【实战课程】大模型应用开发实战，Agent+MCP+RAG+Skill+SpringAI

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【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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Serene***

星友，努力不一定成功，但不努力一定很舒服

kjzs***

与其埋怨 AI 不够智能，不如反思 自己的问题是否足够智慧 。

DaiTi***

这个思路我先马住！

TongM***

这种复盘内容很适合做成自己的执行清单。

ZhuXi***

热爱可抵岁月漫长，完成比完美更重要。

GuoEr***

非常好，顶一下！

OceanB***

想得多了全是问题，做得多了全是答案 。

jmy***

我们的口号：比失败更可怕的————你本可以~

tmzx***

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。