从0到1学习AI开辟：涵盖RAG,embedding,rerank等技能，助力行业落地
课程内容：
资料
企业RAG技能实战.pdf
ai认知课.pdf
embedding技能.pdf
rerank技能.pdf
llama-factory微调.pdf
13_第五课：模块化RAG（一）序次模式，条件模式，分支模式.mp4
11_第三课：高级RAG（一）条理索引，句子窗口，子查询，HyDE.mp4
37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age.mp4
8_第五课：模子摆设（模子归并导出与量化，本地摆设）.mp4
29_第三课：Agent平台：国表里主流平台，Coze搭建智能客服.mp4
33_第七课：Agent计划模式（三）：Reflexion，LAT.mp4
15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW.mp4
16_第八课：Embedding模子训练：llamaindex微调.mp4
21_第十三课：相似性搜刮算法：k-means，肘部法则.mp4
1_第一课：人工智能先容：迭代路径，大模子进化树，技能分类.mp4
35_第九课：Langchain项目原理与实战.mp4
5_第二课：微调数据集预备（SFT继承预训练，偏好优化）.mp4
17_第九课：Embedding模子评估：MRR评测，MTEB评测.mp4
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
10_第二课：NaiveRAG与langchain实践.mp4
39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码实行，工具.mp4
12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde.mp4
30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR.mp4
9_第一课：RAG技能原理与RAGFlow项目实操.mp4
27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、.mp4
22_第十四课：近似相近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH.mp4
24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码.mp4
20_第十二课：向量数据库简介与相似性丈量：欧式间隔，余弦相似度.mp4
28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT.mp4
34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi.mp4
25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens.mp4
6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调.mp4
7_第四课：模子评估（批量推理与自动评估benchmark）.mp4
31_第五课：Agent计划模式（一）：Fewshot，ReAct.mp4
40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A.mp4
14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc.mp4
19_第十一课：Rerank模子微调与实践（二）rankGPT.mp4
26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地履历，业务场景.mp4
38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen.mp4
18_第十课：Rerank技能原理与实践（一）交错编码与双编码.mp4
2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律.mp4
4_第一课：大模子微调llama-factory情况预备.mp4
32_第六课：Agent计划模式（二）：REWOO，LLMComp.mp4
3_第三课：AI开发情况（python、conda、vscode.mp4
36_第十课：Langgraph项目原理与实战.mp4
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