智能体开发全套（1-6周）

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智能体开发全套（1-6周）
├── 1. AIGC篇
│　 ├── day01-大模型入门
│　 │　 ├── 1. 直播计划.mp4
│　 │　 ├── 2. AI发展史.mp4
│　 │　 ├── 3. 人工智能核心体系.mp4
│　 │　 ├── 4. 去各种平台开通API KEY.mp4
│　 │　 ├── 5. 整合OpenAI SDK尝试调用第三方模型.mp4
│　 │　 ├── 6. 其他模型功能测试.mp4
│　 │　 ├── 7. OpenClaw整合飞书机器人.mp4
│　 │　 ├── 8. OpenClaw其他部署方式.mp4
│　 │　 └── 代码.zip
│　 ├── day02-coze快速上手
│　 │　 ├── 测试物料
│　 │　 │　 ├── LangChain零基础入门教程.docx
│　 │　 │　 ├── 用户下单数据.csv
│　 │　 │　 └── 电商销售数据.xlsx
│　 │　 ├── 1. 什么是Agent.mp4
│　 │　 ├── 10. Agent知识库 - 引入文档、表格知识库.mp4
│　 │　 ├── 11. 应用：创建应用&体验UI与工作流的绑定交互逻辑.mp4
│　 │　 ├── 12. 总结.mp4
│　 │　 ├── 2. 熟悉Coze界面.mp4
│　 │　 ├── 3. Agent配置 - 第一步：配置好人设提示词.mp4
│　 │　 ├── 4. Agent配置 - 第二步：配置大模型信息.mp4
│　 │　 ├── 5. Agent配置 - 第三步：增加插件调用功能.mp4
│　 │　 ├── 6. Agent配置 - 引入更多的插件.mp4
│　 │　 ├── 7. Agent对话体验 - 设置开场白和问题.mp4
│　 │　 ├── 8. Agent对话体验 - 快捷指令.mp4
│　 │　 └── 9. Agent记忆 - 变量&数据库&长期记忆.mp4
│　 ├── day03-coze工作流
│　 │　 ├── 1. 工作流 - 节点核心三要素.mp4
│　 │　 ├── 2. 工作流 - 一个简单的工作流.mp4
│　 │　 ├── 3. 工作流 - 代码节点的使用.mp4
│　 │　 ├── 4. 工作流 - 测试图像生成等其他节点.mp4
│　 │　 ├── 5. 工作流 - 测试pdf插件等节点.mp4
│　 │　 ├── 6. 工作流 - 体验商业工作流.mp4
│　 │　 ├── 7. 工作流 - 案例：新员工入职工作流.mp4
│　 │　 ├── 8. 工作流 - 案例 - 员工信息引入问答，追加职级.mp4
│　 │　 └── 资料.zip
│　 ├── day04-dify平台部署
│　 │　 ├── 1. coze - 企业员工入职工作流&技能调用问题.mp4
│　 │　 ├── 10. 本地模型 -xinference下载模型&运行推理&整合dify.mp4
│　 │　 ├── 11. 其他业务如何调用Dify工作流.mp4
│　 │　 ├── 12. 补充.mp4
│　 │　 ├── 2. 云服务器 - 开通&加速配置.mp4
│　 │　 ├── 3. 云服务器 - 安装docker.mp4
│　 │　 ├── 4. 云服务器 - docker配置nvidia显卡.mp4
│　 │　 ├── 5. dify - 安装dify.mp4
│　 │　 ├── 6. dify - 整合大模型云API.mp4
│　 │　 ├── 7. dify - 本地部署模型的常用框架（Ollama、Xinference、vLLM.mp4
│　 │　 ├── 8. 本地模型 - ollama 安装&加载模型.mp4
│　 │　 ├── 9. 本地模型 - dify整合ollama本地模型.mp4
│　 │　 └── dify.drawio
│　 ├── day05-comfyui平台
│　 │　 ├── comfy实验资料
│　 │　 │　 ├── dreamCreationVirtual3DECommerce_v10.safetensors
│　 │　 │　 ├── img2img_input.png
│　 │　 │　 ├── input_inpaint.png
│　 │　 │　 ├── scribble_controlnet.png
│　 │　 │　 ├── scribble_input.png
│　 │　 │　 ├── workflow.png
│　 │　 │　 ├── workflow_lora.png
│　 │　 │　 └── workflow_sd1.5_inpaint.png
│　 │　 ├── 1. 上次问题.mp4
│　 │　 ├── 10. 小结.mp4
│　 │　 ├── 2. Comfy - 开通服务器&熟悉界面.mp4
│　 │　 ├── 3. Comfy - 案例：官方文生图.mp4
│　 │　 ├── 4. Comfy - 扩散模型思想：UNet、CLIP、VAE.mp4
│　 │　 ├── 5. Comfy - K采样器.mp4
│　 │　 ├── 6. Comfy - 自己绘制工作流.mp4
│　 │　 ├── 7. Comfy - 图生图流程.mp4
│　 │　 ├── 8. Comfy - 局部重绘.mp4
│　 │　 └── 9. Comfy - 控制网络测试.mp4
│　 └── day06-AIGC总结
│　　　 ├── 1. AIGC模块 - 今天结束了.mp4
│　　　 ├── 2. AIGC - 了解大模型.mp4
│　　　 ├── 3. AIGC - ReAct Agent执行流程.mp4
│　　　 ├── 4. AIGC - 多Agent能力的思考.mp4
│　　　 ├── 5. AIGC - 通过Coze了解智能体开发的全貌.mp4
│　　　 └── 6. AIGC - 未来我们用到的技术.mp4
├── 2. Web开发
│　 ├── day01-fastapi
│　 │　 ├── 1. web - 前置要求.mp4
│　 │　 ├── 10. fastapi - 请求处理 - RESTful 装饰器写法.mp4
│　 │　 ├── 11. fastapi - 路径参数 - 优先顺序问题.mp4
│　 │　 ├── 12. fastapi - 路径参数 - Path函数与元注解写法.mp4
│　 │　 ├── 13. fastapi - 查询参数 - 必选与可选写法.mp4
│　 │　 ├── 14. fastapi - 查询参数 - Query函数与元注解写法.mp4
│　 │　 ├── 15. fastapi - 请求头 - Header函数获取请求头数据.mp4
│　 │　 ├── 16. fastapi - 请求头 - 默认匹配规则.mp4
│　 │　 ├── 17. fastapi - 了解 param_functions 的其他函数功能.mp4
│　 │　 ├── 2. 为什么AI首选Python.mp4
│　 │　 ├── 3. 编程语言的发展.mp4
│　 │　 ├── 4. fastapi - 简介.mp4
│　 │　 ├── 5. fastapi - helloworld 写法.mp4
│　 │　 ├── 6. fastapi - python一些进阶语法.mp4
│　 │　 ├── 7. fastapi - pydantic数据校验测试.mp4
│　 │　 ├── 8. fastapi - python 元数据注解写法.mp4
│　 │　 ├── 9. fastapi - python 协程语法.mp4
│　 │　 └── fastapi-demo.zip
│　 ├── day02-fastapi
