4
│ ├── 80. Spring AI 和 LangChain4J中文档处理功能对比 .mp4
│ ├── 81. RAG优化技术：元数据过滤 .mp4
│ ├── 82. RAG优化技术：问题改写 .mp4
│ ├── 83. RAG优化技术：查询路由 .mp4
│ ├── 84. RAG优化技术：查询构造 .mp4
│ ├── 85. RAG优化技术：问题澄清 .mp4
│ ├── 86. RAG优化技术：HyDE .mp4
│ ├── 87. RAG优化技术：混合检索(上） .mp4
│ ├── 88. RAG优化技术：混合检索(中） .mp4
│ ├── 89. RAG优化技术：混合检索(下） .mp4
│ ├── 90. RAG优化技术：重排序 .mp4
│ ├── 91. RAG优化技术：Graph RAG（上） .mp4
│ ├── 92.RAG优化技术：Graph 92.RAG（下） .mp4
│ ├── 93. Spring AI中的Modular RAG支持 .mp4
│ ├── 94. LangChain4J中的Modular RAG支持 .mp4
│ ├── 95. 基于LangChain4J实现简单的RAG检索 .mp4
│ ├── 96. Spring AI 和 LangChain4J的模块化RAG功能对比 .mp4
│ ├── 97. 多模态RAG .mp4
│ ├── 98. 多模态RAG——对接多模态模型做图像识别 .mp4
│ └── 99.实战：多模态RAG智能问答系统（上） .mp4
├── 9.Agent
│ ├── 102. 什么是AI Agent？ .mp4
│ ├── 103. 常用的Agent开发框架 .mp4
│ ├── 104.Agent常用架构：ReAct Agent .mp4
│ ├── 105.React Agent的实现方式？ .mp4
│ ├── 106. Alibaba-React Agent 初探 .mp4
│ ├── 107. Alibaba-React Agent 核心组件 .mp4
│ ├── 108. 如何给Agent增加持久化记忆 .mp4
│ ├── 109. 深入理解 Alibaba-React Agent 原理 .mp4
│ ├── 110. Agent常用架构：Plan and Execute Agent .mp4
│ ├── 111. Agent常用架构：Reflection Agent .mp4
│ ├── 112. Agent常用架构：Human in the Loop .mp4
│ ├── 113. Agent常用架构：Multi Agent .mp4
│ ├── 114. 使用AutoGen 构建一个代码生成器 .mp4
│ ├── 115. Spring AI Alibaba中的多智能体支持 .mp4
│ ├── 116. 多智能体协议——A2A .mp4
│ ├── 117. 实战一：手搓ReactAgent（非流式） .mp4
│ ├── 118. 实战一：手搓ReactAgent（流式） .mp4
│ ├── 119. 实战一（后续）：ReactAgent流式输出有问题？ .mp4
│ ├── 120. 实战二：手搓ReflectionAgent .mp4
│ ├── 121. 实战三：手搓PlanExecuteAgent .mp4
│ └── 122. 实战四：手搓Human in the Loop .mp4
└── 代码
└── LLMentor代码.rar
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**** Hidden Message ***** 星友，努力不一定成功，但不努力一定很舒服 与其埋怨 AI 不够智能，不如反思 自己的问题是否足够智慧 。 这个思路我先马住！ 这种复盘内容很适合做成自己的执行清单。 热爱可抵岁月漫长，完成比完美更重要。 非常好，顶一下！ 想得多了全是问题，做得多了全是答案 。 我们的口号：比失败更可怕的————你本可以~ 今天看到的分享给大家:小步快跑，快速迭代是互联网秘籍的不二真传。
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