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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，课程。 课程聚焦于AI大模型应用开发与模型训练，涵盖RAG技术原理与实战、Agent平台构建、向量数据库应用以及提示词工程等关键技术，深入解析embedding模型训练与评估、模型微调策略、人工智能开发环境搭建和多种项目实践，包括Langchain、AutoGen、CrewAI、Langgraph等典型案例，系统呈现从基础理论到实际部署和行业落地的全流程，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。 ├── 1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类 .mp4 ├── 2_第二…...
AI 大模型应用开发模型训练落地，课程。这套课程系统拆解AI大模型开发全流程，涵盖模型微调、RAG技术、Agent框架三大核心模块。模型微调部分深度解析Llama-Factory环境搭建，从SFT数据集准备到Lora/Qlora微调技术，结合批量推理评估与模型量化部署，打通生产落地最后一公里。RAG技术专题覆盖基础检索到模块化进阶，详解层次索引、HyDE提示词压缩等高级策略，配套Embedding模型训练与向量数据库选型指南，通过Chroma、Qdrant等工具实操解决相似性搜索难题。 Agent开发模块聚焦智能体设计范式，拆解ReAct、REWOO等模式原理，结合Langchain、AutoGen、CrewAI等主流框架实战，实现从单智能体到多智能体协作的完整开发链路。课程特别强化工程落地能力，包含MRR评测标准、RAGAS评估体系及行业场景适配经验，提供微调数据集模板、量化部署脚本及智能客服搭建案例。开发者可通过42课时掌握大模型从训练调优到业务集成的关键技术栈，快速应对企业级AI应用开发需求。
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AI 大模型应用开发模型训练落地7GB
资料2.67MB
ai认知课.pdf140KBembedding技术.pdf842.78KBllama-factory微调.pdf428.79KB企业RAG技术实战.pdf1.05MBrerank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 .mp4233.43MB2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律 .mp4255.17MB3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp4231.48MB4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp4353.46MB5_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp4447.64MB6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4527.44MB7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark） .mp4382.42MB8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4394.16MB9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4350.5MB10_第二课：NaiveRAG与langchain实践 .mp4230MB11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE .mp4307.01MB12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde .mp498.22MB13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式 .mp487.14MB14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc .mp4134.03MB15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW .mp4111.36MB16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调 .mp4147.62MB17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测 .mp4154.36MB18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码 .mp497.7MB19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT .mp4108.41MB20_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 .mp498.43MB21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则 .mp4123.36MB22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH .mp4175.46MB23_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 .mp473.63MB24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码 .mp454.51MB25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens .mp4153.2MB26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景 .mp4110.48MB27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、 .mp487.52MB28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT .mp4128.04MB29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服 .mp4108.75MB30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR .mp4121.77MB31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct .mp4134.86MB32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp .mp4142.05MB33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT .mp4164.18MB34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi .mp4123.89MB35_第九课：Langchain项目原理与实战 .mp4146.45MB36_第十课：Langgraph项目原理与实战 .mp484.81MB37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age .mp4111.58MB38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen .mp4130.64MB39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具 .mp4119.32MB40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A .mp4120.6MB共45个文件，合计：7GB
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