AI 大模型应用开发实战项目课程（训练+RAG+Agent）

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AI 大模型应用开发的实战项目课程整理了一份，覆盖训练、RAG、Agent 全链路：

https://pan.quark.cn/s/42e2f27dd6bb

内容目录	大小
📁 龙哥-AI大模型应用开发-模型训练-RAG-Agent-AI项目实战
📁 资料
📁 {1}-大模型工程师配套资料
📄 [17]-第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测.mp4	139M
📄 [22]-第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH.mp4	167M
📄 [28]-第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COT,TOT.mp4	120M
📄 [34]-第八课：Agent框架：Single Agent，Multi.mp4	118M
📄 [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	78M
📄 [5]-第二课：微调数据集准备（SFT,继续预训练，偏好优化）.mp4	160M
📄 [41]-第一课：知识图谱：RDF,RDFS,OWL，知识图谱架构,实.mp4	139M
📄 [29]-第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服.mp4	98M
📄 [15]-第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW.mp4	104M
📄 [25]-第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens.mp4	143M
📄 [3]-第三课：AI开发环境（python、conda、vscode.mp4	75M
📄 [38]-第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen.mp4	122M
📄 [8]-第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署）.mp4	132M
📄 [16]-第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调.mp4	133M
📄 [31]-第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct.mp4	127M
📄 [27]-第一课：Agent原理简介：planning、memory、.mp4	83M
📄 [44]-第四课：GraphRAG（三）：全局查询，局部查询，drif.mp4	94M

项目驱动型课程，每个模块都有可运行的案例，适合把零散知识串成完整技能栈。自取。

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