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[python] 2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程 |
——/2025最新版大模型RAG入门到精通实战教程/ ├──10_10VectorStore向量存储与检索.mp4 38.13M ├──11_11Chrom向量数据库使用.mp4 41.88M ├──12_12向量数据库选型.mp4 36.82M ├──13_13RAG高级进阶实战.mp4 25.11M ├──14_14文本分割粒度.mp4 37.78M ├──15_15检索后排序.mp4 40.32M ├──16_16ReRanker模型.mp4 34.75M ├──17_17混合检索HybridSearch.mp4 46.07M ├──18_18RRF.mp4 22.65M ├──19_19PDF文档表格处理.mp4 65.95M ├──1、RAG工作原理.mp4 8.30M ├──20_20GraphRAG基本介绍.mp4 79.00M ├──21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp4 26.08M ├──22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp4 12.05M ├──23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4 11.39M ├──24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4 13.93M ├──25_25SentenceTransformer大模型详解.mp4 18.54M ├──26_26Embedding文本向量化处理实战.mp4 22.85M ├──27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp4 30.47M ├──28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4 31.99M ├──29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4 41.91M ├──2_2大模型目前固有的局限性.mp4 44.05M ├──30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp4 39.95M ├──30_30使用Streamlit创建Web应用实战_20250315_224845.mp4 39.95M ├──31_31程序员大模型学习最佳实践.mp4 77.38M ├──32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4 38.29M ├──33_33大模型的局限性及解决方案.mp4 21.71M ├──34_34rag外挂私有知识库.mp4 21.00M ├──35_35Indexing.mp4 22.07M ├──36_36检索和生成.mp4 24.48M ├──37_37finetuning微调.mp4 49.06M ├──38_38增量训练pretrainging.mp4 38.98M ├──39_39functioncalling调用企业.mp4 65.81M ├──3_3检索增强生成.mp4 39.77M ├──4_4文档的加载与切割.mp4 36.53M ├──5_5LLM接口封装.mp4 30.00M ├──6_6Prompt模版.mp4 25.87M ├──7_7什么是向量.mp4 42.14M ├──8_8文本向量.mp4 56.19M └──9_9文本向量是怎么得到的选.mp4 87.49M
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