聚客AI2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程共40个文件14Gpng

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总计: ; ;1 个文件夹, ; ;39 个文件

├── ; ;10_10VectorStore向量存储与检索.mp4 (38.13MB)

├── ; ;11_11Chrom向量数据库使用.mp4 (41.88MB)

├── ; ;12_12向量数据库选型.mp4 (36.82MB)

├── ; ;13_13RAG高级进阶实战.mp4 (25.11MB)

├── ; ;14_14文本分割粒度.mp4 (37.78MB)

├── ; ;15_15检索后排序.mp4 (40.32MB)

├── ; ;16_16ReRanker模型.mp4 (34.75MB)

├── ; ;17_17混合检索HybridSearch.mp4 (46.07MB)

├── ; ;18_18RRF.mp4 (22.65MB)

├── ; ;19_19PDF文档表格处理.mp4 (65.95MB)

├── ; ;1、RAG工作原理.mp4 (8.30MB)

├── ; ;20_20GraphRAG基本介绍.mp4 (79.00MB)

├── ; ;21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp4 (26.08MB)

├── ; ;22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp4 (12.05MB)

├── ; ;23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4 (11.39MB)

├── ; ;24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4 (13.93MB)

├── ; ;25_25SentenceTransformer大模型详解.mp4 (18.54MB)

├── ; ;26_26Embedding文本向量化处理实战.mp4 (22.85MB)

├── ; ;27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp4 (30.47MB)

├── ; ;28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4 (31.99MB)

├── ; ;29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4 (41.91MB)

├── ; ;2_2大模型目前固有的局限性.mp4 (44.05MB)

├── ; ;30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp4 (39.95MB)

├── ; ;31_31程序员大模型学习最佳实践.mp4 (77.38MB)

├── ; ;32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4 (38.29MB)

├── ; ;33_33大模型的局限性及解决方案.mp4 (21.71MB)

├── ; ;34_34rag外挂私有知识库.mp4 (21.00MB)

├── ; ;35_35Indexing.mp4 (22.07MB)

├── ; ;36_36检索和生成.mp4 (24.48MB)

├── ; ;37_37finetuning微调.mp4 (49.06MB)

├── ; ;38_38增量训练pretrainging.mp4 (38.98MB)

├── ; ;39_39functioncalling调用企业.mp4 (65.81MB)

├── ; ;3_3检索增强生成.mp4 (39.77MB)

├── ; ;4_4文档的加载与切割.mp4 (36.53MB)

├── ; ;5_5LLM接口封装.mp4 (30.00MB)

├── ; ;6_6Prompt模版.mp4 (25.87MB)

├── ; ;7_7什么是向量.mp4 (42.14MB)

├── ; ;8_8文本向量.mp4 (56.19MB)

└── ; ;9_9文本向量是怎么得到的选.mp4 (87.49MB)

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