聚客AI2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程共40个文件14Gpng

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总计:  1 个文件夹,  39 个文件

├──  10_10VectorStore向量存储与检索.mp4 (38.13MB)
├──  11_11Chrom向量数据库使用.mp4 (41.88MB)
├──  12_12向量数据库选型.mp4 (36.82MB)
├──  13_13RAG高级进阶实战.mp4 (25.11MB)
├──  14_14文本分割粒度.mp4 (37.78MB)
├──  15_15检索后排序.mp4 (40.32MB)
├──  16_16ReRanker模型.mp4 (34.75MB)
├──  17_17混合检索HybridSearch.mp4 (46.07MB)
├──  18_18RRF.mp4 (22.65MB)
├──  19_19PDF文档表格处理.mp4 (65.95MB)
├──  1、RAG工作原理.mp4 (8.30MB)
├──  20_20GraphRAG基本介绍.mp4 (79.00MB)
├──  21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp4 (26.08MB)
├──  22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp4 (12.05MB)
├──  23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4 (11.39MB)
├──  24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4 (13.93MB)
├──  25_25SentenceTransformer大模型详解.mp4 (18.54MB)
├──  26_26Embedding文本向量化处理实战.mp4 (22.85MB)
├──  27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp4 (30.47MB)
├──  28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4 (31.99MB)
├──  29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4 (41.91MB)
├──  2_2大模型目前固有的局限性.mp4 (44.05MB)
├──  30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp4 (39.95MB)
├──  31_31程序员大模型学习最佳实践.mp4 (77.38MB)
├──  32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4 (38.29MB)
├──  33_33大模型的局限性及解决方案.mp4 (21.71MB)
├──  34_34rag外挂私有知识库.mp4 (21.00MB)
├──  35_35Indexing.mp4 (22.07MB)
├──  36_36检索和生成.mp4 (24.48MB)
├──  37_37finetuning微调.mp4 (49.06MB)
├──  38_38增量训练pretrainging.mp4 (38.98MB)
├──  39_39functioncalling调用企业.mp4 (65.81MB)
├──  3_3检索增强生成.mp4 (39.77MB)
├──  4_4文档的加载与切割.mp4 (36.53MB)
├──  5_5LLM接口封装.mp4 (30.00MB)
├──  6_6Prompt模版.mp4 (25.87MB)
├──  7_7什么是向量.mp4 (42.14MB)
├──  8_8文本向量.mp4 (56.19MB)
└──  9_9文本向量是怎么得到的选.mp4 (87.49MB)

我用

https://linux.do/uploads/default/original/4X/5/8/b/58bf7558e60622d59273084021d9d471420d0fe2.png

https://pan.quark.cn/s/e4d95b08b907

夸克链接: https://pan.quark.cn/s/e4d95b08b907

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