│　 │　 ├── 1. fastapi - 请求处理 - 复习.mp4
│　 │　 ├── 2. fastapi - 请求处理 - 请求体与pydantic模型.mp4
│　 │　 ├── 3. fastapi - 请求处理 - form表单和文件上传.mp4
│　 │　 ├── 4. fastapi - 请求处理 - 使用pydantic校验请求数据.mp4
│　 │　 ├── 5. fastapi - 请求处理 - 直接使用Request对象.mp4
│　 │　 ├── 6. fastapi - 响应处理 - 响应任意数据&自定义响应头等.mp4
│　 │　 ├── 7. fastapi - 依赖注入 - 基本用法.mp4
│　 │　 ├── 8. fastapi - 依赖注入 - yield用法.mp4
│　 │　 └── fastapi-demo.zip
│　 ├── day03-fastapi
│　 │　 ├── 废弃版（无声
│　 │　 │　 ├── 1. fastapi -异常处理 - 捕获某种异常，统一处理.mp4
│　 │　 │　 ├── 10、最佳实践 - 工程分模块后，每种功能别忘了注册到app中.mp4
│　 │　 │　 ├── 2. fastapi - 异常处理 - 统一异常处理与兜底处理.mp4
│　 │　 │　 ├── 3、fastapi - 中间件 - 写法1：装饰器写法.mp4
│　 │　 │　 ├── 4、fastapi - 中间件 - 写法2：继承类写法.mp4
│　 │　 │　 ├── 5、fastapi - 中间件 - 多中间件洋葱模型.mp4
│　 │　 │　 ├── 6、fastapi - 中间件 - 配置跨域中间件.mp4
│　 │　 │　 ├── 7、fastapi - 生命周期 - 装饰器事件感知写法.mp4
│　 │　 │　 ├── 8、fastapi - 生命周期 -使用lifespan方式【推荐.mp4
│　 │　 │　 └── 9、最佳实践 - 工程分包结构.mp4
│　 │　 ├── 1. fastapi - 下（完整版.mp4
│　 │　 └── 代码.zip
│　 ├── day04-sqlalchemy
│　 │　 ├── 1. sqlalchemy - 简介与ORM.mp4
│　 │　 ├── 10. sqlalchemy - orm功能：第一步：创建模型&创建表.mp4
│　 │　 ├── 11. sqlalchemy - orm功能：session api - 新增.mp4
│　 │　 ├── 12. sqlalchemy - orm功能：查询的两套API，可以从session开始，也可以直接自己select写sql.mp4
│　 │　 ├── 13. sqlalchemy - orm功能：修改用户.mp4
│　 │　 ├── 14. sqlalchemy - orm功能：删除用户.mp4
│　 │　 ├── 15. sqlalchemy - 总结：core 和 orm 模式用法.mp4
│　 │　 ├── 16. 工程运行办法.mp4
│　 │　 ├── 2. sqlalchemy - 快速上手 - 开通免费云数据库.mp4
│　 │　 ├── 3. sqlalchemy - 快速上手 - 核心概念.mp4
│　 │　 ├── 4. sqlalchemy - 第一行代码 - 第一步：创建引擎.mp4
│　 │　 ├── 5. sqlalchemy - 第一行代码 - 第二步：获取连接执行SQL.mp4
│　 │　 ├── 6. sqlalchemy - core功能：事务操作.mp4
│　 │　 ├── 7. sqlalchemy - core功能：各种方式获取结果集中的数据.mp4
│　 │　 ├── 8. sqlalchemy - core功能：批量参数&批量插入.mp4
│　 │　 ├── 9. sqlalchemy - core功能：总结.mp4
│　 │　 └── sqlalchemy_demo.zip
│　 └── day05-sqlalchemy
│　　　 ├── 1. sqlalchemy - orm功能：sessionmaker和脏追踪功能.mp4
│　　　 ├── 10. sqlalchemy - 关联查询：N-N：模型定义&CRUD.mp4
│　　　 ├── 11. sqlalchemy - 总结.mp4
│　　　 ├── 2. sqlalchemy - 关联查询：关联关系复习.mp4
│　　　 ├── 3. sqlalchemy - 关联查询：1-1：模型定义.mp4
│　　　 ├── 4. sqlalchemy - 关联查询：1-1：保存完成.mp4
│　　　 ├── 5. sqlalchemy - 关联查询：1-1：相互都可以直接获取&懒加载与joined立即加载.mp4
│　　　 ├── 6. sqlalchemy - 关联查询：1-1：级联删除问题.mp4
│　　　 ├── 7. sqlalchemy - 关联查询：1-1：backref和backpopulates用法.mp4
│　　　 ├── 8. sqlalchemy - 关联查询：relationship核心参数.mp4
│　　　 ├── 9. sqlalchemy - 关联查询：1-N：模型定义与CRUD.mp4
│　　　 └── sqlalchemy_demo.zip
├── 3. Web项目
│　 ├── day01-辰光Agent平台-搭建
│　 │　 ├── 1. 辰光Agent平台 - 项目介绍.mp4
│　 │　 ├── 10. 脚手架 - 步骤11-12：程序统一入口.mp4
│　 │　 ├── 11. 脚手架 - 测试：搭建成功.mp4
│　 │　 ├── 12. 脚手架 - 整合 alembic 做数据库迁移.mp4
│　 │　 ├── 13. 第一个示例模块：编写模型、产生数据库变更、注册路由.mp4
│　 │　 ├── 14. 脚手架 - 整合单元测试.mp4
│　 │　 ├── 15. 代码推送完成.mp4
│　 │　 ├── 2. 脚手架 - 项目结构创建完成.mp4
│　 │　 ├── 3. 脚手架 - 启动中间件&连接测试.mp4
│　 │　 ├── 4. 脚手架 - 步骤4：封装环境变量配置.mp4
│　 │　 ├── 5. 脚手架 - 步骤5：配置loguru日志整合.mp4
│　 │　 ├── 6. 脚手架 - 步骤6：编写数据库类.mp4
│　 │　 ├── 7. 脚手架 - 步骤7：创建基础的 orm 模型类.mp4
│　 │　 ├── 8. 脚手架 - 步骤8-9：创建通用数据库crud类&通用响应类.mp4
│　 │　 └── 9. 脚手架 - 步骤10：统一异常处理.mp4
│　 ├── day02-辰光Agent平台-基本接口（登录、验证码、认证信息
│　 │　 ├── 1. 接口 - 验证码 - 数据模型&Redis环境准备.mp4
│　 │　 ├── 1. 脚手架 - 功能流程.mp4
│　 │　 ├── 2. 接口 - 验证码 - 生成验证码测试成功.mp4
│　 │　 ├── 20260317_213509.mp4
│　 │　 ├── 3. 接口 - 登录 - User数据变更&准备JWT工具.mp4
│　 │　 ├── 3. 接口 - 验证码 - 校验验证码完成.mp4
│　 │　 ├── 4. 接口 - 登录 - 密码加密工具测试完成.mp4
│　 │　 ├── 5. 接口 - 登录 - 登录完整逻辑完成.mp4
│　 │　 ├── 6. 接口 - 登录 - 登录成功返回jwt令牌.mp4
│　 │　 ├── 7. 接口 - 获取当前用户 - 使用依赖方式.mp4
│　 │　 └── 8. 接口 - 测试获取当前用户信息 - 可以拿到 token，令牌校验失败，可能是库的问题.mp4
│　 ├── day03-辰光Agent平台 - RBAC模块
