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构建企业级AI大脑 大模型微调+高级RAG架构+智能Agent开发与项目实战

AI
课程简介

构建企业级AI大脑 大模型微调+高级RAG架构+智能Agent开发与项目实战 企业级AI大脑构建实战指南 编辑点评 深入浅出AI大脑架构,涵盖大模型微调、RAG架构、智能Agent开发,实战性强。 ⭐ 编辑推荐 本课程从大模型微调起步,深入讲解RAG架构和智能Agent开发,通过实战项目构建企业级AI大脑。 ✨ 课程亮点 ✦ 大模型微调与RAG架构 ✦ 智…

已有 3 人浏览 发布 2026-05-28 更新 2026-09-03

构建企业级AI大脑 大模型微调+高级RAG架构+智能Agent开发与项目实战

企业级AI大脑构建实战指南

编辑点评

深入浅出AI大脑架构,涵盖大模型微调、RAG架构、智能Agent开发,实战性强。

⭐ 编辑推荐

本课程从大模型微调起步,深入讲解RAG架构和智能Agent开发,通过实战项目构建企业级AI大脑。

✨ 课程亮点

大模型微调与RAG架构
智能Agent设计与开发
实战项目驱动学习

课程目录

├─1_第一课:人工智能介绍:迭代路径,大模型进化树,技术分类 .mp4
├─2_第二课:柏拉图表征假说与scalinglaw:KM缩放定律 .mp4
├─3_第三课:AI开发环境(python、conda、vscode .mp4
├─4_第一课:大模型微调llama-factory环境准备 .mp4
├─5_第二课:微调数据集准备(SFT 继续预训练,偏好优化) .mp4
├─6_第三课:微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4
├─7_第四课:模型评估(批量推理与自动评估benchmark) .mp4
├─8_第五课:模型部署(模型合并导出与量化,本地部署) .mp4
├─9_第一课:RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4
├─10_第二课:NaiveRAG与langchain实践 .mp4
├─11_第三课:高级RAG(一)层次索引,句子窗口,子查询,HyDE .mp4
├─12_第四课:高级RAG(二)提示词压缩,融合,llamainde .mp4
├─13_第五课:模块化RAG(一)顺序模式,条件模式,分支模式 .mp4
├─14_第六课:模块化RAG(二)迭代,递归检索,FLARE,Toc .mp4
├─15_第七课:Embedding原理:word2vec、CBOW .mp4
├─16_第八课:Embedding模型训练:llamaindex微调 .mp4
├─17_第九课:Embedding模型评估:MRR评测,MTEB评测 .mp4
├─18_第十课:Rerank技术原理与实践(一)交叉编码与双编码 .mp4
├─19_第十一课:Rerank模型微调与实践(二)rankGPT .mp4
├─20_第十二课:向量数据库简介与相似性测量:欧式距离,余弦相似度 .mp4
├─21_第十三课:相似性搜索算法:k-means,肘部法则 .mp4
├─22_第十四课:近似邻近算法与过滤向量:PQ量化,HNSW,LSH .mp4
├─23_第十五课:向量数据库选型:专用向量数据库,传统数据库支持向量 .mp4
├─24_第十六课:向量数据库代码示例:chroma与qdrant代码 .mp4
├─25_第十七课:RAG评估:评估指标,RAGAs,TruLens .mp4
├─26_第十八课:RAG行业落地:实践心得,落地经验,业务场景 .mp4
├─27_第一课:Agent原理简介:planning、memory、 .mp4
├─28_第二课:提示词工程:软提示词,fewshot,COT TOT .mp4
├─29_第三课:Agent平台:国内外主流平台,Coze搭建智能客服 .mp4
├─30_第四课:Agent工具使用与functioncall:MR .mp4
├─31_第五课:Agent设计模式(一):Fewshot,ReAct .mp4
├─32_第六课:Agent设计模式(二):REWOO,LLMComp .mp4
├─33_第七课:Agent设计模式(三):Reflexion,LAT .mp4
├─35_第九课:Langchain项目原理与实战 .mp4
├─36_第十课:Langgraph项目原理与实战 .mp4
├─37_第十一课:Langgraph多Agent架构:协作多Age .mp4
├─38_第十二课:AutoGen项目原理与实战(一):AutoGen .mp4
├─39_第十三课:AutoGen项目原理与实战(二):代码执行,工具 .mp4
├─40_第十四课:CrewAI项目原理与实战:Crew Task A .mp4
(1)\资料;目录中文件数:4个
├─embedding技术.pdf
├─llama-factory微调.pdf
├─rerank技术.pdf
├─企业RAG技术实战.pdf

适合人群

  • AI工程师
  • 数据科学家
  • 产品经理

🎯 学习收获

  • 掌握AI大脑架构
  • 学会RAG架构应用
  • 实现智能Agent开发

🎉 祝您学习愉快!

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