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1、RAG工作原理.mp4
2_2大模型目前固有的局限性.mp4

3_3检索增强生成.mp4

4_4文档的加载与切割.mp4

5_5LLM接口封装.mp4

6_6Prompt模版.mp4

7_7什么是向量.mp4

8_8文本向量.mp4

9_9文本向量是怎么得到的选.mp4

10_10VectorStore向量存储与检索.mp4

11_11Chrom向量数据库使用.mp4

12_12向量数据库选型.mp4

13_13RAG高级进阶实战.mp4

14_14文本分割粒度.mp4

15_15检索后排序.mp4

16_16ReRanker模型.mp4

17_17混合检索HybridSearch.mp4

18_18RRF.mp4

19_19PDF文档表格处理.mp4

20_20GraphRAG基本介绍.mp4

21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp4

22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp4

23-23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4

24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4

25_25SentenceTransformer大模型详解.mp4

26_26Embedding文本向量化处理实战.mp4

27-27InternLM218BQwen25105B模型实战.mp4

28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4

29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4

30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp4

31_31程序员大模型学习最佳实践.mp4

32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4

33_33大模型的局限性及解决方案.mp4

34_34rag外挂私有知识库.mp4

35_35Indexing.mp4

36_36检索和生成.mp4

37_37finetuning微调.mp4

38_38增量训练pretrainging.mp4

39_39functioncalling调用企业.mp4

 

2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程
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