│　 │　 ├── 1. pycharm打开项目要设置解释器.mp4
│　 │　 ├── 2. 接口 - 登录 - jwt令牌的sub字段必须是str.mp4
│　 │　 ├── 3. RBAC - 简介.mp4
│　 │　 ├── 4. RBAC - 模型定义完成.mp4
│　 │　 ├── 5. RBAC - permission - 定义 Repository和Service操作.mp4
│　 │　 ├── 6. RBAC - permission - api接口编写.mp4
│　 │　 ├── 7. RBAC - permission - CRUD接口完成.mp4
│　 │　 ├── 8.RBAC - 联动编码测试，可以分配角色、权限并查询出数据.mp4
│　 │　 └── 9. 小结.mp4
│　 ├── day04 - 辰光Agent平台 - 分页&模型CRUD等
│　 │　 ├── 1. 公共抽取分页逻辑 - 在repository层统一封装分页，api接受分页请求开始处理.mp4
│　 │　 ├── 2. vibecoding - 最佳实战用法.mp4
│　 │　 ├── 3. vibecoding - ai已经完美写好了登录、验证码等前端功能.mp4
│　 │　 ├── 4. 抄我coding - 每个模块的crud.mp4
│　 │　 ├── 5. 接下来所有的模块如何编写.mp4
│　 │　 ├── 6. ai代码完成，功能测试完成.mp4
│　 │　 └── 7. 代码提交.mp4
│　 └── day05 - 辰光Agent平台 - RAG知识库管理&Minio
│　　　 ├── 1. 前置要求.mp4
│　　　 ├── 2. 今日需求.mp4
│　　　 ├── 3. Minio - 对象存储用法.mp4
│　　　 ├── 4. Minio - 整合&测试文件上传.mp4
│　　　 ├── 5. Minio - 封装MinioClient.mp4
│　　　 ├── 6. 封装文档上传完整请求.mp4
│　　　 ├── 7. 文件上传完成.mp4
│　　　 └── 8. 其他小功能完成.mp4
├── 4. RAG周
│　 ├── day01 - 玩转 OpenAI SDK
│　 │　 ├── 1. RAG周 - 大致任务_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 10. OpenAI - 如何拿到流式响应json数据格式_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 2. OpenAI - 配置环境变量的API_KEY和BASE_URL_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 3. OpenAI - 调用Ollama和阿里云_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 4. OpenAI - 获取模型各种调用数据_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 5. OpenAI - chat_api 发送消息 messages结构_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 6. OpenAI - 本质还是发送请求_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 7. OpenAI - OpenAI构造函数接受的参数设置项_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 8. OpenAI - 构造函数 - 温度&top_P设置_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 9. OpenAI - create函数 - 流式输出解析_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 └── open-ai-demo.zip
│　 ├── day02 - 模型进阶功能
│　 │　 ├── 1. OpenAI 进阶 - 使用ProxyPin 抓取和 大模型交互的数据包_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 10. OpenAI 进阶 - 上下文缓存_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 11. OpenAI 进阶 - 大模型函数&工具调用 - 内置工具_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 12. OpenAI 进阶 - 工具调用底层逻辑_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 13. OpenAI 进阶 - 项目模型测试页相关功能简介_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 2. OpenAI 进阶 - 多轮回话 - response.id串联让模型记住回话历史_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 3. OpenAI 进阶 - 多轮回话 - 构建回话历史列表_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 4. 小练习 - 多轮回话&回话记忆_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 5. 小练习 - 扩展 - 使用多轮总结技术，压缩回话上下文_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 6. OpenAI 进阶 - 图像多模态数据问答请求构造_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 7. OpenAI 进阶 - 多轮回话复习_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 8. OpenAI 进阶 - sse原理_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 9. OpenAI 进阶 - 结构化输出与视觉推理_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 └── open-ai-demo.zip
│　 ├── day03 - 手搓RAG原理
│　 │　 ├── 测试物料
│　 │　 │　 ├── 2407.21059v1.pdf
│　 │　 │　 ├── python_faq.txt
│　 │　 │　 ├── 员工假期管理制度.pdf
│　 │　 │　 └── 辰光Agent平台说明书.md
