课程目录：

├── 1-多场景或多领域RAG知识隔离架构.mp4
├── 2-LangGraph与Agno-AGI深度对比分析.mp4
├── 3-DeepSeek OCR 企业级vLLM本地部署.mp4
├── 4-LangChain v1 新特性及核心组件.mp4
├── 5-LangChain v1 核心组件与高级应用.mp4
├── 6-LangGraph v1构建企业级复杂AI应用.mp4
├── 7-LangSmith 对比 Langfuse 追踪方法解析及应用实践.mp4
├── 8-LangSmith 数据集管理与评估测试及提示工程管理与优化.mp4
├── 9-技术答疑真实面试题分享.mp4
├── 10-AI Agent三大开发范式和ReAct范式深度解析.mp4
├── 11-Milvus向量数据库构建高性能RAG系统.mp4
├── 12_知识图谱与GraphRAG 2.7全流程解析及LiteLLM本部部署.mp4
├── 13-GraphRAG实战与可视化和LangChain集成Neo4j.mp4
└── 14-Agent Skills核心原理技术框架与场景化应用.mp4
├── 资料
│ ├── graphrag_demo
│ │ ├── input
│ │ │ ├── 1.txt
│ │ │ ├── 2.txt
│ │ │ ├── 3.txt
│ │ │ ├── 4.txt
│ │ │ ├── 5.txt
│ │ │ ├── 6.txt
│ │ │ ├── 7.txt
│ │ │ ├── 8.txt
│ │ │ └── 9.txt
│ │ ├── cypher_qa_test.py
│ │ ├── neo4j_test.py
│ │ ├── neo4j_test_1.py
│ │ └── parquet_test.py
│ ├── input
│ │ ├── 1.jpg
│ │ └── ThaiRecipes.pdf
│ ├── langchain-v1-notebook
│ │ ├── assets
│ │ │ ├── Graphic(1).png
│ │ │ ├── Graphic.png
│ │ │ ├── LC_agent_rag.png
│ │ │ ├── LC_agent_tool.png
│ │ │ ├── LC_DynamicPrompts(1).png
│ │ │ ├── LC_DynamicPrompts.png
│ │ │ ├── LC_HITL(1).png
│ │ │ ├── LC_HITL.png
│ │ │ ├── LC_L1_Top(1).png
│ │ │ ├── LC_L1_Top.png
│ │ │ ├── LC_Memory_after.png
│ │ │ ├── LC_Memory_before(1).png
│ │ │ ├── LC_Memory_before.png
│ │ │ ├── LC_Messages(1).png
│ │ │ ├── LC_Messages.png
│ │ │ ├── LC_retrieval.png
│ │ │ ├── LC_streaming(1).png
│ │ │ ├── LC_streaming.png
│ │ │ ├── LC_StructuredOutput(1).png
│ │ │ ├── LC_StructuredOutput.png
│ │ │ ├── middleware_final(1).avif
│ │ │ └── middleware_final.avif
│ │ ├── Chinook(1).db
│ │ ├── Chinook.db
│ │ ├── L10_retriver.ipynb
│ │ ├── L11_multi_agent.ipynb
│ │ ├── L1_fast_agent(1).ipynb
│ │ ├── L1_fast_agent.ipynb
│ │ ├── L2_messages(1).ipynb
│ │ ├── L2_messages.ipynb
│ │ ├── L3_streaming(1).ipynb
│ │ ├── L3_streaming.ipynb
│ │ ├── L4_tools(1).ipynb
│ │ ├── L4_tools.ipynb
│ │ ├── L5_tools_with_mcp.ipynb
│ │ ├── L6_memory.ipynb
│ │ ├── L7_structuredOutput.ipynb
│ │ ├── L8_dynamic.ipynb
│ │ ├── L9_HITL.ipynb
│ │ ├── LangChain V1(1).pdf
│ │ ├── LangChain V1.pdf
│ │ ├── Overview(1).ipynb
│ │ ├── Overview.ipynb
│ │ └── TypedDict、Pydantic 和 dataclass.md
│ ├── langgraph-v1-notebook
│ │ ├── assets
│ │ │ ├── Conditional.png
│ │ │ ├── EmailWorkflow.png
│ │ │ ├── HITL.png
│ │ │ ├── layer_diagram.png
│ │ │ ├── Memory.png
│ │ │ ├── Parallel.png
│ │ │ ├── parallel_mermaid.png
│ │ │ └── States_Nodes.png
│ │ ├── .env
│ │ ├── L1_nodes.ipynb
│ │ ├── L2_edges.ipynb
│ │ ├── L3-L4_cedges_memory.ipynb
│ │ ├── L5_interrupt.ipynb
│ │ ├── L6_EmailAgent.ipynb
│ │ ├── LangGraph-Python.pdf
│ │ └── Overview.ipynb
│ ├── langsmith-notebook
│ │ ├── .git
│ │ │ ├── hooks
│ │ │ ├── info
│ │ │ ├── logs
│ │ │ ├── objects
