521-2025最新版大模型RAG入门到精通实战视频教程
——/2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程/├──10_10VectorStore向量存储与检索.mp438.13M
├──11_11Chrom向量数据库使用.mp441.88M
├──12_12向量数据库选型.mp436.82M
├──13_13RAG高级进阶实战.mp425.11M
├──14_14文本分割粒度.mp437.78M
├──15_15检索后排序.mp440.32M
├──16_16ReRanker模型.mp434.75M
├──17_17混合检索HybridSearch.mp446.07M
├──18_18RRF.mp422.65M
├──19_19PDF文档表格处理.mp465.95M
├──1、RAG工作原理.mp48.30M
├──20_20GraphRAG基本介绍.mp479.00M
├──21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp426.08M
├──22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp412.05M
├──23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp411.39M
├──24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp413.93M
├──25_25SentenceTransformer大模型详解.mp418.54M
├──26_26Embedding文本向量化处理实战.mp422.85M
├──27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp430.47M
├──28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp431.99M
├──29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp441.91M
├──2_2大模型目前固有的局限性.mp444.05M
├──30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp439.95M
├──30_30使用Streamlit创建Web应用实战_20250315_224845.mp439.95M
├──31_31程序员大模型学习最佳实践.mp477.38M
├──32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp438.29M
├──33_33大模型的局限性及解决方案.mp421.71M
├──34_34rag外挂私有知识库.mp421.00M
├──35_35Indexing.mp422.07M java8.com
├──36_36检索和生成.mp424.48M
├──37_37finetuning微调.mp449.06M
├──38_38增量训练pretrainging.mp438.98M
├──39_39functioncalling调用企业.mp465.81M
├──3_3检索增强生成.mp439.77M
├──4_4文档的加载与切割.mp436.53M
├──5_5LLM接口封装.mp430.00M
├──6_6Prompt模版.mp425.87M
├──7_7什么是向量.mp442.14M
├──8_8文本向量.mp456.19M
└──9_9文本向量是怎么得到的选.mp487.49M
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