51CTO-西瓜老师-2025AI大模型RAG项目实战课【6.45GB，价值499】

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【课程目录】

├─AI大模型RAG项目实战课
│  ├─第1章 RAG开发基础
│  │      1 课程介绍.mp4
│  │      2 RAG 流程详细剖析.mp4
│  │      3 大模型应用落地痛点剖析_.mp4
│  │      4 RAG 关键问题剖析_.mp4
│  │      5 RAG 架构演进之Naive RAG.mp4
│  │      6 RAG 架构演进之Advanced RAG.mp4
│  │      7 微调 和 RAG 方案选型.mp4
│  │      8 RAG 的应用落地场景.mp4
│  │      
│  ├─第2章 LangChain全面剖析
│  │      10 LangChain总体架构设计之LangChain总体架构剖析.mp4
│  │      11 LangChain总体架构设计之RAG架构支持.mp4
│  │      12 LangChain总体架构设计之Agent架构支持.mp4
│  │      13 LangChain总体架构设计之核心API设计剖析.mp4
│  │      14 Model IO之贯穿整个课程的业务场景引入.mp4
│  │      15 Model IO之LangChain官网介绍.mp4
│  │      16 Model IO之Model IO总体概述.mp4
│  │      17 Model IO之模型调用API实践.mp4
│  │      18 Model IO之Prompts使用str.format构建模版.mp4
│  │      19 Prompts使用Few-Shot构建模版.mp4
│  │      20 Model IO之Prompts使用ExampleSelector构建模版(上).mp4
│  │      21 Model IO之Prompts使用ExampleSelector构建模版(下).mp4
│  │      22 Model IO之Prompts使用自定义示例器构建模版.mp4
│  │      23 Model IO之Output Parser.mp4
│  │      24 Model IO之Ollama工具部署和私有模型部署.mp4
│  │      25 Model IO之LangChain调用私有模型.mp4
│  │      26 Model IO之大模型外部函数调用流程剖析.mp4
│  │      27 Model IO之LangChain调用在线模型的外部函数.mp4
│  │      28 Model IO之自定义关于外部函数的解析器.mp4
│  │      29 Model IO之LangChain调用开源模型的外部函数.mp4
│  │      30 Chains之设计理念和意义.mp4
│  │      31 Chains之基于LCEC语言构建的Chains.mp4
│  │      32 Chains之历史的Chains中的最简单的Chain.mp4
│  │      33 Chains之历史的Chains中的SimpleSequentialChain.mp4
│  │      34 Chains之历史的Chains中的SequentialChain.mp4
│  │      35 Chains之历史的Chains中的RouterChain.mp4
│  │      36 Chains之全链路中实现调用天气函数.mp4
│  │      37 Chains之全链路中实现调用gp信息函数.mp4
│  │      38 Chains之全链路中实现全流程跑通.mp4
│  │      39 Memory之为什么会出现Memory模块？.mp4
│  │      40 Memory之如何自定义Memory功能？.mp4
│  │      41 Memory之自定义实体识别的Memory功能.mp4
│  │      42 Memory之内置模块ConversationBufferMemory.mp4
│  │      43 Memory之内置模块ConversationBufferWindowMemory.mp4
│  │      44 Memory之内置模块Entity.mp4
│  │      45 Memory之内置模块单独使用Memory.mp4
│  │      46 Memory之内置模块ConversationSummaryMemory.mp4
│  │      47 Agents之Agent架构的意义.mp4
│  │      48 Agents之Chains模块的优劣势.mp4
│  │      49 Agents之LangChain Agents的设计理念.mp4
│  │      50 Agents之自定义 Agents.mp4
│  │      51 Agents之LangChain提供的抽象.mp4
│  │      52 Agents之自定义ReAct方式的Agents.mp4
│  │      53 Agents之LangChain提供的ReAct Agent抽象.mp4
│  │      54 Agents之LangChain提供的XML Agent抽象.mp4
│  │      55 LangChain升级说明_.mp4
│  │      56 Retrieval之设计理念和意义.mp4
│  │      57 Retrieval之loader.mp4
│  │      58 Retrieval之Transformers.mp4
│  │      59 Retrieval之Embedding Model.mp4
│  │      60 Retrieval之vector store.mp4
│  │      61 Retrieval之Retrievers.mp4
│  │      62 LangChain API总结与展望.mp4
│  │      9 LangChain总体架构设计之什么是LangChain.mp4
│  │      
│  ├─第3章 高性能RAG商业知识库项目实战
│  │      100 高性能知识库之代码落地-基于知识库问答流程复现.mp4
│  │      101 高性能知识库之代码落地-基于知识库RAG代码剖析.mp4
