从0到1学习AI开发：涵盖RAG,embedding,rerank等技术，助力行业落地

课程内容： 资料 企业RAG技术实战.pdf ai认知课.pdf embedding技术.pdf rerank技术.pdf llama-factory微调.pdf 13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，
条件模式，
分支模式.mp4
11_第三课：高级RAG（一）层次索引，
句子窗口，
子查询，
HyDE.mp4
37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age.mp4
8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，
本地部署）.mp4
29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，
Coze搭建智能客服.mp4
33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，
LAT.mp4
15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW.mp4
16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调.mp4
21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，
肘部法则.mp4
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
35_第九课：Langchain项目原理与实战.mp4
5_第二课：微调数据集准备（SFT继续预训练，
偏好优化）.mp4
17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，
MTEB评测.mp4
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.mp4
10_第二课：NaiveRAG与langchain实践.mp4
39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，
工具.mp4
12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，
融合，
llamainde.mp4
30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR.mp4
9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操.mp4
27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、.mp4
22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，
HNSW，
LSH.mp4
24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码.mp4
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.mp4
28_第二课：提示词工程：软提示词，
fewshot，
COT TOT.mp4
34_第八课：Agent框架：SingleAgent，
Multi.mp4
25_第十七课：RAG评估：评估指标，
RAGAs，
TruLens.mp4
6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调.mp4
7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark）.mp4
31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，
ReAct.mp4
40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A.mp4
14_第六课：模块化RAG（二）迭代，
递归检索，
FLARE，
Toc.mp4
19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT.mp4
26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，
落地经验，
业务场景.mp4
38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen.mp4
18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码.mp4
2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律.mp4
4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备.mp4
32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，
LLMComp.mp4
3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode.mp4
36_第十课：Langgraph项目原理与实战.mp4文章源自泡泡知识网泡泡知识网-https://www.0pp.net/%e4%bb%8e0%e5%88%b01%e5%ad%a6%e4%b9%a0ai%e5%bc%80%e5%8f%91%ef%bc%9a%e6%b6%b5%e7%9b%96ragembeddingrerank%e7%ad%89%e6%8a%80%e6%9c%af%ef%bc%8c%e5%8a%a9%e5%8a%9b%e8%a1%8c%e4%b8%9a%e8%90%bd%e5%9c%b0/ 文章源自泡泡知识网泡泡知识网-https://www.0pp.net/%e4%bb%8e0%e5%88%b01%e5%ad%a6%e4%b9%a0ai%e5%bc%80%e5%8f%91%ef%bc%9a%e6%b6%b5%e7%9b%96ragembeddingrerank%e7%ad%89%e6%8a%80%e6%9c%af%ef%bc%8c%e5%8a%a9%e5%8a%9b%e8%a1%8c%e4%b8%9a%e8%90%bd%e5%9c%b0/