【首发请勿二次搬运】Hollis【实战课程】2026年大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Sk

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——/Hollis【实战课程】2026你那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　33.40M
|　 ├──02.【重要】课程设计说明　.mp4　29.70M
|　 ├──03.重要说明+如何下载代码　.mp4　17.84M
|　 └──04.代码目录结构&应用如何启动　.mp4　20.78M
├──10.上下文工程
|　 ├──123. 什么是Context，和Memory、Prompt、Token之间的区别？　.mp4　12.12M
|　 ├──124. 上下文太长会带来什么问题？　.mp4　26.21M
|　 ├──125. 什么是上下文工程？　.mp4　22.29M
|　 └──126. 实战：Manus的上下文工程实践　.mp4　47.46M
├──11.Skill
|　 ├──127. 什么是Agent Skills，为什么需要他？　.mp4　37.40M
|　 ├──128. Skill的渐进式披露　.mp4　10.05M
|　 ├──129. 一些好用的Skills推荐　.mp4　18.41M
|　 ├──130. Claude Code中如何使用Skills　.mp4　63.71M
|　 ├──131. 实战：开发一个简历评估的Skill　.mp4　60.74M
|　 ├──132. 简历评估Skills讲解　.mp4　19.28M
|　 ├──133. SpringAI中如何使用Skill？（Agent）　.mp4　102.58M
|　 └──134. SpringAI中如何使用Skill？（ChatClient）　.mp4　83.72M
├──12.项目实战
|　 ├──135. 整体架构与功能点介绍　.mp4　59.27M
|　 ├──136. 项目运行说明　.mp4　20.29M
|　 ├──137. 智能对话：从需求分析到技术落地　.mp4　90.60M
|　 └──138. 流式控制与任务管理　.mp4　33.49M
├──2.大模型应用开发概述
|　 ├──05. Prompt是什么.mp4　27.42M
|　 ├──06.行业趋势与岗位需求分析　.mp4　41.55M
|　 ├──07. 什么是大模型　.mp4　17.44M
|　 ├──08. 大模型的工作原理　.mp4　34.14M
|　 ├──09.Java 在大模型应用开发中的优势　.mp4　8.49M
|　 ├──10.大模型应用开发常用的平台　.mp4　27.80M
|　 ├──11.百炼介绍与基本使用　.mp4　24.66M
|　 ├──12.基于Ollama部署本地模型　.mp4　30.77M
|　 ├──13.大模型的局限性以及常见解决方案　.mp4　28.30M
|　 └──14. LLM HelloWorld　.mp4　17.66M
├──3.提示词工程
|　 ├──15. 什么是Prompt　.mp4　11.71M
|　 ├──16. 如何设计Prompt？　.mp4　78.91M
|　 ├──17. 高阶Prompt优化方法　.mp4　29.57M
|　 ├──18. 结构化Prompt框架　.mp4　30.85M
|　 ├──19. Prompt评测方法　.mp4　23.40M
|　 ├──20. nof1提示词工程案例　.mp4　32.68M
|　 └──21. 理解 OpenAI API　.mp4　82.82M
├──4.SpringAl
|　 ├──22. Java中大模型调用的多种方式　.mp4　59.38M
|　 ├──23. 基于SSE实现大模型流式输出　.mp4　71.17M
|　 ├──24. LLM应用开发框架：LangChain　.mp4　25.77M
|　 ├──25. 接入Spring AI 与Spring AI Alibaba　.mp4　25.79M
|　 ├──26. 开发必备的Spring AI核心概念(上）　.mp4　79.51M
|　 ├──27. 开发必备的Spring AI核心概念(下）　.mp4　56.17M
|　 ├──28. Spring AI 核心特性：提示词工程　.mp4　50.70M
|　 ├──29. Spring AI 核心特性：流式输出　.mp4　28.77M