│　 │　 ├── 1. RAG - 大模型现存问题与RAG方案_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 10. 手搓RAG - 第三步优化_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 11. 手搓RAG - 扩展：余弦相似度计算_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 12. 手搓RAG - 第四步：数据保存到向量库_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 13. 手搓RAG - 离线阶段完整步骤_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 14. 手搓RAG - 离线步骤小结_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 2. RAG - rag流程离线索引与在线查询双阶段_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 3. RAG - rag vs fine-tuning_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 4. RAG - 四代RAG进化流程_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 5. RAG - RAG落地方案_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 6. RAG - 六大核心组件_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 7. 手搓RAG - 第一步：Embedding - API封装_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 8. 手搓RAG - 第二步：文档加载 API 封装_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 9. 手搓RAG - 第三步：文档切分为chunks_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 ├── 9. 第二步优化_大模型Agent开发 - 系统课程.ev4a
│　 │　 └── open-ai-demo.zip
│　 ├── day04 - LlamaIndex 入门
│　 │　 ├── pdfs
│　 │　 │　 ├── 2026场景创新政策汇编与核心指引.pdf
│　 │　 │　 ├── H3C：新华三质量管理方法白皮书.pdf
│　 │　 │　 └── IBM商业价值研究院：2026年AI引领保险业变革时代报告.pdf
│　 │　 ├── 1. 手搓 RAG：基于用户问题去向量库检索到结果.ev4a
│　 │　 ├── 2. 手搓 RAG：构建Prompt，调用大模型生成回答.ev4a
│　 │　 ├── 3. LlamaIndex：组件概览.ev4a
│　 │　 ├── 4. LlamaIndex：聊天、智能体、RAG 一句话.ev4a
│　 │　 └── code.zip
│　 ├── day05 - Milvus向量库
│　 │　 ├── 1. LlamaIndex - 复习.ev4a
│　 │　 ├── 10. Milvus：CRUD：查询数据.ev4a
│　 │　 ├── 11. Milvus：CRUD：更新（upsert）先删除再更新，支持 部分更新.ev4a
│　 │　 ├── 12. Milvus：CRUD：删除数据.ev4a
│　 │　 ├── 13. Milvus：高级检索：ann指定检索字段和相似度算法.ev4a
│　 │　 ├── 14. Milvus：高级检索：ann其他设置.ev4a
│　 │　 ├── 15. Milvus：高级检索：过滤搜索.ev4a
│　 │　 ├── 16. Milvus：高级搜索：范围检索.ev4a
│　 │　 ├── 17. MilVus：高级搜索：分组搜索.ev4a
│　 │　 ├── 18. Milvus：高级搜索：主键搜索.ev4a
│　 │　 ├── 19. Milvus：高级搜索：混合检索.ev4a
│　 │　 ├── 2. LlamaIndex - Unstructed库.ev4a
│　 │　 ├── 20. 结束.ev4a
│　 │　 ├── 3. LlamaIndex - 了解文档解析各大方案&LlamaIndex内置方案.ev4a
│　 │　 ├── 4. Milvus：安装.ev4a
│　 │　 ├── 5. Milvus：架构方式.ev4a
│　 │　 ├── 6. Milvus：基本概念.ev4a
│　 │　 ├── 7. Milvus：CRUD：建立链接.ev4a
│　 │　 ├── 8. Milvus：CRUD：创建集合、schema（表结构）、字段、索引.ev4a
│　 │　 ├── 9. Milvus：CRUD：插入数据.ev4a
│　 │　 └── code.zip
│　 └── day06 - Modular RAG（llamaindex版
│　　　 ├── 1. Milvus：复习.ev4a
│　　　 ├── 10. Modular RAG - 实时：生成器（答案、引用来源.ev4a
│　　　 ├── 11. Modular RAG - 实时：测试完整流程.ev4a
│　　　 ├── 12. Modular RAG - Agentic RAG的雏形.ev4a
│　　　 ├── 2. Milvus：全文检索.ev4a
│　　　 ├── 3. Milvus：进阶原理部分.ev4a
│　　　 ├── 4. Milvus：阈值调整（黄金比例原则.ev4a
│　　　 ├── 5. Modular RAG - 基本原理.ev4a
│　　　 ├── 6. Modular RAG - 离线流程完成（文档解析、切片、向量化保存.ev4a
│　　　 ├── 7. Modular RAG - 实时：查询前处理（查询扩展、查询重写、意图识别等.ev4a
│　　　 ├── 8. Modular RAG - 实时：查询器完成.ev4a
│　　　 ├── 9. Modular RAG - 实时：查询后处理（相似度过滤、重排.ev4a
│　　　 ├── milvus-demo.zip
│　　　 └── Modular RAG到Agentic RAG 全流程.png
├── 5. Agent周
│　 ├── day01 - 上手 LangChain
│　 │　 ├── 1. LangChain - 介绍.ev4a
│　 │　 ├── 10. LangChain - Agent：如何学习官方文档.ev4a
│　 │　 ├── 11. 小问题.ev4a
│　 │　 ├── 2. LangChain - 万物从 create_agent 开始.ev4a
│　 │　 ├── 3. LangChain - 细节1：模型提供商的包名.ev4a
│　 │　 ├── 4. LangChain - 细节2：模型参数设置.ev4a
│　 │　 ├── 5. LangChain - 一个企业Agent的完整流程.ev4a
│　 │　 ├── 6. LangChain - Agent：模型配置.ev4a
│　 │　 ├── 7. LangChain - Agent：动态模型选择.ev4a
│　 │　 ├── 8. LangChain - Agent：工具细节.ev4a
│　 │　 ├── 9. LangChain - Agent：核心组件小结.ev4a
│　 │　 └── langchain-demo.zip
│　 ├── day02 - LangChain 核心组件
│　 │　 ├── 1. LangChain - agent基本组件复习.ev4a
│　 │　 ├── 10. LangChain - 核心组件：Model：其他配置.ev4a
│　 │　 ├── 11. LangChain - 核心组件：Tool：使用ToolRuntime来获取各种共享位置数据.ev4a
│　 │　 ├── 12. LangChain - 核心组件：长期记忆.ev4a
