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- file:27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、 .mp4
- file:31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct .mp4
- file:40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A .mp4
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- 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
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- file:8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署） .mp4
- file:22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH .mp4
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- 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: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
- file:19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT .mp4
- 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:16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调 .mp4
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- file:34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi .mp4
- file:25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens .mp4
- file:39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具 .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:30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR .mp4
- file:7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark） .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:rerank技术.pdf
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- file:企业RAG技术实战.pdf
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