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SUMMARY:100天掌握大语言模型第十二周：Retrieval-Augmented Generation（RAG）深度实战讲座
DESCRIPTION:当越来越多企业开始部署 AI，一个问题开始变得越来越严重： \nAI 会“胡说八道”。 \n它会： \n\n编造不存在的事实\n给出错误的法规与数据\n引用不存在的案例\n使用过时知识回答问题\n\n这就是大语言模型最严重的问题之一：Hallucination（幻觉） \n而现在，整个 AI 行业解决这个问题的核心方案，就是RAG（Retrieval-Augmented Generation），检索增强生成。 \n从 OpenAI、Google、微软、Meta，到金融、医疗、法律、客服、电商、企业知识库统，几乎所有真正进入生产环境的 AI 系统，背后都在使用 RAG。 \n本次讲座你将学到：完整企业级 RAG 架构 \n你将真正理解： \n一个专业 RAG 系统到底如何工作 \n包括： \n\n文档导入（PDF / Word / HTML / API）\nChunking（分块策略）\nEmbedding（向量化）\nVector Database（向量数据库）\nDense Retrieval（密集检索）\nBM25 Sparse Retrieval\nHybrid Search（混合检索）\nReranking（重排序）\nContext Injection\nGrounded Generation\nCitation System\nRAG Evaluation\n\n适合对象 \n本讲座特别适合： \n\nAI 工程师\nLLM 开发者\nData Scientist\n软件工程师\nAI 创业者\n企业AI 团队\nAI 产品经理\n想进入AI 行业的人\n正在学习LangChain / LlamaIndex / Agent 的开发者\n\n你将获得 \n✅ 企业级 RAG 完整架构理解\n✅ 当前行业真实最佳实践\n✅ Production AI 系统设计能力\n✅ AI 求职核心竞争力\n✅ 构建企业知识库 AI 的能力\n✅ Agent 系统最核心基础能力 \n————————————- \n主办方：AI聘 — 北美数据类、软件类求职服务一站式服务。 \n三大项目为你全程解除求职困扰： \n1. 找到工作再付费的Career VIP项目，为全职岗位求职者提供最专业的支持；\n2. Career Plus项目，为全职求职者提供短期强化训练，低成本一站式求职服务；\n3. Intern VIP项目，为短期实习求职者提供内推、全程面试辅导支持。 \n可登录 www.aipin.io了解更多项目信息和成功案例。\n邮箱: info@aipin.io\n电话: +1 (626) 566 1822
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CATEGORIES:直播讲座
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SUMMARY:大语言智能主体的设计模式
DESCRIPTION:过去两年，大语言模型彻底改变了AI的能力边界。现在AI正从会聊天的大模型，快速进化成真正能够“思考、规划、执行任务”的智能主体。 \n未来的软件不再只是 App。未来的系统将是由一个个AI Agent所组成的智能协作网络。从OpenAI Agent、AutoGPT、LangGraph，到Multi-Agent System、AI Copilot、AI Workflow Automation\,全球科技产业正在进入一个新的时代，AI不只是回答问题，而是开始替人完成工作。 \n问题来了：\n· 一个真正的AI Agent 到底是什么？\n· 为什么传统的软件架构已经无法满足AI Agent？\n· 一个Agent 如何拥有“记忆”、“工具调用”、“长期规划”与“自主决策”能力？\n· Multi-Agent为什么会成为未来企业AI系统的核心架构？\n· AI Agent如何改变金融、网络安全、电商、教育、机器人与企业自动化？\n· 为什么越来越多AI工程师开始学习LangGraph、MCP、Agent Workflow 与 Context Engineering？ \n本讲座将系统性带你进入AI Agent核心世界。 \n你将学到: \n一、什么是真正的AI Agent？ \n· LLM与Agent的根本区别\n· 从Chatbot 到 Autonomous Agent \nAgent的四大核心能力： \n· Reasoning（推理）\n· Planning（规划）\n· Memory（记忆）\n· Action（执行） \n二、主流AI Agent架构设计模式 \n深入解析当前最重要的Agent Architecture：\n· ReAct Pattern\n· Tool Calling Pattern\n· Planner-Executor Pattern\n· Reflection Pattern\n· Multi-Agent Collaboration\n· Hierarchical Agent\n· Human-in-the-loop Pattern\n· Workflow Agent vs Autonomous Agent \n你将理解，为什么不同场景，需要不同Agent Design Pattern。 \n三、Agent 的“记忆系统”如何设计？ \n· Short-term Memory\n· Long-term Memory\n· Vector Database Memory\n· Context Window 管理\n· RAG 与 Agent 的结合\n· Context Engineering \n为什么“上下文管理能力”会成为未来AI工程师最重要技能之一。 \n四、Multi-Agent System的未来 \n· 多智能主体协作架构\n· AI Team 的概念\n· AI Manager + Worker Agent\n· Agent Swarm\n· 企业级 Agent Orchestration \n你将看到，未来的软件公司，可能会由大量AI Agent共同运营。 \n五、企业级AI Agent的真实应用 \n包括： \n· AI 金融交易系统\n· AI 网络安全 Agent\n· AI Coding Agent\n· AI Research Assistant\n· AI Customer Service\n· AI Data Analyst\n· AI Workflow Automation \n以及为什么未来很多白领工作，会逐渐被AI Agent自动化。 \n六、2026 年AI Agent技术趋势 \n· OpenAI Agent\n· MCP（Model Context Protocol）\n· LangGraph\n· Agent Harness\n· AI Operating System\n· AI Native Application\n· 企业级 Agent 平台 \n帮助你理解未来 3~5 年AI行业真正的机会在哪里。 \n适合哪些人参加？\n本讲座特别适合：\n· 想进入AI / LLM行业的人\n· 软件工程师\n· AI 工程师\n· 数据科学家\n· 创业者\n· 产品经理\n· 企业技术主管\n·对AI Agent感兴趣的学生与研究人员 \n即使不是AI专家，也可以通过本次讲座建立完整的AI Agent世界观。 \n————————————- \n主办方：数据应用学院 \n最新直播课程——大语言模型开发者训练营：https://study.dataapplab.com/course?courseid=llm-developer-bootcamp-2603 \n在售录播课程列表：https://study.dataapplab.com/pages/home
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