│　 │　 ├── 13. 工具练习：整合数据库工具，写一个自己的SQL智能体.ev4a
│　 │　 ├── 2. LangChain - 结构化输出.ev4a
│　 │　 ├── 3. LangChain - 短期记忆.ev4a
│　 │　 ├── 4. LangChain - 流式响应.ev4a
│　 │　 ├── 5. LangChain - 中间件.ev4a
│　 │　 ├── 6. LangChain - Agent 所有字段的作用.ev4a
│　 │　 ├── 7. LangChain - 核心组件：Model 基础设置.ev4a
│　 │　 ├── 8. LangChain - 核心组件：Model - 工具调用.ev4a
│　 │　 ├── 9. LangChain - 核心组件：Model：结构化输出的方式.ev4a
│　 │　 └── langchain-demo.zip
│　 ├── day03 - LangChain 高级用法
│　 │　 ├── 1. LangChaini - 复习.ev4a
│　 │　 ├── 10. LangChain - 高级 - 护栏机制.ev4a
│　 │　 ├── 11. LangChain - 高级 - 运行时数据共享.ev4a
│　 │　 ├── 12. LangChain - 高级 - 上下文数据.ev4a
│　 │　 ├── 13. LangChain - 高级 - MCP Server与客户端交换数据的两种方式（http、stdio.ev4a
│　 │　 ├── 14. LangChain - 高级 - MCP Client 进行工具调用.ev4a
│　 │　 ├── 15. LangChain - 高级 - MCP 拦截器.ev4a
│　 │　 ├── 16. LangChain - 高级 - 使用 Tavily 进行web搜索.ev4a
│　 │　 ├── 17. LangChain - 高级 - 调用modelscope的各种工具.ev4a
│　 │　 ├── 18. 各种工具调用.ev4a
│　 │　 ├── 2. LangChain - 短期记忆：创建 agent 的时候使用 checkpointer 指定.ev4a
│　 │　 ├── 3. LangChain - 短期记忆：自定义数据格式&在工具调用中获取数据.ev4a
│　 │　 ├── 4. LangChain -短期记忆：消息窗口溢出的三种解决方式（修剪、删除、总结.ev4a
│　 │　 ├── 5. LangChain - 短期记忆：其他配置.ev4a
│　 │　 ├── 6. LangChain - 高级 - 中间件 - 流程&创建的几种方式.ev4a
│　 │　 ├── 7. LangChain - 高级 - 中间件 - 指定跳转can_jump_to.ev4a
│　 │　 ├── 8. LangChain - 高级 - 中间件 - 多个中间件执行顺序.ev4a
│　 │　 ├── 9. LangChain - 高级 - 中间件 - 更多示例.ev4a
│　 │　 └── langchain-demo.zip
│　 ├── day04 - LangChain 高级用法
│　 │　 ├── 1. LangChain - 复习.ev4a
│　 │　 ├── 10. LangChain - 多智能体：第三步：封装每个子Agent为工具.ev4a
│　 │　 ├── 11. LangChain - 多智能体：功能测试完成.ev4a
│　 │　 ├── 12. LangChain - Skills - 技能.ev4a
│　 │　 ├── 13. LangChain - Skills - OpenClaw和Skills的交互逻辑.ev4a
│　 │　 ├── 14. LangChain - Skills - 使用LangChain实现动态加载skills需要工具加中间件配合.ev4a
│　 │　 ├── 15. LangChain - Skills - 案例：SQL助手.ev4a
│　 │　 ├── 16. DeepAgents - 加载社区的任意 Skill.ev4a
│　 │　 ├── 17. LangGraph - 用一个RAG流程解密LangGraph用法.ev4a
│　 │　 ├── 18. LangChain 创建的 Agent 就是 StateGraph.ev4a
│　 │　 ├── 2. LangChain - HIL：人工介入.ev4a
│　 │　 ├── 3. LangChain - HIL：流式输出.ev4a
│　 │　 ├── 4. AgentChatUI - 工程创建.ev4a
│　 │　 ├── 5. AgentChatUI - 整合后端Agent进行测试.ev4a
│　 │　 ├── 6. Agent前后联调.ev4a
│　 │　 ├── 7. LangChain - 多智能体：核心机制.ev4a
│　 │　 ├── 8. LangChain - 多智能体：第一步：创建 日历子Agent.ev4a
│　 │　 ├── 9. LangChain - 多智能体：第二步：创建邮件子Agent.ev4a
│　 │　 └── langchain-demo.zip
│　 ├── day05 - ClaudeCode顶级智能体 - 源码分析
│　 │　 ├── 1. Claude Code - 安装.ev4a
│　 │　 ├── 2. Claude Code - 源码下载与配置.ev4a
│　 │　 ├── 3. Claude Code - 各种文件夹功能概览.ev4a
│　 │　 ├── 4. Claude Code - Query Loop 全流程.ev4a
│　 │　 └── 5. Claude Code - QueryLoop 总结.ev4a
│　 ├── day06 - 加餐：CC源码与Harness系统
│　 │　 ├── 1. cc源码 - queryLoop：分层压缩、模型调用、工具调用结果获取、组装所有数据进入下一轮.ev4a
│　 │　 ├── 2. cc源码 - 短期记忆：维护对话历史的机制.ev4a
│　 │　 ├── 3. cc源码 - 长期记忆：长期记忆召回与回灌.ev4a
│　 │　 ├── 4. cc源码 - 工具调用：核心机制.ev4a
│　 │　 ├── 5. 扯到DDD.ev4a
│　 │　 ├── 6. cc源码 - skill加载.ev4a
│　 │　 ├── 7. cc源码 - HITL.ev4a
│　 │　 └── 8. 从 harness 到 deepagents.ev4a
│　 └── day07 - 复习：RAG & Agent体系
│　　　 ├── 1. 复习：RAG篇 - OpenAI & RAG演进.ev4a
│　　　 ├── 2. 复习：RAG篇 - Milvus.ev4a
│　　　 ├── 3. 复习：RAG篇 - LlamaIndex RAG实现.ev4a
│　　　 ├── 4. 复习：LangChain 篇 - 智能体核心.ev4a
│　　　 ├── Agent开发总结.xmind
│　　　 └── 下载xmind软件打开思维导图.txt
└── 6. 天宫医疗
　　├── day01 - 基础环境&Neo4j
　　│　 ├── 1. 天宫医疗 - 背景介绍.ev4a
　　│　 ├── 10. Neo4j - 路径查询与聚合统计.ev4a
　　│　 ├── 11. Neo4j - 其他点.ev4a
　　│　 ├── 2. 天宫医疗 - 项目架构理解.ev4a
　　│　 ├── 3. 天宫医疗 - 项目脚手架创建.ev4a
　　│　 ├── 4. 天宫医疗 - 数据库初始化成功.ev4a
　　│　 ├── 5. 天宫医疗 - fastapi启动测试完成.ev4a
　　│　 ├── 6. 天宫医疗 - 初始化知识图谱数据，pg数据明天再搞.ev4a
