从0到1学习AI开发:涵盖RAG,embedding,rerank等技术,助力行业落地
课程内容:
资料
企业RAG技术实战.pdf
AI认知课.pdf
embedding技术.pdf
rerank技术.pdf
llama-factory微调.pdf
1_第一课:人工[文]智能介绍:迭代路[章]径,大模型进化树[来],技术分类.mp[自]4
2_第二课:柏拉[手]图表征假说与sc[赚]alinglaw[快]:KM缩放定律.[报]mp4
3_第三课:AI[文]开发环境(pyt[章]hon、cond[来]a、vscode[自].mp4
4_第一课:大模[手]型微调llama[赚]-factory[快]环境准备.mp4[报]
5_第二课:微调[文]数据集准备(SF[章]T继续预训练,偏[来]好优化).mp4[自]
6_第三课:微调[手]过程lora微调[赚]与Qlora微调[快].mp4
7_第四课:模型[报]评估(批量推理与[文]自动评估benc[章]hmark).m[来]p4
8_第五课:模型[自]部署(模型合并导[手]出与量化,本地部[赚]署).mp4
9_第一课:RA[快]G技术原理与RA[报]GFlow项目实[文]操.mp4
10_第二课:N[章]aiveRAG与[来]langchai[自]n实践.mp4
11_第三课:高[手]级RAG(一)层[赚]次索引,句子窗口[快],子查询,HyD[报]E.mp4
12_第四课:高[文]级RAG(二)提[章]示词压缩,融合,[来]llamaind[自]e.mp4
13_第五课:模[手]块化RAG(一)[赚]顺序模式,条件模[快]式,分支模式.m[报]p4
14_第六课:模[文]块化RAG(二)[章]迭代,递归检索,[来]FLARE,To[自]c.mp4
15_第七课:E[手]mbedding[赚]原理:word2[快]vec、CBOW[报].mp4
16_第八课:E[文]mbedding[章]模型训练:lla[来]mAindex微[自]调.mp4
17_第九课:E[手]mbedding[赚]模型评估:MRR[快]评测,MTEB评[报]测.mp4
18_第十课:R[文]erank技术原[章]理与实践(一)交[来]叉编码与双编码.[自]mp4
19_第十一课:[手]Rerank模型[赚]微调与实践(二)[快]rankGPT.[报]mp4
20_第十二课:[文]向量数据库简介与[章]相似性测量:欧式[来]距离,余弦相似度[自].mp4
21_第十三课:[手]相似性搜索算法:[赚]k-means,[快]肘部法则.mp4[报]
22_第十四课:[文]近似邻近算法与过[章]滤向量:PQ量化[来],HNSW,LS[自]H.mp4
23_第十五课:[手]向量数据库选型:[赚]专用向量数据库,[快]传统数据库支持向[报]量.mp4
24_第十六课:[文]向量数据库代码示[章]例:chroma[来]与qdrant代[自]码.mp4
25_第十七课:[手]RAG评估:评估[赚]指标,RAGAs[快],TruLens[报].mp4
26_第十八课:[文]RAG行业落地:[章]实践心得,落地经[来]验,业务场景.m[自]p4
27_第一课:A[手]gent原理简介[赚]:plannin[快]g、mEMOry[报]、.mp4
28_第二课:提[文]示词工程:软提示[章]词,fewsho[来]t,COT TOT.mp4
29_第三课:A[自]gent平台:国[手]内外主流平台,C[赚]oze搭建智能客[快]服.mp4
30_第四课:A[报]gent工具使用[文]与functio[章]ncall:MR[来].mp4
31_第五课:A[自]gent设计模式[手](一):Fews[赚]hot,ReAc[快]t.mp4
32_第六课:A[报]gent设计模式[文](二):REWO[章]O,LLMCom[来]p.mp4
33_第七课:A[自]gent设计模式[手](三):Refl[赚]exion,LA[快]T.mp4
34_第八课:A[报]gent框架:S[文]ingleAge[章]nt,Multi[来].mp4
35_第九课:L[自]angchain[手]项目原理与实战.[赚]mp4
36_第十课:L[快]anggraph[报]项目原理与实战.[文]mp4
37_第十一课:[章]Langgrap[来]h多Agent架[自]构:协作多Age[手].mp4
38_第十二课:[赚]AutoGen项[快]目原理与实战(一[报]):AutoGe[文]n.mp4
39_第十三课:[章]AutoGen项[来]目原理与实战(二[自]):代码执行,工[手]具.mp4
40_第十四课:[赚]CrewAI项目[快]原理与实战:Cr[报]ew Task A.mp4
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