rk0915-mksz952-Java大模型工程能力必修课，LangChain4j入门到实践

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——/mksz952-Java大模型工程能力必修课，LangChain4j入门到实践/
├──第10章 万物互联：MCP智能宇宙启航  
|   ├──10-1 【核心原理】什么是MCP？.mp4  27.93M
|   ├──10-2 【核心原理】为什么需要MCP？.mp4  25.15M
|   ├──10-3 【核心原理】用一张图了解一下MCP协议.mp4  14.88M
|   ├──10-4 【核心开发】大模型如何连接万物MCP服务.mp4  55.35M
|   ├──10-5 【案例实战】langchain4j如何接入百度地图Mcp Server.mp4  113.56M
|   ├──10-6 【流程梳理】用一张图深入了解对接Mcp Server背后的事情.mp4  27.40M
|   └──10-7 【源码剖析】studio协议百度地图脚本源码探索.mp4  22.62M
├──第1章 大模型启蒙：AI世界观构建  
|   ├──1-1 学懂LangChain4j，构建你的Java大模型应用的核心能力.mp4  92.17M
|   ├──1-10 【生态对比】框架生态深度评测：Spring AI与Langchain4j的技术路线对比（2）.mp4  63.32M
|   ├──1-2 【概念全览】全局视角解析：站在高角度审视AI技术大模型.mp4  50.08M
|   ├──1-3 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型应用开发场景流程.mp4  24.86M
|   ├──1-4 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型如何产生&大模型面临哪些问题.mp4  45.48M
|   ├──1-5 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型向量数据库应用场景流程.mp4  25.67M
|   ├──1-6 【生态图谱】大模型技术图谱：大模型模型微调场景流程.mp4  24.36M
|   ├──1-7 【架构解密】Langchain4j架构解密：Java生态的AI开发新范式.mp4  50.64M
|   ├──1-8 【架构解密】Langchain4j架构解密：Langchain4j开发应用场景.mp4  16.86M
|   └──1-9 【生态对比】框架生态深度评测：Spring AI与Langchain4j的技术路线对比（1）.mp4  34.79M
├──第2章 接入模型：LangChain4j接入生态实战  
|   ├──2-1 【环境准备】Springboot应用程序搭建指南.mp4  22.69M
|   ├──2-10 【设计模式】使用工厂模式集成多模态大模型.mp4  62.00M
|   ├──2-2 【上手体验】Langchain4接入第一个大模型HelloWorld.mp4  45.70M
|   ├──2-3 【模型框架整合】Langchain4j整合生态SpringBoot.mp4  24.26M
|   ├──2-4 【丰富模型】Langchain4j支持哪些大模型接入.mp4  29.07M
|   ├──2-5 【丰富模型】Langchain4j整合DeepSeek大模型.mp4  34.73M
|   ├──2-6 【模型介绍】阿里百炼大模型使用介绍.mp4  46.37M
|   ├──2-7 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼大模型.mp4  29.85M
|   ├──2-8 【丰富模型】Langchain4j接入阿里千义万象大模型.mp4  20.90M
|   └──2-9 【丰富模型】Langchain4j接入阿里百炼DeepSeek大模型.mp4  18.00M
├──第3章 解放生产力：AiService智能代理  
|   ├──3-1 【核心原理】AiService特性与知识要点讲解.mp4  19.12M
|   ├──3-2 【小牛试刀】上手体验AiService基本玩法有哪些.mp4  30.03M
|   ├──3-3 【精益求精】AiService如何优雅的进行创建.mp4  26.45M
|   └──3-4 【消息类型】AiServices封装的消息类型有哪些.mp4  25.90M
├──第4章 记忆宫殿：ChatMemory对话记忆  
|   ├──4-1 【上手体验】大模型聊天记忆简单实现.mp4  64.64M
|   ├──4-2 【核心组件】使用AiSerivce整合ChatMemory实现聊天记忆.mp4  63.48M
|   ├──4-3 【高阶特性】ChatMemory实现会话隔离机制.mp4  40.68M
|   ├──4-4 【源码剖析】知其然之所以然：ChatMemory源码深度解析.mp4  32.05M
|   ├──4-5 【存储选择】ChatMemory合理选择存储介质.mp4  22.81M
|   ├──4-6 【高阶特性】ChatMemory如何平滑的切换存储介质.mp4  21.50M
|   ├──4-7 【高阶特性】ChatMemory自定义整合MySql存储介质.mp4  66.12M
|   └──4-8 【高阶特性】整合MySql存储介质数据格式.mp4  9.41M
├──第5章 咒语工程：提示词角色操纵术  
|   ├──5-1 .mp4  46.07M
|   ├──5-2 【扩展应用】提示词日期应用与加载提示词方法.mp4  26.69M
|   ├──5-3 .mp4  39.00M
|   ├──5-4 【核心应用】提示词多个参数使用方法.mp4  17.66M
|   ├──5-5 .mp4  31.23M
|   ├──5-6 【扩展应用】自定义基础类型和自定义对象结构化输出.mp4  57.31M
|   ├──5-7 【扩展应用】自定义枚举类型和boolean类型结构化输出实践.mp4  33.87M
