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2025西瓜AI大模型RAG项目实战课

editorial_too_short:413,title_echo 2025西瓜AI大模型RAG项目实战课 深入AI大模型RAG技术，实战项目提升能力 编辑点评 实战性强，涵盖RAG模型全流程，适合有AI背景的开发者进阶。 ⭐ 编辑推荐 本课程深入讲解AI大模型RAG项目实战，从架构设计到代码实现

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2025西瓜AI大模型RAG项目实战课

深入AI大模型RAG技术，实战项目提升能力

编辑点评

实战性强，涵盖RAG模型全流程，适合有AI背景的开发者进阶。

⭐ 编辑推荐

本课程深入讲解AI大模型RAG项目实战，从架构设计到代码实现，助你掌握RAG技术。

课程亮点

• AI大模型RAG项目实战
• LangChain架构解析
• 高性能知识库构建

课程目录

AI大模型RAG项目实战课100 集
  • 15 Model IO之LangChain官网介绍.mp4 [81.0 MB]
  • 122 高性能知识库之代码落地-联网问答数据入库代码设计【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [86.8 MB]
  • 13 LangChain总体架构设计之核心API设计剖析【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [20.3 MB]
  • 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 [49.7 MB]
  • 148 06 RAG性能优化之高性能的模型管理方案_【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [26.0 MB]
  • 137 02 选型评估之RAG常见的落地方案有哪些？.mp4 [7.1 MB]
  • 6 RAG 架构演进之Advanced RAG.mp4 [73.1 MB]
  • 27 Model IO之LangChain调用在线模型的外部函数【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [65.4 MB]
  • 1 课程介绍.mp4 [27.0 MB]
  • 70 高性能知识库之详细设计-问答推荐.mp4 [6.6 MB]
  • 134 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答效果复现(4).mp4 [34.5 MB]
  • 136 01 选型评估之用向量数据库还是知识图谱？_.mp4 [16.1 MB]
  • 100 高性能知识库之代码落地-基于知识库问答流程复现.mp4 [37.8 MB]
  • 82 高性能知识库之代码落地-智能问答表结构梳理(3).mp4 [43.9 MB]
  • 44 Memory之内置模块Entity.mp4 [39.6 MB]
  • 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【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [61.8 MB]
  • 61 Retrieval之Retrievers【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [16.9 MB]
  • 10 LangChain总体架构设计之LangChain总体架构剖析.mp4 [76.4 MB]
  • 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 [8.7 MB]
  • 150 08 RAG性能优化之设计反馈机制【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [4.5 MB]
  • 68 高性能知识库之详细设计-知识库.mp4 [9.0 MB]
  • 152 10 RAG性能优化之推理资源设计.mp4 [11.0 MB]
  • 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【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [8.3 MB]
  • 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【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [35.3 MB]
  • 116 高性能知识库之代码落地-rerank算法代码实现【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [30.5 MB]
  • 74 高性能知识库之代码落地-开发目标和环境准备(1)【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [32.2 MB]
  • 99 高性能知识库之代码落地-知识管理数据验证_.mp4 [6.4 MB]
  • 36 Chains之全链路中实现调用天气函数【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [49.0 MB]
  • 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【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [42.0 MB]
  • 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 [66.6 MB]
  • 139 04 选型评估之有哪些优秀的RAG的开源项目？【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [9.7 MB]
  • 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 [69.1 MB]
  • 125 高性能知识库之代码落地-问答推荐开发目标(1)【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [10.9 MB]
  • 75 高性能知识库之代码落地-本地连接远程服务器(2)【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [27.5 MB]
  • 8 RAG 的应用落地场景【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [14.6 MB]
  • 60 Retrieval之vector store【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [27.3 MB]
  • 144 02 RAG性能优化之Embedding模型的选择【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [3.1 MB]
  • 143 01 RAG性能优化之建议使用多路召回方案_.mp4 [13.0 MB]
  • 71 高性能知识库之详细设计-基于Agent的RAG_.mp4 [7.8 MB]
  • 126 高性能知识库之代码落地-问答推荐数据特征工程(2).mp4 [90.9 MB]
  • 92 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(下).mp4 [17.6 MB]
  • 7 微调 和 RAG 方案选型.mp4 [17.0 MB]
  • 66 高性能知识库之详细设计-知识管理平台【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [7.8 MB]
  • 121 高性能知识库之代码落地-联网问答Milvus安装部署.mp4 [35.5 MB]
  • 80 高性能知识库之代码落地-智能问答流程开发目标(1).mp4 [18.7 MB]
  • 117 高性能知识库之代码落地-联网问答开发目标【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [18.1 MB]
  • 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)【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [50.7 MB]
  • 130 高性能知识库之代码落地-问答推荐代码落地(6).mp4 [60.6 MB]
  • 135 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答代码落地(5)_.mp4 [42.9 MB]
  • 84 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理原理(5)【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [34.0 MB]
  • 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)【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [31.7 MB]