|　 ├──30. Spring AI 核心特性：提示词模板管理　.mp4　52.81M
|　 ├──31. Spring AI 核心特性：结构化输出（上）　.mp4　107.80M
|　 ├──32.Spring AI 核心特性：结构化输出（中）　.mp4　55.84M
|　 ├──33.Spring AI 核心特性：结构化输出（下） 2026-02-11　1168 次学习　.mp4　14.59M
|　 ├──34. Spring AI 核心特性：对话记忆　.mp4　145.61M
|　 ├──35. Spring AI 记忆管理技术：持久化记忆　.mp4　71.49M
|　 ├──36. Spring AI 核心特性：Advisor　.mp4　59.98M
|　 └──37. Spring AI 核心特性：调用本地模型　.mp4　58.71M
├──5.LangChain4J
|　 ├──38. 初识LangChain4j　.mp4　12.90M
|　 ├──39. LangChain4J低层次API使用　.mp4　44.98M
|　 ├──40. LangChain4j高层次API使用　.mp4　33.22M
|　 ├──41. @AiService实现原理　.mp4　45.60M
|　 ├──42. LangChain4j中实现持久化记忆　.mp4　23.73M
|　 └──43. Spring AI & Spring AI Alibaba & Langchain4j　.mp4　22.77M
├──6.Function Call
|　 ├──44. 什么是Function Call　.mp4　15.26M
|　 ├──45. 如何定义一个好的Function　.mp4　7.15M
|　 ├──46. 使用Spring AI做Function Call　.mp4　10.24M
|　 ├──47. Spring AI中的Tool Calling怎么实现的　.mp4　25.06M
|　 └──48. 实战：仿PDD自动帮买家申请退款　.mp4　85.69M
├──7.MCP
|　 ├──49. 什么是MCP　.mp4　42.42M
|　 ├──50. 深入理解MCP技术原理　.mp4　27.39M
|　 ├──51. 如何接入MCP Server　.mp4　30.21M
|　 ├──52. 使用Spring AI开发MCP Server　.mp4　44.42M
|　 ├──53. 使用Spring AI开发MCP Client　.mp4　23.45M
|　 ├──54. Spring AI MCP调用实现原理　.mp4　27.68M
|　 ├──55. SSE MCP Server如何实现重连　.mp4　45.11M
|　 ├──56. 将MCP改造为HTTPS　.mp4　12.37M
|　 ├──57. MCP如何实现认证鉴权　.mp4　12.48M
|　 ├──58. 神奇的context-path　.mp4　45.37M
|　 ├──59. MCP调试工具　.mp4　16.67M
|　 ├──60. 如何跳过MCP的模型总结　.mp4　62.16M
|　 ├──61. 如何实现MCP工具过滤　.mp4　37.38M
|　 └──62. MCP与其他协议的区别　.mp4　8.26M
├──8.RAG
|　 ├──100. 实战：多模态RAG智能问答系统（中）　 .mp4　171.28M
|　 ├──101. 实战：多模态RAG智能问答系统（下）　.mp4　57.47M
|　 ├──63. 什么是RAG？　.mp4　18.28M
|　 ├──64. 深入理解RAG技术原理——索引构建　.mp4　39.86M
|　 ├──65.深入理解RAG技术原理——检索生成　.mp4　20.33M
|　 ├──66. 使用 LlamaIndex 构建一个简单的RAG系统　.mp4　41.21M
|　 ├──67. RAG的范式演进　.mp4　16.39M
|　 ├──68. 文档预处理（上）　.mp4　36.34M
|　 ├──69. 文档预处理（中）　.mp4　91.25M
|　 ├──70. 文档预处理（下）　.mp4　73.84M
|　 ├──71. 常见文档分片方式　.mp4　48.87M
|　 ├──72.Java中如何实现文档分片　.mp4　164.95M
|　 ├──73. 自定义支持父子分片的基于标题的分片器　.mp4　154.13M
|　 ├──74. 向量模型&向量数据库&向量存储　.mp4　139.23M
|　 ├──75. （选学）PostgresMlEmbeddingModel　.mp4　18.57M
