聚客AI -2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程 学习资源 [1.4G]（PNG）
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<p>【基础信息】<br />- **资源名称**：聚客AI -2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程<br />- **资源大小**：1.4G<br />- **文件数量**：40<br />- **适用人群**：自学/提升/教学参考</p>
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<p>【内容简介】<br />总计: 1 个文件夹, 39 个文件</p>
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<p>【目录清单】</p>
<pre>├──10_10VectorStore向量存储与检索.mp4 (38.13MB)<br />├──11_11Chrom向量数据库使用.mp4 (41.88MB)<br />├──12_12向量数据库选型.mp4 (36.82MB)<br />├──13_13RAG高级进阶实战.mp4 (25.11MB)<br />├──14_14文本分割粒度.mp4 (37.78MB)<br />├──15_15检索后排序.mp4 (40.32MB)<br />├──16_16ReRanker模型.mp4 (34.75MB)<br />├──17_17混合检索HybridSearch.mp4 (46.07MB)<br />├──18_18RRF.mp4 (22.65MB)<br />├──19_19PDF文档表格处理.mp4 (65.95MB)<br />├──1、RAG工作原理.mp4 (8.30MB)<br />├──20_20GraphRAG基本介绍.mp4 (79.00MB)<br />├──21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp4 (26.08MB)<br />├──22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp4 (12.05MB)<br />├──23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4 (11.39MB)<br />├──24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4 (13.93MB)<br />├──25_25SentenceTransformer大模型详解.mp4 (18.54MB)<br />├──26_26Embedding文本向量化处理实战.mp4 (22.85MB)<br />├──27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp4 (30.47MB)<br />├──28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4 (31.99MB)<br />├──29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4 (41.91MB)<br />├──2_2大模型目前固有的局限性.mp4 (44.05MB)<br />├──30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp4 (39.95MB)<br />├──31_31程序员大模型学习最佳实践.mp4 (77.38MB)<br />├──32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4 (38.29MB)<br />├──33_33大模型的局限性及解决方案.mp4 (21.71MB)<br />├──34_34rag外挂私有知识库.mp4 (21.00MB)<br />├──35_35Indexing.mp4 (22.07MB)<br />├──36_36检索和生成.mp4 (24.48MB)<br />├──37_37finetuning微调.mp4 (49.06MB)<br />├──38_38增量训练pretrainging.mp4 (38.98MB)<br />├──39_39functioncalling调用企业.mp4 (65.81MB)<br />├──3_3检索增强生成.mp4 (39.77MB)<br />├──4_4文档的加载与切割.mp4 (36.53MB)<br />├──5_5LLM接口封装.mp4 (30.00MB)<br />├──6_6Prompt模版.mp4 (25.87MB)<br />├──7_7什么是向量.mp4 (42.14MB)<br />├──8_8文本向量.mp4 (56.19MB)<br />└──9_9文本向量是怎么得到的选.mp4 (87.49MB)</pre>
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