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从0到1学习培训AI开发设计:包含RAG,embedding,rerank等新技术,助力行业落地式

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    教学内容:
    材料
    公司RAG技术性实战演练.pdf
    ai认知课.pdf
    embedding技术性.pdf
    rerank技术性.pdf
    llama-factory调整.pdf
    13_第五课:模块化设计RAG(一)次序方式,标准方式,支系方式.mp4
    11_第三课:高端RAG(一)层级检索,语句对话框,子查询,HyDE.mp4
    37_第十一课:Langgraph多Agent架构设计:合作多Age.mp4
    8_第五课:模型部署(实体模型合拼导出来与量化分析,本地部署).mp4
    29_第三课:Agent服务平台:世界各国主流平台,Coze构建智能客服系统.mp4
    33_第七课:Agent程序设计模式(三):Reflexion,LAT.mp4
    15_第七课:Embedding基本原理:word2vec、CBOW.mp4
    16_第八课:Embedding模型推理:llamaindex调整.mp4
    21_第十三课:相似度优化算法:k-means,手肘规律.mp4
    1_第一课:人工智能技术详细介绍:迭代更新途径,大模型基因组,技术分类.mp4
    35_第九课:Langchain新项目原理和实战演练.mp4
    5_第二课:调整数据提前准备(SFT再次预训练,喜好提升).mp4
    17_第九课:Embedding模型评价:MRR实测,MTEB实测.mp4
    23_第十五课:空间向量数据库系统型号选择:专用型空间向量数据库系统,传统数据库支持向量.mp4
    10_第二课:NaiveRAG与langchain实践活动.mp4
    39_第十三课:AutoGen新项目原理和实战演练(二):执行命令,专用工具.mp4
    12_第四课:高端RAG(二)引导词缩小,结合,llamainde.mp4
    30_第四课:Agent工具的使用与functioncall:MR.mp4
    9_第一课:RAG原理与RAGFlow新项目实际操作.mp4
    27_第一课:Agent基本原理介绍:planning、memory、.mp4
    22_第十四课:类似相邻算法与过虑空间向量:PQ量化分析,HNSW,LSH.mp4
    24_第十六课:空间向量数据库代码实例:chroma与qdrant编码.mp4
    20_第十二课:空间向量数据库系统介绍与相似度精确测量:欧氏距离,余弦相似度.mp4
    28_第二课:引导词工程项目:软引导词,fewshot,COT TOT.mp4
    34_第八课:Agent架构:SingleAgent,Multi.mp4
    25_第十七课:RAG评定:评价指标,RAGAs,TruLens.mp4
    6_第三课:调整全过程lora调整与Qlora微调.mp4
    7_第四课:模型评价(大批量逻辑推理与自动评定benchmark).mp4
    31_第五课:Agent程序设计模式(一):Fewshot,ReAct.mp4
    40_第十四课:CrewAI新项目原理和实战演练:Crew Task A.mp4
    14_第六课:模块化设计RAG(二)迭代更新,递归算法查找,FLARE,Toc.mp4
    19_第十一课:Rerank实体模型调整和实践(二)rankGPT.mp4
    26_第十八课:RAG领域落地式:实践心得,落地式工作经验,需求场景.mp4
    38_第十二课:AutoGen新项目原理和实战演练(一):AutoGen.mp4
    18_第十课:Rerank原理和实践(一)交叉式编号与双编码.mp4
    2_第二课:亚里士多德表现假设与scalinglaw:KM放大基本定律.mp4
    4_第一课:大模型调整llama-factory自然环境提前准备.mp4
    32_第六课:Agent程序设计模式(二):REWOO,LLMComp.mp4
    3_第三课:AI开发工具(python、conda、vscode.mp4
    36_第十课:Langgraph新项目原理和实战演练.mp4

                        
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