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
    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
    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!