│  │      102 高性能知识库之代码落地-效果评估方案选型.mp4
│  │      103 高性能知识库之代码落地-效果评估关键指标剖析.mp4
│  │      104 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Trulens演示.mp4
│  │      105 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Ragas演示.mp4
│  │      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
│  │      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
│  │      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
│  │      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
│  │      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
│  │      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
│  │      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
│  │      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
│  │      114 高性能知识库之代码落地-rerank算法原理.mp4
│  │      115 高性能知识库之代码落地-rerank算法效果复现.mp4
│  │      116 高性能知识库之代码落地-rerank算法代码实现.mp4
│  │      117 高性能知识库之代码落地-联网问答开发目标.mp4
│  │      118 高性能知识库之代码落地-联网问答搜索工具介绍.mp4
│  │      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
│  │      120 高性能知识库之代码落地-联网问答Docker安装部署.mp4
│  │      121 高性能知识库之代码落地-联网问答Milvus安装部署.mp4
│  │      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
│  │      123 高性能知识库之代码落地-联网问答效果复现.mp4
│  │      124 高性能知识库之代码落地-联网问答流程代码落地.mp4
│  │      125 高性能知识库之代码落地-问答推荐开发目标(1).mp4
│  │      126 高性能知识库之代码落地-问答推荐数据特征工程(2).mp4
│  │      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
│  │      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
│  │      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
│  │      130 高性能知识库之代码落地-问答推荐代码落地(6).mp4
│  │      131 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答原理分析(1).mp4
│  │      132 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答目标设计(2).mp4
│  │      133 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答LangChain支持(3).mp4
│  │      134 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答效果复现(4).mp4
│  │      135 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答代码落地(5)_.mp4
│  │      63 高性能知识库之需求分析(上).mp4
│  │      64 高性能知识库之需求分析(下).mp4
│  │      65 高性能知识库之架构设计.mp4
│  │      66 高性能知识库之详细设计-知识管理平台.mp4
│  │      67 高性能知识库之详细设计-智能对话.mp4
│  │      68 高性能知识库之详细设计-知识库.mp4
│  │      69 高性能知识库之详细设计-联网在线问答.mp4
│  │      70 高性能知识库之详细设计-问答推荐.mp4
│  │      71 高性能知识库之详细设计-基于Agent的RAG_.mp4
│  │      72 高性能知识库之技术选型.mp4
│  │      73 高性能知识库之资源评估.mp4
│  │      74 高性能知识库之代码落地-开发目标和环境准备(1).mp4
│  │      75 高性能知识库之代码落地-本地连接远程服务器(2).mp4
│  │      76 高性能知识库之代码落地-虚拟环境创建和依赖安装(3).mp4
│  │      77 高性能知识库之代码落地-项目运行(4).mp4
│  │      78 高性能知识库之代码落地-项目测试(5).mp4
│  │      79 高性能知识库之代码落地-开源模型部署(6).mp4
│  │      80 高性能知识库之代码落地-智能问答流程开发目标(1).mp4
│  │      81 高性能知识库之代码落地-智能问答项目启动和测试(2).mp4
│  │      82 高性能知识库之代码落地-智能问答表结构梳理(3).mp4
│  │      83 高性能知识库之代码落地-智能问答多进程多线程和异步编程(4).mp4
│  │      84 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理原理(5).mp4
