课程目录:
├── [2]-第二课:柏拉图表征假说与scaling law:KM缩放定律.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
├── [3]-第三课:AI开发环境(python、conda、vscode.mp4
├── [36]-第十课:Langgraph项目原理与实战_ev.mp4
├── [27]-第一课:Agent原理简介:planning、memory、_ev.mp4
├── [46]-第六课:LightRAG(二):示例代码,参数解读,grap_ev.mp4
├── [18]-第十课:Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码_ev.mp4
├── [43]-第三课:GraphRAG(二):索引原理,Leiden算法,_ev.mp4
├── [26]-第十八课:RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景_ev.mp4
├── [24]-第十六课:向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码_ev.mp4
├── [41]-第一课:知识图谱:RDF,RDFS,OWL,知识图谱架构,实_ev.mp4
├── [9]-第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操_ev.mp4
├── [34]-第八课:Agent框架:Single Agent,Multi_ev.mp4
├── [19]-第十一课:Rerank模型微调与实践(二)rankGPT_ev.mp4
├── [21]-第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则_ev.mp4
├── [5]-第二课:微调数据集准备(SFT,继续预训练,偏好优化)_ev.mp4
├── [25]-第十七课:RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens_ev.mp4
├── [44]-第四课:GraphRAG(三):全局查询,局部查询,drif_ev.mp4
├── [47]-第七课:LightRAG(三):Neo4j使用,API Se_ev.mp4
├── [4]-第一课:大模型微调llama-factory环境准备_ev.mp4
├── [7]-第四课:模型评估(批量推理与自动评估benchmark)_ev.mp4
├── [33]-第七课:Agent设计模式(三):Reflexion,LAT_ev.mp4
├── [12]-第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde_ev.mp4
├── [39]-第十三课:AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具_ev.mp4
├── [17]-第九课:Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测_ev.mp4
├── [37]-第十一课:Langgraph 多Agent架构:协作多Age_ev.mp4
├── [13]-第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式_ev.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_ev.mp4
├── [8]-第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署)_ev.mp4
├── [42]-第二课:GraphRAG(一):原理,部署使用,GraphR_ev.mp4
├── [40]-第十四课:CrewAI项目原理与实战:Crew,Task,A_ev.mp4
├── [38]-第十二课:AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen_ev.mp4
├── [15]-第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW_ev.mp4
├── [10]-第二课:Naive RAG与langchain实践_ev.mp4
├── [28]-第二课:提示词工程:软提示词,fewshot,COT,TOT_ev.mp4
├── [22]-第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH_ev.mp4
├── [30]-第四课:Agent工具使用与function call:MR_ev.mp4
├── [11]-第三课:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE_ev.mp4
├── [29]-第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服_ev.mp4
├── [6]-第三课:微调过程lora微调与Qlora微调_ev.mp4
├── [14]-第六课:模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc_ev.mp4
├── [16]-第八课:Embedding模型训练:llamaindex微调_ev.mp4
├── [31]-第五课:Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct_ev.mp4
├── [32]-第六课:Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp_ev.mp4
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