RAG全栈技术从基础到精通 打造高精准AI应用

00.资料

｜ ｜ 00.资料.zip 122.89M

第10章 基于知识图谱[金融智库]：从RAG到Graph RAG，让企业知识图谱更智能

｜ 10-1 本章介绍_ev.mp4 4.17M

｜ 10-2 认识金融智库知识图谱数据：特别的知识三元组_ev.mp4 24.00M

｜ 10-3 如何存储和操作知识图谱：neo4j和nebulagraph_ev.mp4 29.23M

｜ 10-4 实战：动手构建金融智库知识图谱-1_ev.mp4 38.12M

｜ 10-5 实战：动手构建金融智库知识图谱-2_ev.mp4 45.11M

｜ 10-6 RAG和Graph RAG有什么区别：如何构建Graph RAG_ev.mp4 29.71M

｜ 10-7 实战：利用Graph RAG构建金融智库知识库应用_ev.mp4 64.07M

｜ 10-8 总结和展望：如何自我学习，跟进前沿技术_ev.mp4 15.19M

第11章 基于知识图谱[金融智库]：从RAG到agenticRAG，实现自动切换不同信息源

｜ 11-1 本章介绍_ev.mp4 1.99M

｜ 11-2 大模型的手脚：AI智能体Agent_ev.mp4 22.88M

｜ 11-3 推理和行动并行：ReAct框架_ev.mp4 8.67M

｜ 11-4 基于Agent的多文档RAG Router_ev.mp4 4.10M

｜ 11-5 实战：利用ReAc Agent实现 RAG Router_ev.mp4 37.76M

｜ 11-6 本章总结_ev.mp4 2.11M

第12章 [RAG扩展]企业员工助手-接口和界面开发

｜ 12-1 本章介绍_ev.mp4 1.84M

｜ 12-2 演示界面神器：gradio介绍_ev.mp4 18.45M

｜ 12-3 实战：gradio整合两大RAG项目(1)_ev.mp4 31.49M

｜ 12-4 实战：gradio整合两大RAG项目(2)_ev.mp4 46.01M

第13章 [RAG进阶]企业员工助手-项目进阶：RAG微调

｜ 13-1 本章介绍_ev.mp4 2.31M

第14章 企业员工助手-总结和展望

｜ 14-1 -1 项目总结和展望：课程回顾与总结_ev.mp4 20.59M

｜ 14-2 -2 项目总结和展望：课程总结与AI岗位面试技巧_ev.mp4 21.58M

第1章 课程学习必知——助你顺利学习以及避坑

｜ 1-1 全面了解课程，让你少走弯路，必看!!!_ev.mp4 26.88M

第2章 掌握未来AI趋势：RAG引领大语言模型新纪元

｜ 2-1 本章简介_ev.mp4 1.26M

｜ 2-2 满足企业精准需求：RAG如何填补大语言模型短板_ev.mp4 5.16M

｜ 2-3 解锁RAG三大核心_ev.mp4 2.39M

｜ 2-4 深入思考 long context加持的大模型企业还需要RAG_ev.mp4 10.51M

｜ 2-5 RAG技术栈：从[合格]到[优秀]的跨越_ev.mp4 4.55M

｜ 2-6 本课程案例分析与说明_ev.mp4 3.85M

｜ 2-7运行和开发环境搭建.pdf 2.13M

｜ 2-8课程机器配置要求说明.pdf 77.38kb

第3章 [企业级专业选型]RAG核心一：挑选符合企业的[优秀]大语言基石模型

｜ 3-1 本章简介_ev.mp4 2.43M

｜ 3-10 [文档]如何通过ollama部署本地大模型-deepseek-r1.pdf 1.23M

｜ 3-11 实战：使用大语言模型(本地和API、GPU和CPU)-1_ev.mp4 37.03M

｜ 3-12 实战：使用大语言模型(本地和API、GPU和CPU)-2_ev.mp4 38.42M

｜ 3-2 大模型入门：核心要点和技术演变(token、transformer、训练)_ev.mp4 33.47M

｜ 3-3 国内外大模型产品必知必会_ev.mp4 6.50M

｜ 3-4 没有GPU如何调用大模型-大模型调用的三种方式_ev.mp4 15.08M

｜ 3-5 火眼金星：如何分辨大模型的好坏_ev.mp4 10.36M

｜ 3-6 RAG应用：挑选大模型的四大步骤_ev.mp4 4.11M

｜ 3-7 总结和展望：不同项目角色需要对AI大模型了解程度的差异性分析_ev.mp4 17.12M

｜ 3-8 [文档]大语言模型如何下载.pdf 1.24M

｜ 3-9 [文档]星火大模型API使用.pdf 716.92kb

第4章 [企业级专业选型]RAG核心二：挑选合适RAG的向量Embedding模型

｜ 4-1 本章介绍_ev.mp4 1.04M

｜ 4-2 embedding模型的重要性_ev.mp4 5.44M

｜ 4-3 embedding是怎么炼成的?_ev.mp4 8.66M

｜ 4-4 主流中文embedding模型_ev.mp4 14.40M

｜ 4-5 embedding模型排行榜靠谱不靠谱，如何选择_ev.mp4 6.88M

｜ 4-6 [文档]embedding模型下载.pdf 118.72kb

｜ 4-7 实战：embedding模型加载和使用对比_ev.mp4 44.48M

｜ 4-8 本章总结_ev.mp4 2.01M

