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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 下载地点:
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