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构建企业级AI大脑 大模型微调+高级RAG架构+智能Agent开发与项目实战

===============课程介绍===============在人工智能迅猛发展的今天,掌握大模型的核心应用技术已成为开发者的核心竞争力。本课程旨在为您提供一条从理论到实践、从技术到业务的完整学
下载说明
发布:2026-05-21 更新:2026-05-21 5
资源分类 大数据/人工智能
资源存放 百度网盘
资源价格 限时5学分 VIP全站免费下载
加入VIP 年VIP 298元,终身VIP 698元
在线充值 1元=1学分

===============课程介绍===============

在人工智能迅猛发展的今天,掌握大模型的核心应用技术已成为开发者的核心竞争力。本课程旨在为您提供一条从理论到实践、从技术到业务的完整学习路径,助您构建能够解决实际复杂问题的“企业级AI大脑”。

本课程不仅仅是一门技术课,更是一个面向工业级应用的完整解决方案指南。您将从零开始,系统地学习**大模型私有化微调**(使用Llama-Factory等工具),让通用模型理解您的专属数据和任务;深入**检索增强生成(RAG)*的每一个技术环节,从基础的NAIve RAG到高级的模块化、迭代式RAG,再到Embedding模型训练、Rerank重排序以及向量数据库的选型与优化,构建高性能、高准确度的知识问答系统;进而探索**智能体(Agent)*的前沿世界,学习Planning、Memory、Tool Use等核心概念,并通过LangChAIn、LangGraph、AutoGen、CrewAI等主流框架,亲手搭建能够自主规划、执行和协作的多智能体系统。

===============课程目录===============


├─10_第二课:NAIveRAG与langchAIn实践 .mp4
├─11_第三课:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE .mp4
├─12_第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamAInde .mp4
├─13_第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 .mp4
├─14_第六课:模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc .mp4
├─15_第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW .mp4
├─16_第八课:Embedding模型训练:llamAIndex微调 .mp4
├─17_第九课:Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测 .mp4
├─18_第十课:Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码 .mp4
├─19_第十一课:Rerank模型微调与实践(二)rankGPT .mp4
├─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
├─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
├─21_第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则 .mp4
├─22_第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH .mp4
├─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
├─24_第十六课:向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码 .mp4
├─25_第十七课:RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens .mp4
├─26_第十八课:RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景 .mp4
├─27_第一课:Agent原理简介:planning、memory、 .mp4
├─28_第二课:提示词工程:软提示词,fewshot,COT TOT .mp4
├─29_第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服 .mp4
├─2_第二课:柏拉图表征假说与scalinglaw:KM缩放定律 .mp4
├─30_第四课:Agent工具使用与functioncall:MR .mp4
├─31_第五课:Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct .mp4
├─32_第六课:Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp .mp4
├─33_第七课:Agent设计模式(三):Reflexion,LAT .mp4
├─34_第八课:Agent框架:SingleAgent,Multi .mp4
├─35_第九课:LangchAIn项目原理与实战 .mp4
├─36_第十课:Langgraph项目原理与实战 .mp4
├─37_第十一课:Langgraph多Agent架构:协作多Age .mp4
├─38_第十二课:AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen .mp4
├─39_第十三课:AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具 .mp4
├─3_第三课:AI开发环境(python、conda、vscode .mp4
├─40_第十四课:CrewAI项目原理与实战:Crew Task A .mp4
├─4_第一课:大模型微调llama-factory环境准备 .mp4
├─5_第二课:微调数据集准备(SFT 继续预训练,偏好优化) .mp4
├─6_第三课:微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4
├─7_第四课:模型评估(批量推理与自动评估benchmark) .mp4
├─8_第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署) .mp4
├─9_第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4
(1)\资料;目录中文件数:4个
├─embedding技术.PDF
├─llama-factory微调.PDF
├─rerank技术.PDF
├─企业RAG技术实战.PDF

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