2025西瓜AI大模型RAG项目实战课

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

课程目录

📁 AI大模型RAG项目实战课
15 Model IO涔婰angChain瀹樼綉浠嬬粛.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]
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]
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]
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涔婱odel IO鎬讳綋姒傝堪.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骞冲彴浠嬬粛_.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！