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课程介绍
欢迎来到AI与RAG技术实战系列课程！本课程专为那些希望深入了解并掌握人工智能（AI）、检索增强生成（RAG）技术及其在实际项目中的应用的用户设计。课程内容丰富，涵盖了从基础理论到高级实践的各个方面，旨在帮助您全面提升在AI与RAG领域的技能和知识。
课程目录
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📹 9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4（126.6M）
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📹 8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4（145.3M）
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📹 7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark） .mp4（157.7M）
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📹 6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4（208.7M）
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📹 5_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp4（175.8M）
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📹 4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp4（121.7M）
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📹 40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A .mp4（120.6M）
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📹 3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp4（81.3M）
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📹 39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具 .mp4（119.3M）
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📹 38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen .mp4（130.6M）
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📹 37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age .mp4（111.6M）
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📹 36_第十课：Langgraph项目原理与实战 .mp4（84.8M）
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📹 35_第九课：Langchain项目原理与实战 .mp4（146.4M）
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📹 34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi .mp4（123.9M）
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📹 33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT .mp4（164.2M）
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📹 32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp .mp4（142M）
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📹 31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct .mp4（134.9M）
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📹 30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR .mp4（121.8M）
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📹 2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律 .mp4（86.2M）
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📹 29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服 .mp4（108.7M）
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📹 28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT .mp4（128M）
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📹 27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、 .mp4（87.5M）
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📹 26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景 .mp4（110.5M）
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📹 25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens .mp4（153.2M）
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📹 24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码 .mp4（54.5M）
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📹 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（73.6M）
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📹 22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH .mp4（175.5M）
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📹 21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则 .mp4（123.4M）
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📹 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（98.4M）
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📹 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（82.7M）
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📹 19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT .mp4（108.4M）
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📹 18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码 .mp4（97.7M）
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📹 17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测 .mp4（154.4M）
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📹 16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调 .mp4（147.6M）
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📹 15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW .mp4（111.4M）
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📹 14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc .mp4（134M）
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📹 13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式 .mp4（87.1M）
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📹 12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde .mp4（98.2M）
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📹 11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE .mp4（121.1M）
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📹 10_第二课：NaiveRAG与langchain实践 .mp4（98.4M）
