2025西瓜AI大模型RAG项目实战课
AI大模型RAG项目实战课
DeepSeek+Dify构建智能体和企业知识库
hw-chat-0.2.zip 41.5MB
大学英语六级高频词汇.pdf 17.0MB
1 课程介绍.mp4 27.0MB
10 LangChain总体架构设计之LangChain总体架构剖析.mp4 76.4MB
100 高性能知识库之代码落地-基于知识库问答流程复现.mp4 37.8MB
101 高性能知识库之代码落地-基于知识库RAG代码剖析.mp4 41.5MB
102 高性能知识库之代码落地-效果评估方案选型.mp4 21.3MB
103 高性能知识库之代码落地-效果评估关键指标剖析.mp4 5.0MB
104 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Trulens演示.mp4 65.6MB
105 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Ragas演示.mp4 92.9MB
106 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研代码设计思路.mp4 13.3MB
107 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研数据处理代码实现.mp4 66.6MB
108 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研提示词模板代码实现.mp4 18.4MB
109 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研检索器代码实现上.mp4 23.1MB
11 LangChain总体架构设计之RAG架构支持.mp4 50.4MB
110 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研检索器代码实现下.mp4 53.9MB
111 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研模型管理代码实现.mp4 42.0MB
112 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研指标定义代码实现.mp4 35.3MB
113 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研代码测试.mp4 23.6MB
114 高性能知识库之代码落地-rerank算法原理.mp4 28.8MB
115 高性能知识库之代码落地-rerank算法效果复现.mp4 34.0MB
116 高性能知识库之代码落地-rerank算法代码实现.mp4 30.5MB
117 高性能知识库之代码落地-联网问答开发目标.mp4 18.1MB
118 高性能知识库之代码落地-联网问答搜索工具介绍.mp4 5.5MB
119 高性能知识库之代码落地-联网问答实时检索流程代码开发.mp4 70.8MB
12 LangChain总体架构设计之Agent架构支持.mp4 35.2MB
120 高性能知识库之代码落地-联网问答Docker安装部署.mp4 48.1MB
121 高性能知识库之代码落地-联网问答Milvus安装部署.mp4 35.5MB
122 高性能知识库之代码落地-联网问答数据入库代码设计.mp4 86.8MB
123 高性能知识库之代码落地-联网问答效果复现.mp4 50.6MB
124 高性能知识库之代码落地-联网问答流程代码落地.mp4 68.8MB
125 高性能知识库之代码落地-问答推荐开发目标1.mp4 10.9MB
126 高性能知识库之代码落地-问答推荐数据特征工程2.mp4 90.9MB
127 高性能知识库之代码落地-问答推荐效果复现之特征工程3.mp4 21.1MB
128 高性能知识库之代码落地-问答推荐效果复现之数据入库4.mp4 8.7MB
129 高性能知识库之代码落地-问答推荐效果复现之服务测试5.mp4 23.5MB
13 LangChain总体架构设计之核心API设计剖析.mp4 20.3MB
130 高性能知识库之代码落地-问答推荐代码落地6.mp4 60.6MB
131 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答原理分析1.mp4 15.8MB
132 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答目标设计2.mp4 2.9MB
133 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答LangChain支持3.mp4 5.6MB
134 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答效果复现4.mp4 34.5MB
135 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答代码落地5.mp4 42.9MB
136 01 选型评估之用向量数据库还是知识图谱?.mp4 16.1MB