　　│　 ├── 7. Neo4j - 基本概念.ev4a
　　│　 ├── 8. Neo4j - 可视化操作.ev4a
　　│　 ├── 9. Neo4j - 基本查询与多跳查询.ev4a
　　│　 ├── QASystemOnMedicalKG-master.zip
　　│　 └── tiangong-agent.zip
　　├── day02 - 记忆系统改造
　　│　 ├── 01. 天宫医疗 - 导入 PG 数据.ev4a
　　│　 ├── 02. 天宫医疗 - 短期记忆改造：必要性.ev4a
　　│　 ├── 03. 天宫医疗 - 短期记忆改造：整合 Redis Stack（包含RedisJson、RediSearch.ev4a
　　│　 ├── 04. 天宫医疗 - 短期记忆改造：单元测试redis短期记忆功能.ev4a
　　│　 ├── 05. 天宫医疗 - 短期记忆改造：引入 会话压缩总结 中间件.ev4a
　　│　 ├── 06. 天宫医疗 - 短期记忆改造：一些原理细节.ev4a
　　│　 ├── 07. 天宫医疗 - 长期记忆改造：自定义 MilvusStore 实现 BaseStore.ev4a
　　│　 ├── 08. 天宫医疗 - 长期记忆改造：为长期记忆编写调用工具.ev4a
　　│　 ├── 09. 天宫医疗 - 长期记忆改造：给Agent追加长期记忆功能.ev4a
　　│　 ├── 10. 天宫医疗 - 长期记忆改造：验证通过.ev4a
　　│　 └── 11. 天宫医疗 - MultiAgent 改造思路.ev4a
　　├── day03 - 智慧问诊 Agent
　　│　 ├── 01. MultiAgent：架构搭建.ev4a
　　│　 ├── 02. 智慧问诊：需求描述‘.ev4a
　　│　 ├── 03. 智慧问诊：核心流程.ev4a
　　│　 ├── 04. 智慧问诊：状态机对象.ev4a
　　│　 ├── 05. 智慧问诊：一些 Neo4j的Cypher查询.ev4a
　　│　 ├── 06. 智慧问诊：置信度、追问策略、边界处理等.ev4a
　　│　 ├── 07. 智慧问诊：症状同义词三层处理方案.ev4a
　　│　 ├── 08. 智慧问诊：数据流与多轮对话设计.ev4a
　　│　 ├── 09. 智慧问诊：第一步：定义整个工作流用的状态机对象（各节点数据共享.ev4a
　　│　 ├── 10. 智慧问诊：第二步：症状三层标准化流水线.ev4a
　　│　 ├── 11. 智慧问诊：第三步：初始化Milvus症状向量索引.ev4a
　　│　 ├── 12. 智慧问诊：后面功能简介.ev4a
　　│　 └── code.zip
　　├── day04 - 智慧问诊 Workflow
　　│　 ├── 01. 天宫医疗 - 模块讲解顺序.ev4a
　　│　 ├── 02. 智慧问诊 - 工作流：第四步：Neo4j 知识图谱检索‘.ev4a
　　│　 ├── 03. 智慧问诊 - 工作流：第五步：置信度计算与收敛判断.ev4a
　　│　 ├── 04. 智慧问诊 - 工作流：第六步：各个过程中用到的提示词模板.ev4a
　　│　 ├── 05. 智慧问诊 - 工作流：第七步：HIS系统数据库功能（查询患者信息，保存问诊记录.ev4a
　　│　 ├── 06. 智慧问诊 - 工作流：第八步：核心九大节点功能.ev4a
　　│　 ├── 07. 智慧问诊 - 工作流：第八步：组装workflow的完整流程.ev4a
　　│　 ├── 08. 智慧问诊 - 工作流：第九步：改造 InquiryAgent 作为挂号助手.ev4a
　　│　 ├── 09. 智慧问诊 - 工作流：第十步：修改work_tools逻辑.ev4a
　　│　 ├── 10. 智慧问诊 - 工作流：第11步：对话流程.ev4a
　　│　 ├── 11. 智慧问诊 - 工作流：测试功能.ev4a
　　│　 ├── code.zip
　　│　 └── 天宫医疗.drawio
　　└── day05 - 知识问答 Agent
　　　　├── code
　　　　│　 ├── idea
　　　　│　 │　 ├── inspectionProfiles
　　　　│　 │　 │　 ├── profiles_settings.xml
　　　　│　 │　 │　 └── Project_Default.xml
　　　　│　 │　 ├── gitignore
　　　　│　 │　 ├── MarsCodeWorkspaceAppSettings.xml
　　　　│　 │　 ├── misc.xml
　　　　│　 │　 ├── modules.xml
　　　　│　 │　 ├── tiangong-agent.iml
　　　　│　 │　 ├── vcs.xml
　　　　│　 │　 └── workspace.xml
　　　　│　 ├── pytest_cache
　　　　│　 │　 ├── v
　　　　│　 │　 │　 └── cache
　　　　│　 │　 │　　　 ├── lastfailed
　　　　│　 │　 │　　　 └── nodeids
　　　　│　 │　 ├── gitignore
　　　　│　 │　 ├── CACHEDIR.TAG
　　　　│　 │　 └── README.md
　　　　│　 ├── alembic
　　　　│　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 └── env.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 ├── versions
　　　　│　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── 147c08d69b76_init_medical_schema.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── 56b80cf07752_add_knowledge_feedback_and_notifications.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 └── b3469536e763_init_schema.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 ├── 147c08d69b76_init_medical_schema.py
　　　　│　 │　 │　 ├── 56b80cf07752_add_knowledge_feedback_and_notifications.py
　　　　│　 │　 │　 └── b3469536e763_init_schema.py
　　　　│　 │　 ├── env.py
　　　　│　 │　 ├── README
　　　　│　 │　 └── script.py.mako
　　　　│　 ├── data
　　　　│　 │　 └── raw
　　　　│　 │　　　 └── medical.json
　　　　│　 ├── logs
　　　　│　 │　 ├── 2026-04-13.log
　　　　│　 │　 ├── 2026-04-16.log
　　　　│　 │　 └── 2026-04-19.log
　　　　│　 ├── scripts
　　　　│　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 ├── init_neo4j.py
　　　　│　 │　 ├── init_pos.py
　　　　│　 │　 └── init_symptom_index.py
　　　　│　 ├── src
