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[人工智能] 2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程

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  • TA的每日心情
    qdsmile擦汗
    2025-9-18 05:00
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    [LV.2]小吧熟人

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    发表于 2025-9-1 01:04:20 | 显示全部楼层 |阅读模式
    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
    12_12向量数据库选型.mp4
    13_13RAG高级进阶实战.mp4
    14_14文本分割粒度.mp4
    15_15检索后排序.mp4
    16_16ReRanker模型.mp4
    17_17混合检索HybridSearch.mp4
    18_18RRF.mp4
    19_19PDF文档表格处理.mp4
    20_20GraphRAG基本介绍.mp4
    21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp4
    22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp4
    23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4
    24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4
    25_25SentenceTransformer大模型详解.mp4
    26_26Embedding文本向量化处理实战.mp4
    27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp4
    28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4
    29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4
    30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp4
    30_30使用Streamlit创建Web应用实战_20250315_224845.mp4
    31_31程序员大模型学习最佳实践.mp4
    32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4
    33_33大模型的局限性及解决方案.mp4
    34_34rag外挂私有知识库.mp4
    35_35Indexing.mp4
    36_36检索和生成.mp4
    37_37finetuning微调.mp4
    38_38增量训练pretrainging.mp4
    39_39functioncalling调用企业.mp4


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  • TA的每日心情
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    [LV.9]铁杆吧粉

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    发表于 2025-9-1 01:41:20 | 显示全部楼层
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  • TA的每日心情
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    [LV.9]铁杆吧粉

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    [LV.9]铁杆吧粉

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