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file:16_第八课:Embedding模型训练:llamaindex微调 .mp4 file:10_第二课:NaiveRAG与langchain实践 .mp4 file:5_第二课:微调数据集准备(SFT 继续预训练,偏好优化) .mp4 file:32_第六课:Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp .mp4 file: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 file:34_第八课:Agent框架:SingleAgent,Multi .mp4 file:4_第一课:大模型微调llama-factory环境准备 .mp4 file:30_第四课:Agent工具使用与functioncall:MR .mp4 file:35_第九课:Langchain项目原理与实战 .mp4 file:7_第四课:模型评估(批量推理与自动评估benchmark) .mp4 file:18_第十课:Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码 .mp4 file:15_第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW .mp4 file: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 file:14_第六课:模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc .mp4 file:28_第二课:提示词工程:软提示词,fewshot,COT TOT .mp4 file:21_第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则 .mp4 file:40_第十四课:CrewAI项目原理与实战:Crew Task A .mp4 file:27_第一课:Agent原理简介:planning、memory、 .mp4 file:8_第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署) .mp4 file:6_第三课:微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4 file:37_第十一课:Langgraph多Agent架构:协作多Age .mp4 file:12_第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde .mp4 file:29_第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服 .mp4 file:13_第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 .mp4 file:22_第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH .mp4 file:9_第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4 file:llama-factory微调.pdf file:embedding技术.pdf file:企业RAG技术实战.pdf file:ai认知课.pdf folder:AI 大模型应用开发模型训练落地 folder:资料
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