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[网赚项目] 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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狐狸 发表于 2025-1-13 16:03:09 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
13954ai开发.jpg   u$ {. D: k$ q2 Q! O- E3 P+ h

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1 m+ j. L4 q0 t6 K# d3 z课程内容:; I% [! E* Y, ~" O# B
资料
1 b2 g2 N# Q4 S& u( E企业RAG技术实战.pdf+ a, U! C  l9 ~- j
ai认知课.pdf
6 d. b% r' [; L! oembedding技术.pdf! U4 f) W" _1 S' H5 Q: T3 z
rerank技术.pdf& E' {% F4 m) L# X9 T7 p, ?" n" j& X4 Z
llama-factory微调.pdf
' `" E, \' f0 V; }4 n: Z6 R1 H" g13_第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式.mp4
) f' z" `$ C4 N' l. k" r11_第三课:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE.mp4+ @8 W& [* f; c) V9 z; W
37_第十一课:Langgraph多Agent架构:协作多Age.mp4  D) @: @7 k/ M( d
8_第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署).mp4
( ^5 B  d) b, G9 b5 b* {) I29_第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服.mp4
: m: T" {8 K* j: _2 V33_第七课:Agent设计模式(三):Reflexion,LAT.mp46 _# f2 P8 `- O8 {! y9 s! l
15_第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW.mp45 u; R; e! |' x( D8 _- P
16_第八课:Embedding模型训练:llamaindex微调.mp4
! N2 w+ Z: {7 G4 H6 W! `21_第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则.mp46 `# p2 ?9 l$ \) c$ W
1_第一课:人工智能介绍:迭代路径,大模型进化树,技术分类.mp4
/ W3 ?) f0 B) T. S35_第九课:Langchain项目原理与实战.mp4
: L4 b- {+ j3 R0 X, n4 f$ W5_第二课:微调数据集准备(SFT继续预训练,偏好优化).mp4* J$ c8 N1 d% ?7 \9 w  S. P( o
17_第九课:Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测.mp4. }1 a- A! v9 E! O0 m+ Q6 E
23_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
/ ^3 o- g' P( m4 a) t& q  |  h10_第二课:NaiveRAG与langchain实践.mp44 X9 f! a! V; R; u* a
39_第十三课:AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具.mp43 ?6 ~& O4 G3 w; f: J
12_第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde.mp46 t9 X0 E6 d1 H' y
30_第四课:Agent工具使用与functioncall:MR.mp4
3 D' ~" e! B' s3 j& ~0 H9_第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操.mp4$ S5 |& Q) _3 c/ c
27_第一课:Agent原理简介:planning、memory、.mp4  n/ o6 _! u: m+ L5 g
22_第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH.mp4
4 ~3 Y+ E8 O" H9 c/ k24_第十六课:向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码.mp4
0 p; k+ k6 ?7 O$ h9 w' x20_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.mp46 ]3 z# V+ s8 Z4 ?9 a

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