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2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程。 从底层原理到实战案例，手把手教大家实现一套完整的RAG项目，理论+原理+代码深入解析 ├── 1、RAG工作原理.mp4 ├── 2_2大模型目前固有的局限性.mp4 ├── 3_3检索增强生成.mp4 ├── 4_4文档的加载与切割.mp4 ├── 5_5LLM接口封装.mp4 ├── 6_6Prompt模版.mp4 ├── 7_7什么是向量.mp4 ├── 8_8文本向量.mp4 ├── 9_9文本向量是怎么得到的选.mp4 ├── 10_10VectorStore向量存储与检索.mp4 ├── 11_11Chrom向量数据库使用.mp4 ├…...
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2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程，课程。该教程从原理到落地构建了一条完整的RAG学习路径。起步阶段详解RAG工作原理与大模型固有局限，剖析检索增强生成（Retrieval‑Augmented Generation）的核心机制。后续模块覆盖文档加载与切割、LLM接口封装与Prompt模板设计，为构建高效检索生成流程奠定基础。 向量化技术板块介绍“什么是向量”与文本向量生成方法，深入讲解VectorStore存储与检索，Chrom向量数据库的使用及选型要点，帮助学员掌握高性能检索架构。进阶实战篇展示RAG高级用法、混合检索、ReRanker模型和RRF算法，结合PDF表格处理和GraphRAG应用场景演练RAG工作流。 应用落地部分指导使用Conda配置Python环境、SentenceTransformer模型解析、Embedding实战、InternLM大模型操作及问答效果评估；并演示LlamaIndex知识库构建与Streamlit网页应用开发。最后分享预训练模型概念、模型微调、增量训练与函数调用技术，以及RAG外挂私有知识库的构建策略，为企业级大模型服务提供全面方案。
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2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程1.45GB
1、RAG工作原理.mp48.3MB2_2大模型目前固有的局限性.mp444.05MB3_3检索增强生成.mp439.77MB4_4文档的加载与切割.mp436.53MB5_5LLM接口封装.mp430MB6_6Prompt模版.mp425.87MB7_7什么是向量.mp442.14MB8_8文本向量.mp456.19MB9_9文本向量是怎么得到的选.mp487.49MB10_10VectorStore向量存储与检索.mp438.13MB11_11Chrom向量数据库使用.mp441.88MB12_12向量数据库选型.mp436.82MB13_13RAG高级进阶实战.mp425.11MB14_14文本分割粒度.mp437.78MB15_15检索后排序.mp440.32MB16_16ReRanker模型.mp434.75MB17_17混合检索HybridSearch.mp446.07MB18_18RRF.mp422.65MB19_19PDF文档表格处理.mp465.95MB20_20GraphRAG基本介绍.mp479MB21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp426.08MB22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp412.05MB23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp411.39MB24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp413.93MB25_25SentenceTransformer大模型详解.mp418.54MB26_26Embedding文本向量化处理实战.mp422.85MB27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp430.47MB28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp431.99MB29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp441.91MB30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp439.95MB30_30使用Streamlit创建Web应用实战_20250315_224845.mp439.95MB31_31程序员大模型学习最佳实践.mp477.38MB32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp438.29MB33_33大模型的局限性及解决方案.mp421.71MB34_34rag外挂私有知识库.mp421MB35_35Indexing.mp422.07MB36_36检索和生成.mp424.48MB37_37finetuning微调.mp449.06MB38_38增量训练pretrainging.mp438.98MB39_39functioncalling调用企业.mp465.81MB共40个文件，合计：1.45GB
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