QwenPaw 源码面试 100 题：AI Agent 框架深度解析
基于 QwenPaw v1.1.9 源码的 100 道面试题全解析，覆盖架构设计、Agent 系统与 ReAct 循环、记忆系统、技能系统、工具系统、频道系统、Cron 与 Heartbeat、多 Agent 与 ACP、安全体系、配置系统等 13 大模块。
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大模型
追踪大语言模型技术前沿与工程实践，包括模型架构演进、训练推理优化、Prompt工程、RAG应用开发、Agent智能体、模型微调等，深入大模型应用落地的全流程技术栈。
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Milvus 向量数据库学习手册：从架构到实战
Milvus 向量数据库完整学习手册，从向量数据库基础概念讲起，详解 Milvus 2.x 存算分离架构、核心组件、索引类型（FLAT/IVF/HNSW/DISKANN）、数据模型、CRUD 操作、混合检索、性能调优与生产部署最佳实践。
MaxKB v2 深度学习教程：从功能使用到源码剖析
MaxKB v2 全方位学习教程，从功能使用到源码深度剖析。详解企业级智能体平台的 RAG 检索增强、工作流引擎、模型中立、无缝嵌入四大核心能力，覆盖技术栈、架构设计、源码实现与生产部署。
LLM 应用开发面试 100 题全解析
LLM 应用开发面试 100 题全解析，涵盖 RAG 专题（分块策略/评估体系/多路召回）、Agent 编排（LangGraph/工具调用）、模型部署（vLLM/量化推理）、微调技术（LoRA/QLoRA）等核心领域，由浅入深，每题附标准回答与实战经验。
LLM 应用开发面试题与参考答案 V2：基础知识到工程实战
LLM 应用开发面试第二场，三阶段递进考察：基础知识（Self-Attention/QKV/Temperature采样/语义歧义检索）、工程实战（AI客服Agent架构/百万QPS缓存策略/P99延迟优化）、开放场景（数据泄露排查/答案一致性调试），每题附深度参考答案。
LlamaIndex 面试八股文 100 题：核心概念到生产实践
LlamaIndex 面试八股文 100 题全解析，面向大厂 AI/RAG 工程师岗位，覆盖基础概念、数据加载、索引构建、检索策略、查询引擎、Agent 工具化、评估优化、生产部署等核心模块，含 Python 代码示例与速记清单。
深入理解 LlamaIndex：精通教程 v0.14.22
基于 LlamaIndex v0.14.22 最新稳定版的精通教程，全面覆盖生态系统（LlamaParse/LlamaAgents/LlamaHub）、安装配置、核心抽象、数据加载、索引构建、检索策略、查询引擎、Agent 开发、Workflow 编排与生产部署。
LlamaIndex 索引类型全景解析：14 种索引从原理到实战
基于 LlamaIndex 源码深度剖析全部 14 种索引类型，涵盖 VectorStoreIndex、SummaryIndex、TreeIndex、KeywordTableIndex、KnowledgeGraphIndex、PropertyGraphIndex 等，详解构建原理、检索策略、内部组件与实战选型建议。
LangChain 与 LangGraph 大厂高频面试题库 100 题
LangChain 与 LangGraph 大厂高频面试题库 100 题，覆盖 LangChain 核心架构、LCEL 表达式、RAG 管线、Agent 决策、Memory 管理、LangGraph 状态图编排、生产部署与性能优化等全考点，面向大模型应用开发岗面试冲刺。
DeepAgents 深入学习指南：生产级 AI 智能体开发
DeepAgents v0.6.8 完全学习教程，详解 LangChain 生态三层架构（LangGraph/create_agent/DeepAgents），覆盖核心 API、模型配置、内置工具体系、中间件、子代理、技能系统、记忆系统、人机协作、上下文管理与生产部署。