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标题: 从0到1学习AI开发：涵盖RAG,embedding,rerank等技术，助力行业落地 [打印本页]
作者: 狐狸    时间: 2025-1-13 16:03
标题: 从0到1学习AI开发：涵盖RAG,embedding,rerank等技术，助力行业落地
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课程内容：9 G7 w' n7 f  [/ \, w  }: D
资料% G7 M+ e" M* G1 `0 G
企业RAG技术实战.pdf
+ H+ C1 w; Z7 c+ C. u1 qai认知课.pdf
5 C/ q; ^( Y( m7 z2 g# jembedding技术.pdf. P7 q/ ~: O$ N: }
rerank技术.pdf0 A8 V$ W4 ?7 P* Z0 W, Q2 G* X5 A
llama-factory微调.pdf  p0 z. c; P3 f& m6 Z6 V8 ?
13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式.mp4
8 F, _% ]& ?; o" E: l8 ]. z, h11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE.mp4
" |: ^* ^5 Y, g4 [! m& ]37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age.mp4, A4 Q' x$ J1 [2 S/ S/ B
8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署）.mp4% m: l0 e9 u& }! e
29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服.mp45 ]$ h" Y$ o# c
33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT.mp4
2 L8 H2 F, y9 o' y15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW.mp4; h2 ~% ?+ N$ V' x# \% @4 i
16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调.mp4
+ f2 e( ^$ o! A" p0 c1 A, ^" Q21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则.mp4
0 L6 |+ {" t. S4 s1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类.mp4- V. F, f5 Q2 q6 C
35_第九课：Langchain项目原理与实战.mp4: t4 G' n3 R5 v4 Y/ \7 d3 z% V, ~
5_第二课：微调数据集准备（SFT继续预训练，偏好优化）.mp4
( ?0 {! l# M! B; T% ]17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测.mp4
. w1 f9 M' T# |9 V5 c, n: O) K& z/ I23_第十五课：向量数据库选型：专用向量数据库，传统数据库支持向量.mp4* b, C9 t, ~4 X
10_第二课：NaiveRAG与langchain实践.mp4
; s# M3 n  x. c  g; o( q1 q39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具.mp4; h, s1 ^% Y: o" B6 b7 O0 k. z4 y
12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde.mp4
9 B; E; G4 E- a* K. ^30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR.mp46 n, q0 q4 {% u: [) U; \
9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操.mp4, {. r4 R) M: f  W; N
27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、.mp4
' L; E" h- u; m. c% d22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH.mp4
. ]5 l0 c1 G! x' t! |* Z- k24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码.mp4/ J5 @& z9 q/ j( r: T; F0 n
20_第十二课：向量数据库简介与相似性测量：欧式距离，余弦相似度.mp4
1 g9 y4 N6 _0 o% p2 u( t9 a1 S2 }' M: N; F% ~1 O  D) ?

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