　　　　│　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 └── main.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 ├── agents
　　　　│　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 └── supervisor_agent.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 ├── inquiry
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── confidence.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── db_queries.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── graph.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── neo4j_queries.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── prompts.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── state.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 └── symptom_normalizer.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── confidence.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── db_queries.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── graph.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── neo4j_queries.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── prompts.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── state.py
　　　　│　 │　 │　 │　 └── symptom_normalizer.py
　　　　│　 │　 │　 ├── knowledge
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 └── model.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── audit.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── conversation.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── doc_ingestion.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── doc_rag.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── feedback.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── fusion.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── graph_rag.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── hallucination_check.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── hyde.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── mineru_client.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── model.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── nl2sql.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── notification.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── prescription_review.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── prompts.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── query_rewriter.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── reranker.py
　　　　│　 │　 │　 │　 └── tools.py
　　　　│　 │　 │　 ├── tools
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── store_tools.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 └── worker_tools.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── store_tools.py
　　　　│　 │　 │　 │　 └── worker_tools.py
　　　　│　 │　 │　 ├── workers
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── drug_agent.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── inquiry_agent.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── knowledge_agent.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── operation_agent.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 └── report_agent.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── drug_agent.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── inquiry_agent.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── knowledge_agent.py
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── operation_agent.py
　　　　│　 │　 │　 │　 └── report_agent.py
