引爆行业变革！AI大模型的训练、RAG-Agent应用与实战项目全解析

项目简介：

《AI大模型开发与应用全攻略》来袭！全方位剖析AI大模型训练与应用，带你从基础理论起步，深入模型微调精髓，领略RAG技术魅力，解锁向量数据库奥秘，再探Agent设计巧思，直至项目实操落地。技术原理与实践方法一网打尽，为行业落地指明方向，助你轻松驾驭AI大模型，开启智能新纪元！

课程内容：

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

34.第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi.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

课程学习：

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