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01、RAG工作原理.mp4
02、2大模型目前固有的局限性.mp4
03、3检索增强生成.mp4
04、4文档的加载与切割.mp4
05、5LLMI接口封装.mp4
06、6Prompt模版.mp4
07、7什么是向量.mp4
08、8文本向量.mp4
09、9文本向量是怎么得到的选.mp4
10、10VectorStore向量存储与检索.mp4
11、11C++hrom向量数据库使用.mp4
12、12向量数据库选型.mp4
13、13RAG高级进阶实战.mp4
14、14文本分割粒度.mp4
15、15检索后排序.mp4
16、16ReRanker模型.mp4
17、17混合检索Hybridsearch.mp4
18、18RRF.mp4
19、19PDF文档表格处理.mp4
20、20GraphRAG基本介绍.mp4
21、21实战一RAGWorkflowl作流详解.mp4
22、22RAGVSFineTuning模型微调.mp4
23、23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4
24、24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4
25、25SentenceTransformer大模型详解.mp4
26、26Embedding文本向量化处理实战.mp4
27、27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp4
28、28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4
29、29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4
30、30使用Streamlit创建web应用实战.mp4
31、31程序员大模型学习最佳实践.mp4
32、32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4
33、33大模型的局限性及解决方案.mp4
34、34rag外挂私有知识车.mp4
35、35Indexing.mp4
36、36检索和生成.mp4
37、37finetuning微调.mp4
38、38增量训练pretrainging.mp4
39、39functioncalling调用企业.mp4
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发表于 2025-3-28 11:00:00
发表于 2025-3-28 11:21:47