　　　　│　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 └── supervisor_agent.py
　　　　│　 │　 ├── api
　　　　│　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 └── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 ├── routers
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 └── chat.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 │　 └── chat.py
　　　　│　 │　 │　 └── init.py
　　　　│　 │　 ├── core
　　　　│　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── base_model.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── config.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── exceptions.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 └── logger.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 ├── base_model.py
　　　　│　 │　 │　 ├── base_repository.py
　　　　│　 │　 │　 ├── base_schema.py
　　　　│　 │　 │　 ├── config.py
　　　　│　 │　 │　 ├── deps.py
　　　　│　 │　 │　 ├── exceptions.py
　　　　│　 │　 │　 └── logger.py
　　　　│　 │　 ├── infra
　　　　│　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── database.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── milvus_client.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── milvus_store.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── minio_client.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── neo4j_client.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 └── redis_cache.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 ├── database.py
　　　　│　 │　 │　 ├── milvus_client.py
　　　　│　 │　 │　 ├── milvus_store.py
　　　　│　 │　 │　 ├── minio_client.py
　　　　│　 │　 │　 ├── neo4j_client.py
　　　　│　 │　 │　 └── redis_cache.py
　　　　│　 │　 ├── middlewares
　　　　│　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 └── logging.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 └── logging.py
　　　　│　 │　 ├── modules
　　　　│　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 └── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 ├── medical
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 ├── init__.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 │　 └── model.cpython-313.pyc
　　　　│　 │　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 │　 └── model.py
　　　　│　 │　 │　 └── init.py
　　　　│　 │　 ├── utils
　　　　│　 │　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 │　 ├── jwt_utils.py
　　　　│　 │　 │　 └── password_utils.py
　　　　│　 │　 ├── init.py
　　　　│　 │　 └── main.py
　　　　│　 ├── test
　　　　│　 │　 ├── pycache
　　　　│　 │　 │　 └── test_supervisor_agent.cpython-313-pytest-9.0.2.pyc
　　　　│　 │　 └── test_supervisor_agent.py
　　　　│　 ├── env.example
　　　　│　 ├── gitignore
　　　　│　 ├── alembic.ini
　　　　│　 ├── docker-compose.yml
　　　　│　 ├── LICENSE
　　　　│　 ├── pytest.ini
　　　　│　 ├── README.md
　　　　│　 └── requirements.txt
　　　　├── 01. 三种不同中间件的作用.ev4a
　　　　├── 02. 数据作用.ev4a
　　　　├── 03. 智慧问诊Agent：流程测试完成.ev4a
　　　　├── 04. 多路RAG系统：基础架构说明.ev4a
　　　　├── 05. 多轮RAG系统：第一步：提示词.ev4a
　　　　├── 06. 多路RAG系统：第二步：查询改写.ev4a
　　　　├── 07. 多路RAG系统：第三步：假设性回答.ev4a
　　　　├── 08. 多路RAG系统：第四步：reranker精排.ev4a
　　　　├── 09. 多路RAG系统：第五步：文档RAG.ev4a
　　　　├── 10. 多路RAG系统：第六步：图RAG.ev4a
　　　　├── 11. 多路RAG系统：第七步：NL2SQL.ev4a
　　　　├── 12. 多路RAG系统：第八步：幻觉检测.ev4a
　　　　├── 13. 多路RAG系统：第九步：多路融合检索.ev4a
　　　　├── 14. 多路RAG系统：第十步：业务：处方审核.ev4a
　　　　├── 15. 多路RAG系统：企业级工具基础功能.ev4a
　　　　├── 16. 多路RAG系统：第15步：MinerU与文档解析导入流程.ev4a
　　　　├── 17. 多路RAG系统：第16-17步：工具封装与 Knowledge Agent实现.ev4a
　　　　└── 18. Agent功能划分.ev4a

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星颖女孩日常：搞钱/囤工具/互相安利/秃头（不是