跟龙哥学真AI-AI大模型应用开发​模型训练-RAG-Agent-AI项目实战-行业落地课

【资源介绍】：

本课程聚焦AI大模型应用开发，带你深入AI领域核心。从人工智能基础概念、开发环境搭建讲起，到模型训练的微调、评估、部署，再到RAG、Agent、知识图谱等前沿技术的原理剖析与项目实战，配以丰富的资料辅助。无论是想掌握大模型开发技能，还是探索AI项目落地应用，都能在此获得系统学习与实践指导，助力成为AI领域的专业人才。

【资源目录】：

├──资料

| ├──ai认知课.pdf 140.00kb

| ├──embedding技术.pdf 842.78kb

| ├──llama-factory微调.pdf 428.79kb

| ├──rerank技术.pdf 242.05kb

| └──企业RAG技术实战.pdf 1.05M

├──10_第二课：NaiveRAG与langchain实践 .mp4 98.44M

├──11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE .mp4 121.10M

├──12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde .mp4 98.22M

├──13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式 .mp4 87.13M

├──14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc .mp4 134.03M

├──15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW .mp4 111.35M

├──16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调 .mp4 147.62M

├──17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测 .mp4 154.36M

├──18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码 .mp4 97.70M

├──19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT .mp4 108.41M

├──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 82.74M

├──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 98.42M

├──21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则 .mp4 123.35M

├──22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH .mp4 175.46M

├──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 73.62M

├──24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码 .mp4 54.50M

├──25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens .mp4 153.20M

├──26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景 .mp4 110.48M

├──27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、 .mp4 87.51M

├──28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT .mp4 128.03M

├──29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服 .mp4 108.74M

├──2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律 .mp4 86.18M

├──30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR .mp4 121.77M

├──31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct .mp4 134.85M

├──32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp .mp4 142.04M

├──33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT .mp4 164.18M

├──34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi .mp4 123.89M

├──35_第九课：Langchain项目原理与实战 .mp4 146.45M

├──36_第十课：Langgraph项目原理与实战 .mp4 84.80M

├──37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age .mp4 111.58M

├──38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen .mp4 130.63M

├──39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具 .mp4 119.32M

├──3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp4 81.29M

├──40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A .mp4 120.59M

├──4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp4 121.74M

├──5_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp4 175.76M

├──6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4 208.70M

├──7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark） .mp4 157.73M

├──8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4 145.28M

└──9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4 126.56M