|   └──5-8 【落地实践】基于提示词构建专业的法律咨询助手.mp4  85.62M
├──第6章 超能扩展：Tools外部能力集成  
|   ├──6-1 【上手体验】函数调用介绍&通过AiSerivce整合Tool函数调用.mp4  63.62M
|   ├──6-2 【流程分析】画图剖析大模型与本地函数调用流程.mp4  29.98M
|   ├──6-3 .mp4  28.12M
|   └──6-4 【落地实践】基于提示词+函数调用实现+聊天记忆实现电商平台智能助手_慕课网1.mp4  83.32M
├──第7章 案例实战：AI招领助手开发V1  
|   ├──7-1 【项目介绍】失物招领智能助手功能介绍.mp4  37.94M
|   ├──7-10 【持久化数据】开发失物登记数据持久化数据库.mp4  53.28M
|   ├──7-11 【阶段测试】失物登记持久化数据库测试.mp4  27.57M
|   ├──7-12 【核心开发】开发失物招领会话记忆AOP切面功能.mp4  83.77M
|   ├──7-13 【核心开发】开发自定义会话聊天记忆Tool工具类.mp4  69.72M
|   ├──7-14 【阶段测试】测试自定义会话聊天记忆功能.mp4  44.28M
|   ├──7-15 【核心开发】开发失物登记修改功能.mp4  53.98M
|   ├──7-16 【阶段测试】测试失物登记修改功能.mp4  29.01M
|   ├──7-17 【场景优化】解决修改失物登记场景大模型出现幻觉问题.mp4  29.46M
|   ├──7-18 【完善功能】完善失物招领助手会话记录查询和删除记录功能.mp4  21.37M
|   ├──7-19 【核心开发】开发找到失物登记大模型功能.mp4  112.20M
|   ├──7-2 【架构设计】失物招领智能助手架构设计.mp4  43.79M
|   ├──7-20 【核心开发】开发找到失物登记业务功能.mp4  44.12M
|   ├──7-21 【阶段测试】测试与优化找到失物登记相关功能点.mp4  70.26M
|   ├──7-22 【阶段测试】找到失物补充信息功能测试.mp4  26.46M
|   ├──7-23 【总结优化】阶段性总结&优化版本说明.mp4  64.03M
|   ├──7-3 【基础搭建】失物招领基础环境工程搭建.mp4  73.27M
|   ├──7-4 【基础测试】失物招领智能大模型基础环境测试.mp4  34.84M
|   ├──7-5 【核心开发】开发失物招领大模型用户意图功能.mp4  87.19M
|   ├──7-6 【阶段测试】失物招领用户意图阶段自测.mp4  18.36M
|   ├──7-7 【核心开发】开发失物招领大模型失物登记功能.mp4  60.27M
|   ├──7-8 【引出问题】多个系统提示词共用AiService带来的问题.mp4  33.37M
|   └──7-9 【阶段测试】大模型失物登记功能测试.mp4  18.72M
├──第8章 开天眼：向量知识库智能增强  
|   ├──8-1 【应用场景】RAG和微调大模型应用场景介绍.mp4  54.90M
|   ├──8-10 【核心知识】RAG文档分割器使用.mp4  22.41M
|   ├──8-11 【核心知识】大模型token相关概念.mp4  40.16M
|   ├──8-12 【丰富模型】阿里百炼embedding向量模型接入.mp4  39.49M
|   ├──8-13 【向量存储】Pinecone向量存储组件使用介绍.mp4  41.37M
|   ├──8-14 【整合Pinecone】工程接入Pinecone向量存储.mp4  33.94M
|   ├──8-15 【落地实践】构建仿京东外卖客服加载属于自己的知识库.mp4  61.30M
|   ├──8-16 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库建立索引到Pinecone.mp4  35.04M
|   ├──8-17 【落地实践】构建仿京东外卖客服知识库检索实现.mp4  34.84M
|   ├──8-18 【落地实践】构建仿京东外卖客服RAG检索+大模型功能实现.mp4  68.78M
|   ├──8-19 【画图剖析】用一张图看看仿京东外卖客服底层到底做了那些事情？.mp4  26.25M
|   ├──8-2 【核心知识】大模型向量搜索相关概念.mp4  39.16M
|   ├──8-3 【RAG流程】画图理解RAG建立索引过程和检索过程.mp4  37.56M
|   ├──8-4 【核心知识】RAG加载document数据源.mp4  24.61M
|   ├──8-5 【核心知识】RAG常见文档加载API使用.mp4  21.77M
|   ├──8-6 【核心知识】RAG文档解析器使用和常见功能.mp4  26.26M
|   ├──8-7 【核心知识】文档分割器的常见功能.mp4  27.62M
|   ├──8-8 【核心知识】RAG向量转换和向量存储.mp4  48.84M
|   └──8-9 【核心源码】RAG建立索引核心源码流程剖析.mp4  48.48M
└──第9章 案例实战：AI招领助手开发V2  
|   ├──9-1 【核心开发】开发失物招领索引建立和查询功能.mp4  99.28M
|   ├──9-2 【架构设计】失物招领助手查询失物功能设计.mp4  10.51M
|   ├──9-3 【阶段测试】测试索引建立和索引查询功能.mp4  39.86M
|   ├──9-4 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义AiService.mp4  46.95M
|   ├──9-5 【核心开发】开发失物查询RAG整合大模型定义Tools+提示词功能.mp4  35.22M
|   ├──9-6 【核心开发】开发失物查询业务代码层实现.mp4  22.71M
|   └──9-7 【阶段测试】测试失物查询RAG+大模型功能实现.mp4  19.21M

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