第5章 [企业级专业选型]RAG核心三：企业级的向量数据库选型和高效使用

｜ 5-1 本章介绍_ev.mp4 1.57M

｜ 5-2 全方位对比：主流向量数据库_ev.mp4 21.00M

｜ 5-3 企业级向量数据库的要求_ev.mp4 2.92M

｜ 5-4 向量数据库相似性搜索_ev.mp4 4.06M

｜ 5-5 性能为王：探索向量数据索引优化技术_ev.mp4 29.41M

｜ 5-6 实战：部署和使用企业级向量数据库(chroma和milvus)-1_ev.mp4 32.28M

｜ 5-7 实战：部署和使用企业级向量数据库(chroma和milvus)-2_ev.mp4 29.99M

｜ 5-8 总结和展望：企业级应用的高可用性_ev.mp4 3.77M

第6章 [企业员工智能问答助手-实现V1.0版]高效处理企业复杂业务数据

｜ 6-1 本章介绍_ev.mp4 1.41M

｜ 6-2 复杂：企业数据复杂多样_ev.mp4 7.15M

｜ 6-3 原则：垃圾进垃圾出，注重文档质量_ev.mp4 6.51M

｜ 6-4 挑战：RAG如何读取多样性文档(文本、表格和布局分析)_ev.mp4 15.29M

｜ 6-5 文档分块：递归文本分块和语义智能分块_ev.mp4 21.75M

｜ 6-6 实战：实现制度问答模块数据读取和切割_ev.mp4 100.41M

｜ 6-7 本章总结_ev.mp4 1.91M

第7章 [企业员工智能问答助手-实现V1.0版]搭建制度问答baseline RAG

｜ 7-1 本章介绍_ev.mp4 1.79M

｜ 7-2 [企业员工制度问答助手]需求分析_ev.mp4 4.86M

｜ 7-3 项目技术选型_ev.mp4 2.20M

｜ 7-4 项目架构设计_ev.mp4 3.90M

｜ 7-5 实战：实现制度问答模块RAG baseline_ev.mp4 55.87M

｜ 7-6 总结和展望：转变思想，AI应用开发和传统软件开发的区别_ev.mp4 6.90M

第8章 [企业员工智能问答助手-评估V1.0版]有效评估RAG是提升的关键

｜ 8-1 本章介绍_ev.mp4 1.23M

｜ 8-2 RAG迭代的关键：评估_ev.mp4 6.53M

｜ 8-3 RAG评估的三大步骤_ev.mp4 1.48M

｜ 8-4 RAG评价神器：Ragas框架_ev.mp4 36.16M

｜ 8-5 实战：用Ragas评估制度问答模块的性能_ev.mp4 14.18M

｜ 8-6 本章总结_ev.mp4 3.89M

第9章 [企业员工智能问答助手-实现V2.0版]提升RAG的[14种]检索增强技能

｜ 9-1 本章介绍_ev.mp4 1.94M

｜ 9-10 总结和展望：关于企业里需要良好的代码规范和代码管理_ev.mp4 34.88M

｜ 9-11 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-查询增强-1_ev.mp4 43.41M

｜ 9-12 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-查询增强-2_ev.mp4 73.72M

｜ 9-13 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-多索引增强_ev.mp4 53.58M

｜ 9-14 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-融合检索_ev.mp4 17.33M

｜ 9-15 [文档]重排rerank模型如何下载.pdf 42.79kb

｜ 9-16 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-rerank重排_ev.mp4 22.49M

｜ 9-17 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-迭代检索增强生成_ev.mp4 18.39M

｜ 9-18 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-self-RAG-1_ev.mp4 38.98M

｜ 9-19 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-self-RAG-2_ev.mp4 48.83M

｜ 9-2 一图剖析RAG进化之路：探索优化点_ev.mp4 5.02M

｜ 9-3 检索的两大形态：稀疏 vs 稠密_ev.mp4 15.28M

｜ 9-4 查询增强：增加相关内容-Query2doc+ HyDE+子问题查询+问题改写+Task Step Back_ev.mp4 36.68M

｜ 9-5 多索引增强：从不同维度构建索引，强化相关内容_ev.mp4 15.67M

｜ 9-6 检索后增强：融合检索，三个臭皮匠顶一个诸葛亮_ev.mp4 13.13M

｜ 9-7 检索后增强：重排序技术(Re-rank)_ev.mp4 8.69M

｜ 9-8 系统性增强：迭代检索增强生成，从上一迭代收获信息_ev.mp4 13.56M

｜ 9-9 RAG新范式：自我评估增强Self-RAG_ev.mp4 17.30M