  • 140 05 选型评估之有哪些优秀的RAG的效果评估工具？【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [24.8 MB]
  • 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 [33.3 MB]
  • 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 [23.5 MB]
  • 142 07 选型评估之有哪些落地的技术栈分享？【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [28.1 MB]
  • 24 Model IO之Ollama工具部署和私有模型部署【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [26.4 MB]
  • 47 Agents之Agent架构的意义.mp4 [36.3 MB]
  • 2 RAG 流程详细剖析【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [17.4 MB]
  • 22 Model IO之Prompts使用自定义示例器构建模版.mp4 [46.8 MB]
  • 43 Memory之内置模块ConversationBufferWindowMemory.mp4 [29.0 MB]
  • 37 Chains之全链路中实现调用gp信息函数.mp4 [31.0 MB]
  • 103 高性能知识库之代码落地-效果评估关键指标剖析.mp4 [5.0 MB]
  • 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 [18.4 MB]
  • 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 [15.1 MB]
  • 77 高性能知识库之代码落地-项目运行(4).mp4 [16.5 MB]
  • 23 Model IO之Output Parser.mp4 [46.4 MB]
  • 151 09 RAG性能优化之设置可解释性.mp4 [5.4 MB]
  • 133 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答LangChain支持(3).mp4 [5.6 MB]
  • 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 [13.3 MB]
  • 45 Memory之内置模块单独使用Memory.mp4 [31.3 MB]
  • 51 Agents之LangChain提供的抽象.mp4 [24.1 MB]
  • 25 Model IO之LangChain调用私有模型.mp4 [14.1 MB]
  • 124 高性能知识库之代码落地-联网问答流程代码落地.mp4 [68.8 MB]
  • 38 Chains之全链路中实现全流程跑通.mp4 [43.8 MB]
  • 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 [23.1 MB]
  • 78 高性能知识库之代码落地-项目测试(5).mp4 [26.3 MB]
  • 102 高性能知识库之代码落地-效果评估方案选型.mp4 [21.3 MB]
  • 46 Memory之内置模块ConversationSummaryMemory.mp4 [24.8 MB]
  • 5 RAG 架构演进之Naive RAG.mp4 [21.0 MB]
  • 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 [69.8 MB]
  • 49 Agents之LangChain Agents的设计理念.mp4 [23.6 MB]
  • 40 Memory之如何自定义Memory功能？.mp4 [44.7 MB]
  • 63 高性能知识库之需求分析(上).mp4 [20.5 MB]
  • 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 [21.1 MB]
  • 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 [70.8 MB]
  • 118 高性能知识库之代码落地-联网问答搜索工具介绍.mp4 [5.5 MB]
  • 67 高性能知识库之详细设计-智能对话.mp4 [7.7 MB]
  • 138 03 选型评估之有哪些优秀的RAG在线开发平台？.mp4 [12.1 MB]
  • 14 Model IO之贯穿整个课程的业务场景引入.mp4 [93.8 MB]
  • 12 LangChain总体架构设计之Agent架构支持.mp4 [35.2 MB]
  • 115 高性能知识库之代码落地-rerank算法效果复现.mp4 [34.0 MB]
  • 26 Model IO之大模型外部函数调用流程剖析.mp4 [53.4 MB]
  • 145 03 RAG性能优化之表格数据处理方案.mp4 [9.5 MB]
  • 34 Chains之历史的Chains中的SequentialChain.mp4 [41.5 MB]
  • 16 Model IO之Model IO总体概述.mp4 [48.5 MB]
  • 147 05 RAG性能优化之幻觉问题.mp4 [4.1 MB]
  • 131 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答原理分析(1).mp4 [15.8 MB]
  • 79 高性能知识库之代码落地-开源模型部署(6).mp4 [75.8 MB]
  • 9 LangChain总体架构设计之什么是LangChain.mp4 [89.9 MB]
  • 52 Agents之自定义ReAct方式的Agents.mp4 [40.5 MB]
DeepSeek+Dify构建智能体和企业知识库24 集
  • 17 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(上).mp4 [26.2 MB]
  • 9 Dify私有化部署之接入Xinference平台.mp4 [48.0 MB]
  • 14 Dify案例实践之智能体应用构建-智能旅游助手.mp4 [86.3 MB]
  • 16 Dify案例实践之工作流应用构建-智能写作大神.mp4 [127.4 MB]
  • 19 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(1)【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [33.3 MB]
  • 21 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(3)_.mp4 [15.8 MB]
  • 7 Dify私有化部署之接入DeepSeek私有模型_.mp4 [18.1 MB]
  • 2 Dify平台介绍_.mp4 [52.9 MB]
  • 12 Dify案例实践之对话应用构建-智能机器人_【公重号：CunWorkNotes】.mp4 [19.7 MB]
  • 13 Dify案例实践之对话应用-智能面试官.mp4 [86.3 MB]
  • 20 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(2).mp4 [42.6 MB]
  • 8 Dify私有化部署之Xinference平台部署.mp4 [86.9 MB]
  • 11 Dify私有化部署之接入在线的DeepSeek模型.mp4 [9.9 MB]
  • 5 Dify私有化部署之Dify服务启动和注册.mp4 [63.0 MB]
  • 4 Dify私有化部署之Docker安装.mp4 [48.8 MB]
  • 15 Dify案例实践之RAGAgent和WorkFlow的区别.mp4 [27.0 MB]
  • 1 课程介绍.mp4 [26.7 MB]
  • Dify课程资料.txt [61.0 B]
  • 10 Dify私有化部署之Docker容器支持GPU.mp4 [80.4 MB]
  • 18 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(下).mp4 [104.6 MB]
  • 6 Dify私有化部署之接入Ollama平台.mp4 [75.1 MB]
  • 3 Dify私有化部署方案设计.mp4 [73.9 MB]
  • 22 Dify案例实践之知识库应用构建-企业图文私有知识库.mp4 [81.8 MB]
  • hw-chat-0.2.exe [39.8 MB]

适合人群

  • AI开发者
  • 机器学习工程师
  • 数据科学家

学习收获

掌握RAG模型架构
实现高性能知识库
提升AI项目实战能力

祝您学习愉快！

学有所成，前程似锦！

课程目录

课程目录155 集
  • RAG课程资料.rar
  • 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
  • 9 LangChain总体架构设计之什么是LangChain.mp4
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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
  • 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

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