|　 ├──76. 向量数据库如何选型？　.mp4　23.86M
|　 ├──77. （选学）如何使用离线向量模型　.mp4　8.24M
|　 ├──78. 索引构建流程（ETL）总结与查缺补漏　.mp4　19.59M
|　 ├──79. 检索增强生成　.mp4　212.42M
|　 ├──80. Spring AI 和 LangChain4J中文档处理功能对比　.mp4　18.68M
|　 ├──81. RAG优化技术：元数据过滤　.mp4　70.73M
|　 ├──82. RAG优化技术：问题改写　.mp4　81.58M
|　 ├──83. RAG优化技术：查询路由　.mp4　34.26M
|　 ├──84. RAG优化技术：查询构造　.mp4　23.87M
|　 ├──85. RAG优化技术：问题澄清　.mp4　10.75M
|　 ├──86. RAG优化技术：HyDE　.mp4　8.49M
|　 ├──87. RAG优化技术：混合检索(上）　.mp4　48.30M
|　 ├──88. RAG优化技术：混合检索(中）　.mp4　63.41M
|　 ├──89. RAG优化技术：混合检索(下）　.mp4　96.15M
|　 ├──90. RAG优化技术：重排序　.mp4　113.83M
|　 ├──91. RAG优化技术：Graph RAG（上）　.mp4　10.68M
|　 ├──92.RAG优化技术：Graph 92.RAG（下）　.mp4　62.73M
|　 ├──93. Spring AI中的Modular RAG支持　.mp4　121.45M
|　 ├──94. LangChain4J中的Modular RAG支持　.mp4　174.60M
|　 ├──95. 基于LangChain4J实现简单的RAG检索　.mp4　84.94M
|　 ├──96. Spring AI 和 LangChain4J的模块化RAG功能对比　.mp4　18.01M
|　 ├──97. 多模态RAG　.mp4　29.54M
|　 ├──98. 多模态RAG——对接多模态模型做图像识别　.mp4　71.23M
|　 └──99.实战：多模态RAG智能问答系统（上）　.mp4　82.00M
├──9.Agent
|　 ├──102. 什么是AI Agent？　.mp4　18.68M
|　 ├──103. 常用的Agent开发框架　.mp4　10.91M
|　 ├──104.Agent常用架构：ReAct Agent　.mp4　54.91M
|　 ├──105.React Agent的实现方式？　.mp4　79.94M
|　 ├──106. Alibaba-React Agent 初探　.mp4　89.02M
|　 ├──107. Alibaba-React Agent 核心组件　.mp4　40.66M
|　 ├──108. 如何给Agent增加持久化记忆　.mp4　114.19M
|　 ├──109. 深入理解 Alibaba-React Agent 原理　.mp4　77.54M
|　 ├──110. Agent常用架构：Plan and Execute Agent　.mp4　15.34M
|　 ├──111. Agent常用架构：Reflection Agent　.mp4　15.72M
|　 ├──112. Agent常用架构：Human in the Loop　.mp4　84.89M
|　 ├──113. Agent常用架构：Multi Agent　.mp4　45.64M
|　 ├──114. 使用AutoGen 构建一个代码生成器　.mp4　46.33M
|　 ├──115. Spring AI Alibaba中的多智能体支持　.mp4　41.45M
|　 ├──116. 多智能体协议——A2A　.mp4　22.23M
|　 ├──117. 实战一：手搓ReactAgent（非流式）　.mp4　45.61M
|　 ├──118. 实战一：手搓ReactAgent（流式）　.mp4　50.29M
|　 ├──119. 实战一（后续）：ReactAgent流式输出有问题？　.mp4　23.75M
|　 ├──120. 实战二：手搓ReflectionAgent　.mp4　38.84M
|　 ├──121. 实战三：手搓PlanExecuteAgent　.mp4　71.01M
|　 └──122. 实战四：手搓Human in the Loop　.mp4　43.76M
└──代码
|　 └──LLMentor代码.rar　389.63kb
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