│ │ │ ├── refs
│ │ │ ├── config
│ │ │ ├── config(1)
│ │ │ ├── description
│ │ │ ├── description(1)
│ │ │ ├── HEAD
│ │ │ ├── HEAD(1)
│ │ │ ├── index
│ │ │ ├── index(1)
│ │ │ ├── packed-refs
│ │ │ └── packed-refs(1)
│ │ ├── images
│ │ │ ├── 3_1.png
│ │ │ ├── 3_2.png
│ │ │ ├── 3_3.png
│ │ │ ├── 3_4.png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_0(1).png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_0.png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_1(1).png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_1.png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_2(1).png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_2.png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_3(1).png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_3.png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_4(1).png
│ │ │ ├── alternative_ways_to_trace_4.png
│ │ │ ├── dataset_1(1).png
│ │ │ ├── dataset_1.png
│ │ │ ├── dataset_2(1).png
│ │ │ ├── dataset_2.png
│ │ │ ├── dataset_3(1).png
│ │ │ ├── dataset_3.png
│ │ │ ├── dataset_4(1).png
│ │ │ ├── dataset_4.png
│ │ │ ├── dataset_5(1).png
│ │ │ ├── dataset_5.png
│ │ │ ├── dataset_id(1).png
│ │ │ ├── dataset_id.png
│ │ │ ├── evaluator(1).png
│ │ │ ├── evaluator.png
│ │ │ ├── generate_run_id(1).png
│ │ │ ├── generate_run_id.png
│ │ │ ├── langsmith_tracing(1).png
│ │ │ ├── langsmith_tracing.png
│ │ │ ├── m0_1(1).png
│ │ │ ├── m0_1.png
│ │ │ ├── m0_2(1).png
│ │ │ ├── m0_2.png
│ │ │ ├── observability(1).png
│ │ │ ├── observability.png
│ │ │ ├── overview-light(1).svg
│ │ │ ├── overview-light.svg
│ │ │ ├── presigned_url(1).png
│ │ │ ├── presigned_url.png
│ │ │ ├── simple_rag(1).png
│ │ │ ├── simple_rag.png
│ │ │ ├── threads(1).png
│ │ │ ├── threads.png
│ │ │ ├── trace_and_runtree(1).png
│ │ │ └── trace_and_runtree.png
│ │ ├── notebooks
│ │ │ ├── module_0
│ │ │ ├── module_1
│ │ │ ├── module_2
│ │ │ ├── module_3
│ │ │ ├── Overview(1).ipynb
│ │ │ └── Overview.ipynb
│ │ ├── (1).env
│ │ ├── .env
│ │ ├── intro_LangSmith(1).pdf
│ │ ├── intro_LangSmith.pdf
│ │ ├── requirements(1).txt
│ │ └── requirements.txt
│ ├── LiteLLM
│ │ ├── .env
│ │ └── docker-compose.yml
│ ├── weather-skill
│ │ ├── .claude
│ │ │ ├── skills
│ │ │ ├── settings.json
│ │ │ └── settings.local.json
│ │ └── README.md
│ ├── Agent development paradigm.pdf
│ ├── Agent Skills.pdf
│ ├── agent_skill_demo.py
│ ├── agno_test.zip
│ ├── DeepSeek OCR 企业级vLLM本地部署.pdf
│ ├── Extra01-参考答案.md
│ ├── Extra01-面试问题总结.md
│ ├── GraphRAG 全流程解析与实战.pdf
│ ├── LangGraph与Agno-AGI深度对比分析.pdf
│ ├── Milvus 向量数据库构建高性能 RAG 系统.md
│ ├── multi_scene_rag.zip
│ ├── ReAct范式深度解析.pdf
│ ├── weather-skill.html
│ └── 多场景多领域RAG知识隔离架构.pdf