#RAG

使用 xClaw 建立完整 AI 代理平台的詳細說明 — TypeScript monorepo 支援多 LLM、RAG 管道、工作流程引擎、13 個網域包、多租戶 RBAC、MCP 協定和 8 個聊天通道。從雙資料庫架構到部署Docker生產。

Duy Tran2026年3月30日45 分鐘

AI 代理工程綜合課程 — 從 Python 和 ML 基礎、NLP 和 LLM（LLaMA、Mistral、Qwen、Phi）、帶有向量資料庫的 RAG（FAISS、Milvus、Pinecone），到使用 LangChain、LlamaIndex、CrewAI、LangGraph 建立 AI 代理系統。練習微調、快速工程、工具呼叫、多重代理。在 AWS/Azure/GCP 上使用 FastAPI、Docker、微服務、MLOps、CI/CD 部署生產。完全滿足領先科技公司的AI/ML工程師招募要求。

NVIDIA DLI Generative AI課程的全面學習藍圖 — 從Diffusion Models、 RAG Agents、Agentic AI到LLM評估與微調。10堂深入課程包含 實作程式碼、編碼練習及貼近真實考試的模擬題目。

在 Apple Silicon 上使用 Gemma 4 建構本地 AI 技術棧的實戰系列。涵蓋 Ollama 設定、API 整合、RAG 管線、混合檢索，到內部環境的可觀測性與安全強化。

企業人工智慧聊天機器人平台系統架構的深入系列：多模型網關、RAG管道、代理架構（多代理編排、工具呼叫、規劃和反射）、對話記憶體、串流媒體和語音、護欄和安全性、多通道部署、多租戶架構、分析和可觀察性、評估和優化、GPU基礎設施和模型服務。從 A-Z 建立企業級聊天機器人平台，為生產做好準備。

使用 TypeScript 建立完整 AI 代理平台的實作系列 — 從 monorepo 設計、LLM 路由器、工具註冊表、RAG 管道、工作流引擎、多租戶 RBAC 到部署 Docker 生產。透過 xClaw 的實際原始碼進行學習 - 一個在生產中運行的開源平台。

關於檢索增強生成 (RAG) 的深入課程 - 將法學碩士與您自己的數據連接起來的技術。從基本 RAG 到 Graph RAG、Agentic RAG、Multimodal RAG。實踐 ChromaDB、Qdrant、LangChain、LlamaIndex。將“Chat with Documents”部署到生產環境。

關於微調大型語言模型的綜合課程 - 何時微調、資料準備、在 Google Gemini/Vertex AI、OpenAI 和開源 (LoRA/QLoRA) 上進行微調。比較微調與 RAG、模型評估方法和生產部署。計算實際成本。

關於建立人工智慧代理的實用課程——從簡單的聊天機器人到複雜的多代理系統。精通函數呼叫、工具使用、RAG、MCP、LangGraph、CrewAI 以及將 Agent 部署到生產中。每節課都使用 Python 進行實踐編碼。

關於人工智慧和大型語言模型的綜合課程 - 從神經網路平台、Transformer 架構到微調、RAG、AI 代理和生產部署。學習 Python、PyTorch 和 LLM API 的實作。