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聚客2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程

WANGCHENYI IT编程

聚客2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程资源介绍:

一站式掌握AI开发框架和项目实战技能;真实项目＋多业务场景＋跨领域技术融合全流程实战;覆盖模型微调/模型蒸馏/模型量化/RAG工程化/AGENT智能体/跨模态

资源目录:

1、RAG工作原理_
2_2大模型目前固有的局限性_
3_3检索增强生成_
4_4文档的加载与切割_
5_5LLM接口封装_
6_6Prompt模版_
7_7什么是向量_
8_8文本向量_
9_9文本向量是怎么得到的选_
10_10VectorStore向量存储与检索_
11_11Chrom向量数据库使用_
12_12向量数据库选型_
13_13RAG高级进阶实战_
14_14文本分割粒度_
15_15检索后排序_
16_16ReRanker模型_
17_17混合检索HybridSearch_
18_18RRF_
19_19PDF文档表格处理_
20_20GraphRAG基本介绍_
21_21实战一RAGWorkflowI作流详解_
22_22RAGVSFineTuning模型微调_
23_23大模型企业级业务场景落地方案实践_
24_24使用conda配置知识库项目Python环境_
25_25SentenceTransformer大模型详解_
26_26Embedding文本向量化处理实战_
27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战_
28_28知识库模型问答测试与实际效果评估_
29_29使用Llamalndex创建知识库实战_
30_30使用Streamlit创建Web应用实战_
31_31程序员大模型学习最佳实践_
32_32实战二什么叫预训练好的大模型_
33_33大模型的局限性及解决方案_
34_34rag外挂私有知识库_
35_35Indexing_
36_36检索和生成_
37_37finetuning微调_
38_38增量训练pretrainging_
39_39functioncalling调用企业_

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