137 02 选型评估之RAG常见的落地方案有哪些?.mp4 7.1MB
138 03 选型评估之有哪些优秀的RAG在线开发平台?.mp4 12.1MB
139 04 选型评估之有哪些优秀的RAG的开源项目?.mp4 9.7MB
14 Model IO之贯穿整个课程的业务场景引入.mp4 93.8MB
140 05 选型评估之有哪些优秀的RAG的效果评估工具?.mp4 24.8MB
141 06 选型评估之有哪些优秀的向量数据库?.mp4 12.4MB
142 07 选型评估之有哪些落地的技术栈分享?.mp4 28.1MB
143 01 RAG性能优化之建议使用多路召回方案.mp4 13.0MB
144 02 RAG性能优化之Embedding模型的选择.mp4 3.1MB
145 03 RAG性能优化之表格数据处理方案.mp4 9.5MB
146 04 RAG性能优化之相似度不准问题.mp4 14.4MB
147 05 RAG性能优化之幻觉问题.mp4 4.1MB
148 06 RAG性能优化之高性能的模型管理方案.mp4 26.0MB
149 07 RAG性能优化之基于语义相似度缓存一致性方案.mp4 14.0MB
15 Model IO之LangChain官网介绍.mp4 81.0MB
150 08 RAG性能优化之设计反馈机制.mp4 4.5MB
151 09 RAG性能优化之设置可解释性.mp4 5.4MB
152 10 RAG性能优化之推理资源设计.mp4 11.0MB
153 11 RAG性能优化之图文知识库设计方案.mp4 15.3MB
154 12 RAG性能优化之效果评估方案.mp4 20.0MB
16 Model IO之Model IO总体概述.mp4 48.5MB
17 Model IO之模型调用API实践.mp4 79.6MB
18 Model IO之Prompts使用str.format构建模版.mp4 54.1MB
19 Prompts使用Few-Shot构建模版.mp4 59.2MB
2 RAG 流程详细剖析.mp4 17.4MB
20 Model IO之Prompts使用ExampleSelector构建模版上.mp4 80.7MB
21 Model IO之Prompts使用ExampleSelector构建模版下.mp4 42.4MB
22 Model IO之Prompts使用自定义示例器构建模版.mp4 46.8MB
23 Model IO之Output Parser.mp4 46.4MB
24 Model IO之Ollama工具部署和私有模型部署.mp4 26.4MB
25 Model IO之LangChain调用私有模型.mp4 14.1MB
26 Model IO之大模型外部函数调用流程剖析.mp4 53.4MB
27 Model IO之LangChain调用在线模型的外部函数.mp4 65.4MB
28 Model IO之自定义关于外部函数的解析器.mp4 24.2MB
29 Model IO之LangChain调用开源模型的外部函数.mp4 34.6MB
3 大模型应用落地痛点剖析.mp4 10.3MB
30 Chains之设计理念和意义.mp4 29.1MB
31 Chains之基于LCEC语言构建的Chains.mp4 106.5MB
32 Chains之历史的Chains中的最简单的Chain.mp4 40.9MB
33 Chains之历史的Chains中的SimpleSequentialChain.mp4 35.7MB
34 Chains之历史的Chains中的SequentialChain.mp4 41.5MB
35 Chains之历史的Chains中的RouterChain.mp4 82.3MB
36 Chains之全链路中实现调用天气函数.mp4 49.0MB
37 Chains之全链路中实现调用gp信息函数.mp4 31.0MB
38 Chains之全链路中实现全流程跑通.mp4 43.8MB
39 Memory之为什么会出现Memory模块?.mp4 22.4MB
4 RAG 关键问题剖析.mp4 20.9MB
40 Memory之如何自定义Memory功能?.mp4 44.7MB
41 Memory之自定义实体识别的Memory功能.mp4 38.4MB
42 Memory之内置模块ConversationBufferMemory.mp4 29.2MB
43 Memory之内置模块ConversationBufferWindowMemory.mp4 29.0MB
44 Memory之内置模块Entity.mp4 39.6MB
45 Memory之内置模块单独使用Memory.mp4 31.3MB
46 Memory之内置模块ConversationSummaryMemory.mp4 24.8MB
47 Agents之Agent架构的意义.mp4 36.3MB
48 Agents之Chains模块的优劣势.mp4 62.1MB
49 Agents之LangChain Agents的设计理念.mp4 23.6MB
5 RAG 架构演进之Naive RAG.mp4 21.0MB
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