│  │      85 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理流程演示(6).mp4
│  │      86 高性能知识库之代码落地-智能问答服务启动流程剖析(7).mp4
│  │      87 高性能知识库之代码落地-智能问答用户请求流程剖析(8).mp4
│  │      88 高性能知识库之代码落地-智能问答浏览器推流技术(9).mp4
│  │      89 高性能知识库之代码落地-知识管理开发目标和表结构设计.mp4
│  │      90 高性能知识库之代码落地-知识管理开发向量数据库选型.mp4
│  │      91 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(上).mp4
│  │      92 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(下).mp4
│  │      93 高性能知识库之代码落地-知识管理亿级wiki语料数据准备.mp4
│  │      94 高性能知识库之代码落地-知识管理亿级wiki语料数据处理.mp4
│  │      95 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理方案.mp4
│  │      96 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理(上).mp4
│  │      97 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理(下).mp4
│  │      98 高性能知识库之代码落地-知识管理全流程代码剖析.mp4
│  │      99 高性能知识库之代码落地-知识管理数据验证_.mp4
│  │      
│  ├─第4章 RAG性能开发工具选型
│  │      136 01 选型评估之用向量数据库还是知识图谱？_.mp4
│  │      137 02 选型评估之RAG常见的落地方案有哪些？.mp4
│  │      138 03 选型评估之有哪些优秀的RAG在线开发平台？.mp4
│  │      139 04 选型评估之有哪些优秀的RAG的开源项目？.mp4
│  │      140 05 选型评估之有哪些优秀的RAG的效果评估工具？.mp4
│  │      141 06 选型评估之有哪些优秀的向量数据库？.mp4
│  │      142 07 选型评估之有哪些落地的技术栈分享？.mp4
│  │      
│  ├─第5章 RAG性能优化经验分享
│  │      143 01 RAG性能优化之建议使用多路召回方案_.mp4
│  │      144 02 RAG性能优化之Embedding模型的选择.mp4
│  │      145 03 RAG性能优化之表格数据处理方案.mp4
│  │      146 04 RAG性能优化之相似度不准问题.mp4
│  │      147 05 RAG性能优化之幻觉问题.mp4
│  │      148 06 RAG性能优化之高性能的模型管理方案_.mp4
│  │      149 07 RAG性能优化之基于语义相似度缓存一致性方案.mp4
│  │      150 08 RAG性能优化之设计反馈机制.mp4
│  │      151 09 RAG性能优化之设置可解释性.mp4
│  │      152 10 RAG性能优化之推理资源设计.mp4
│  │      153 11 RAG性能优化之图文知识库设计方案_.mp4
│  │      154 12 RAG性能优化之效果评估方案_.mp4
│  │      
│  └─第6章 基于知识图谱构建知识库之GraphRAG（课程加餐）
└─DeepSeek+Dify构建智能体和企业知识库
        1 课程介绍.mp4
        10 Dify私有化部署之Docker容器支持GPU.mp4
        11 Dify私有化部署之接入在线的DeepSeek模型.mp4
        12 Dify案例实践之对话应用构建-智能机器人_.mp4
        13 Dify案例实践之对话应用-智能面试官.mp4
        14 Dify案例实践之智能体应用构建-智能旅游助手.mp4
        15 Dify案例实践之RAGAgent和WorkFlow的区别.mp4
        16 Dify案例实践之工作流应用构建-智能写作大神.mp4
        17 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(上).mp4
        18 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(下).mp4
        19 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(1).mp4
        2 Dify平台介绍_.mp4
        20 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(2).mp4
        21 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(3)_.mp4
        22 Dify案例实践之知识库应用构建-企业图文私有知识库.mp4
        3 Dify私有化部署方案设计.mp4
        4 Dify私有化部署之Docker安装.mp4
        5 Dify私有化部署之Dify服务启动和注册.mp4
        6 Dify私有化部署之接入Ollama平台.mp4
        7 Dify私有化部署之接入DeepSeek私有模型_.mp4
        8 Dify私有化部署之Xinference平台部署.mp4
        9 Dify私有化部署之接入Xinference平台.mp4
        Dify课程资料.txt

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