文档详情 ID: cmpa6f9ht050soe6ez8l0socc 后台管理 mksz920-RAG全栈技术从基础到精通 ,打造高精准AI应用 - 学霸搜网盘资源 10-6 RAG和Graph RAG有什么区别:如何构建Graph RAG_ev【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 10-7 实战:利用Graph RAG构建金融智库知识库应用_ev.mp4 10-8 总结和展望:如何自我学习,跟进前沿技术_ev.mp4 10-3 如何存储和操作知识图谱:neo4j和nebulagraph_ev.mp4 10-1 本章介绍_ev.mp4 10-2 认识金融智库知识图谱数据:特别的知识三元组_ev.mp4 3-9 【文档】星火大模型API使用.pdf 3-4 没有GPU如何调用大模型-大模型调用的三种方式_ev.mp4 3-7 总结和展望:不同项目角色需要对AI大模型了解程度的差异性分析_ev.mp4 3-2 大模型入门:核心要点和技术演变(token、transformer、训练)_ev.mp4 3-6 RAG应用:挑选大模型的四大步骤_ev.mp4 3-5 火眼金星:如何分辨大模型的好坏_ev.mp4 3-10 【文档】如何通过ollama部署本地大模型-deepseek-r1.pdf 3-11 实战:使用大语言模型(本地和API、GPU和CPU)-1_ev【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 3-3 国内外大模型产品必知必会_ev【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 7-5 实战:实现制度问答模块RAG baseline_ev.mp4 7-3 项目技术选型_ev.mp4 7-2 【企业员工制度问答助手】需求分析_ev.mp4 7-6 总结和展望:转变思想,AI应用开发和传统软件开发的区别_ev.mp4 2-2 满足企业精准需求:RAG如何填补大语言模型短板_ev.mp4 2-7运行和开发环境搭建.pdf 2-4 深入思考 long context加持的大模型企业还需要RAG_ev.mp4 2-6 本课程案例分析与说明_ev.mp4 2-5 RAG技术栈:从【合格】到【优秀】的跨越_ev.mp4 2-3 解锁RAG三大核心_ev.mp4 2-8课程机器配置要求说明.pdf 4-4 主流中文embedding模型_ev.mp4 4-5 embedding模型排行榜靠谱不靠谱,如何选择_ev.mp4 14-2 -2 项目总结和展望:课程总结与AI岗位面试技巧_ev.mp4 6-5 文档分块:递归文本分块和语义智能分块_ev.mp4 6-3 原则:垃圾进垃圾出,注重文档质量_ev.mp4 6-4 挑战:RAG如何读取多样性文档(文本、表格和布局分析)_ev.mp4 6-2 复杂:企业数据复杂多样_ev.mp4 11-2 大模型的手脚:AI智能体Agent_ev.mp4 11-3 推理和行动并行:ReAct框架_ev.mp4 11-4 基于Agent的多文档RAG Router_ev.mp4 1-1 全面了解课程,让你少走弯路,必看!!!_ev.mp4 12-2 演示界面神器:gradio介绍_ev.mp4 12-3 实战:gradio整合两大RAG项目(1)_ev.mp4 8-4 RAG评价神器:Ragas框架_ev.mp4 8-5 实战:用Ragas评估制度问答模块的性能_ev.mp4 8-2 RAG迭代的关键:评估_ev.mp4 5-2 全方位对比:主流向量数据库_ev.mp4 5-8 总结和展望:企业级应用的高可用性_ev.mp4 5-6 实战:部署和使用企业级向量数据库(chroma和milvus)-1_ev.mp4 5-4 向量数据库相似性搜索_ev.mp4 9-11 实战:用检索增强技术提升制度问答模块性能-查询增强-1_ev.mp4 9-5 多索引增强:从不同维度构建索引,强化相关内容_ev.mp4 9-7 检索后增强:重排序技术(Re-rank)_ev.mp4 9-15 【文档】重排rerank模型如何下载.pdf 9-10 总结和展望:关于企业里需要良好的代码规范和代码管理_ev【耗时整理‖免费分享 cunlove.cn】.mp4 9-6 检索后增强:融合检索,三个臭皮匠顶一个诸葛亮_ev.mp4 9-3 检索的两大形态:稀疏 vs 稠密_ev.mp4 9-8 系统性增强:迭代检索增强生成,从上一迭代收获信息_ev.mp4 9-4 查询增强:增加相关内容-Query2doc+ HyDE+子问题查询+问题改写+Task Step Back_ev.mp4 mksz920-RAG全栈技术从基础到精通 ,打造高精准AI应用 第10章 基于知识图谱【金融智库】:从RAG到Graph RAG,让企业知识图谱更智能 第3章 【企业级专业选型】RAG核心一:挑选符合企业的【优秀】大语言基石模型 第7章 【企业员工智能问答助手-实现V1.0版】搭建制度问答baseline RAG 第2章 掌握未来AI趋势:RAG引领大语言模型新纪元 第14章 企业员工助手-总结和展望 第1章 课程学习必知——助你顺利学习以及避坑 第12章 【RAG扩展】企业员工助手-接口和界面开发 第8章 【企业员工智能问答助手-评估V1.0版】有效评估RAG是提升的关键 第5章 【企业级专业选型】RAG核心三:企业级的向量数据库选型和高效使用 第9章 【企业员工智能问答助手-实现V2.0版】提升RAG的【14种】检索增强技能 00.资料 分享时间 2025-04-22 入库时间 2026-05-17 资源类型 夸克网盘 资源标签 RAG 知识图谱 大模型 AI应用 技术教程 分享用户 耐心*鸿雁 扫码获取资源 问题反馈 链接失效、内容异常、密码错误等问题都可以快速提交。 选择举报类型 复制链接 进入网盘 分享资源