AI大模型应用开发与模型训练:RAG – Agent项目实战行业落地课

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这是一门聚焦于AI大模型应用开发与模型训练的实战课程。课程围绕RAG技术原理与实战、Agent平台构建等关键技术展开,系统呈现从基础理论到实际部署和行业落地的全流程。

在技术讲解方面,课程涵盖了embedding模型训练与评估、模型微调策略等内容,深入解析人工智能开发环境搭建,包括python、conda、vscode等工具的使用。同时,课程对RAG技术进行了全面剖析,从NaiveRAG与langchain实践,到高级RAG的层次索引、句子窗口等技术,以及模块化RAG的多种模式,都有详细讲解。对于向量数据库应用,课程介绍了相似性测量、搜索算法、选型以及代码示例等知识。

在项目实践上,课程包含Langchain、AutoGen、CrewAI、Langgraph等典型案例,为企业和开发者提供切实可行的AI项目实战指导,助力技术革新和商业转化。此外,课程还对Agent原理、提示词工程、Agent平台搭建等方面进行了阐述,适合希望深入学习AI大模型应用开发与模型训练技术的开发者与企业人员。

AI大模型应用开发与模型训练:RAG - Agent项目实战行业落地课

AI大模型应用开发与模型训练:RAG - Agent项目实战行业落地课

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AI大模型应用开发​模型训练-RAG-Agent-AI项目实战-行业落地课4.75GB
资料2.67MB
ai认知课.pdf140KB
embedding技术.pdf842.78KB
llama-factory微调.pdf428.79KB
企业RAG技术实战.pdf1.05MB
rerank技术.pdf242.05KB
1_第一课:人工智能介绍:迭代路径,大模型进化树,技术分类 .mp482.74MB
2_第二课:柏拉图表征假说与scalinglaw:KM缩放定律 .mp486.18MB
3_第三课:AI开发环境(python、conda、vscode .mp481.29MB
4_第一课:大模型微调llama-factory环境准备 .mp4121.74MB
5_第二课:微调数据集准备(SFT 继续预训练,偏好优化) .mp4175.76MB
6_第三课:微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4208.7MB
7_第四课:模型评估(批量推理与自动评估benchmark) .mp4157.73MB
8_第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署) .mp4145.28MB
9_第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4126.56MB
10_第二课:NaiveRAG与langchain实践 .mp498.44MB
11_第三课:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE .mp4121.1MB
12_第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde .mp498.22MB
13_第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 .mp487.13MB
14_第六课:模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc .mp4134.03MB
15_第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW .mp4111.35MB
16_第八课:Embedding模型训练:llamaindex微调 .mp4147.62MB
17_第九课:Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测 .mp4154.36MB
18_第十课:Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码 .mp497.7MB
19_第十一课:Rerank模型微调与实践(二)rankGPT .mp4108.41MB
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 .mp498.42MB
21_第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则 .mp4123.35MB
22_第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH .mp4175.46MB
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 .mp473.62MB
24_第十六课:向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码 .mp454.5MB
25_第十七课:RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens .mp4153.2MB
26_第十八课:RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景 .mp4110.48MB
27_第一课:Agent原理简介:planning、memory、 .mp487.51MB
28_第二课:提示词工程:软提示词,fewshot,COT TOT .mp4128.03MB
29_第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服 .mp4108.74MB
30_第四课:Agent工具使用与functioncall:MR .mp4121.77MB
31_第五课:Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct .mp4134.85MB
32_第六课:Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp .mp4142.04MB
33_第七课:Agent设计模式(三):Reflexion,LAT .mp4164.18MB
34_第八课:Agent框架:SingleAgent,Multi .mp4123.89MB
35_第九课:Langchain项目原理与实战 .mp4146.45MB
36_第十课:Langgraph项目原理与实战 .mp484.8MB
37_第十一课:Langgraph多Agent架构:协作多Age .mp4111.58MB
38_第十二课:AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen .mp4130.63MB
39_第十三课:AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具 .mp4119.32MB
40_第十四课:CrewAI项目原理与实战:Crew Task A .mp4120.59MB
【40节】AI大模型应用开发-模型训练-RAG-Agent-AI项目实战-行业落地课 _ 龙哥紫貂智能_文件目录.txt3.32KB
共46个文件,合计:4.75GB
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