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- file:2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律 .mp4
- file:28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT TOT .mp4
- file: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
- file:6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调 .mp4
- file:9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操 .mp4
- file:38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen .mp4
- file:4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备 .mp4
- file:8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4
- file:17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测 .mp4
- file:12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde .mp4
- file: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
- file:40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A .mp4
- file:33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT .mp4
- file:13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式 .mp4
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- file:14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc .mp4
- file:19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT .mp4
- file:26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景 .mp4
- file:3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode .mp4
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- file: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
- file:5_第二课：微调数据集准备（SFT 继续预训练，偏好优化） .mp4
- file:35_第九课：Langchain项目原理与实战 .mp4
- file:21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则 .mp4
- file:15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW .mp4
- file:34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi .mp4
- file:29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服 .mp4
- file:11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE .mp4
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- file:37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age .mp4
- file:10_第二课：NaiveRAG与langchain实践 .mp4
- file:24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码 .mp4
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- file:企业RAG技术实战.pdf
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