覆盖RAG与Agent全栈：黑马程序员发布AI大模型实战开发课程

近日，黑马程序员推出了一套专注于AI大模型RAG（检索增强生成）与Agent智能体开发的实战课程，旨在提升开发者在AI应用层面的全栈开发能力。课程内容从基础环境搭建开始，详细指导通义千问等云端大模型的API接入、本地化部署Ollama蒸馏模型以及API Key的安全管理。核心技术模块涵盖了OpenAI库的各种调用模式，包括流式输出和历史消息管理。在Prompt工程环节，课程通过金融文本分类、信息抽取等实战案例，系统阐述了零样本、少样本学习思想及JSON数据格式化输出技巧。重头戏RAG开发部分基于LangChain框架展开，不仅深入讲解了向量存储、文档加载器（CSV/JSON/PDF）、文本分割器等基础组件，还探讨了Runnable接口、自定义链、Memory短期与长期记忆管理等高级特性。最后的项目实战环节，引导开发者构建一个具备知识库更新、向量检索、聊天记录及Web界面交互的完整RAG应用。配套资料包含Python环境包、PyCharm安装包及测试数据，为学习者提供了一站式解决方案。

事件分析

💡 核心观点：该课程界定了AI工程师的核心技能图谱，标志着开发重心已从模型训练全面转向基于RAG与智能体的应用落地。