聚客大模型6期完整版|2025

课程主题与工作场景

这门课聚焦大模型技术在企业场景的应用开发，主要解决业务智能化、自动化代理服务构建以及突破传统大模型信息检索局限等问题。适合已有一定编程基础，希望系统学习如何将大模型落地业务，特别是需要构建智能问答系统、自动化工作流或整合外部知识库的开发者。课程内容覆盖从开发环境搭建到实现生产级Agent服务的完整技术路径，包括MCP技术、Embedding与向量数据库应用、RAG技术实践等。

适合基础与学习重点

课程要求学习者具备Python编程基础和了解基本的机器学习概念，无需深厚AI理论背景。对已有NLP开发经验或想系统掌握大模型应用开发的学习者较为适宜。学习顺序建议从“环境搭建”和“MCP技术应用与开发”入手，建立开发框架和基础工具认知。重点模块可放在“项目4从零构建企业生产级Agent服务”和“Embedding与向量数据库”部分，这两者直接关联如何将大模型与外部知识库结合，实现带检索能力的智能交互。RAG技术部分可作为高级应用方向深入。

资料应用与独立实践

学完后能独立完成从环境配置、模型微调到构建含知识库检索能力的智能Agent服务的全流程开发。资料提供代码框架和详细文档，需结合项目练习独立调试实现功能。例如，通过“项目3”的微博情感分析任务，实践MCP采样技术在特定场景的调优；使用“项目4”的Agent服务框架，整合向量数据库实现业务知识问答。练习中需重点掌握向量检索效率优化和动态知识更新机制设计，并尝试将技术方案应用于实际业务需求中进行验证和迭代。

课程介绍

本页收录 聚客大模型6期完整版|2025，方向为AI，重点涉及 大模型。

内容涵盖：开班典礼+环境搭建、MCP技术应用与开发、项目4 从零构建企业生产级Agent服务、Embedding与向量数据库、RAG技术与应用、RAG高级技术与实践 等主题。

适合正在补 大模型 相关知识、想按目录逐步推进的学习者。

下方为完整资料与目录，可先看目录判断是否符合需要。

网盘截图： 课程目录： 1-开班典礼+环境搭建.MP4 │ 10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.MP4 │ 11-MCP技术应用与开发.MP4 │ 12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.MP4 │ 13-项目4_从零构建企业生产级Agent服务.MP4 │ 2-Embedding与向量数据库.MP4 │ 3-RAG技术与应用.MP4 │ 4-RAG高级技术与实践.MP4 │ 5-Ragas评估与LlamaIndex开发.MP4 │ 6-项目1_中医临床智能诊疗系统.MP4 │ 7-AI应用开发框架LangChain.MP4 │ 8-Function Calling与Agent智能体开发.MP4 │ 9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.MP4 │ ├─L2 │ ├─1-深度学习基础原理 │ │ 1-深度学习基础原理.mp4 │ │ day01-深度学习基础原理.zip │ │ │ ├─10-LLamaFactory模型导出量化 │ │ 10-LLamaFactory模型导出量化.mp4 │ │ day10-LLamaFactory模型导出量化.zip │ │ │ ├─11-vLLM自定义对话模板 │ │ 11-vLLM自定义对话模板.mp4 │ │ day11-vLLM自定义对话模板.zip │ │ │ ├─12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型 │ │ 12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.mp4 │ │ day12-LLamaFactory与Xtuner分布式微调大模型.zip │ │ │ ├─13-大模型压缩训练（知识蒸馏） │ │ 13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.mp4 │ │ day13-大模型压缩训练（知识蒸馏）.zip │ │ │ ├─14-大模型微调项目实战-数据工程篇 │ │ 14-大模型微调项目实战-数据工程篇.mp4 │ │ day14-大模型微调项目实战-数据工程篇.zip │ │ │ ├─15-大模型微调项目实战-训练与部署 │ │ day15-大模型微调项目实战-训练与部署.mp4 │ │ day15-大模型微调项目实战-训练与部署.zip │ │ │ ├─16-大模型评估测试OpenCompass │ │ 16-大模型评估测试OpenCompass.mp4 │ │ day16-大模型评估测试OpenCompass.zip │ │ │ ├─17-大模型分布式推理与量化部署 │ │ 17-大模型分布式推理与量化部署.mp4 │ │ day17-大模型分布式推理与量化部署.zip │ │ │ ├─18-多模态大模型应用 │ │ 18-多模态大模型应用.mp4 │ │ day18-多模态大模型应用.zip │ │ │ ├─19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇） │ │ 19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.mp4 │ │ day19-RAG+微调实现智能专家系统（方案数据篇）.zip │ │ │ ├─2-人工神经网络结构及原理 │ │ 2-人工神经网络结构及原理.mp4 │ │ day02-人工神经网络结构及原理.zip │ │ │ ├─20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试） │ │ 20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.ts │ │ day20-RAG+微调实现智能专家系统（部署测试）.zip │ │ │ ├─3-HuggingFace核心组件 │ │ 3-HuggingFace核心组件.mp4 │ │ day03-HuggingFace核心组件.txt │ │ │ ├─4-基于BERT模型的自定义微调训练 │ │ 4-基于BERT模型的自定义微调训练.mp4 │ │ day04-基于BERT模型的自定义微调训练.zip │ │ │ ├─5-自定义微调训练BERT模型效果测试 │ │ 5-自定义微调训练BERT模型效果测试.mp4 │ │ day05-自定义微调训练BERT模型效果测试.zip │ │ │ ├─6-GPT2中文生成模型定制化微调训练 │ │ 6-GPT2中文生成模型定制化微调训练.mp4 │ │ day06-GPT2中文生成模型定制化微调训练.txt │ │ │ ├─7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop │ │ 7-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScop.mp4 │ │ day07-大模型本地化部署：Ollama&vLLM&LMDeploy+ModelScope.zip │ │ │ ├─8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen │ │ 8-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.mp4 │ │ day08-大模型微调-LLama Factor微调Qwen.zip │ │ │ └─9-Ollama部署微调大模型 │ 9-Ollama部署微调大模型.mp4 │ day09-Ollama部署微调大模型.zip │ └─课件 │ 1-开班典礼 环境搭建.zip │ 10-项目2_基于LangGraph实现智能分诊系统.rar │ 11-MCP技术应用与开发.rar │ 12-项目3_基于 MCP Sampling 实现微博内容情感分析.rar │ 13.ReActAgents.zip │ 2-Embedding与向量数据库.zip │ 3-RAG技术与应用.zip │ 4-RAG高级技术.zip │ 5-Ragas评估与LlamaIndex开发.zip │ 6-项目1_中医临床智能诊疗系统.zip │ 7-AI应用开发框架LangChain.zip │ 8-FunctionCalling与Agent智能体开发.zip │ 9-Agent应用与工作流编排框架LangGraph.zip │ └─l2 day01-深度学习基础原理.zip day02-人工神经网络结构及原理.zip day03-HuggingFace核心组件.txt day04-基于BERT模型的自定义微调训练.zip day05-自定义微调训练BERT模型效果测试.zip