2025西瓜AI大模型RAG项目实战课

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├─AI大模型RAG项目实战课
│    1 课程介绍.mp4
│    2 RAG 流程详细剖析.mp4
│    3 大模型应用落地痛点剖析.mp4
│    4 RAG 关键问题剖析.mp4
│    5 RAG 架构演进之NAIve RAG.mp4
│    6 RAG 架构演进之Advanced RAG.mp4
│    7 微调和 RAG 方案选型.mp4
│    8 RAG 的应用落地场景.mp4
│    9 LangChAIn总体架构设计之什么是LangChAIn.mp4
│    10 LangChAIn总体架构设计之LangChAIn总体架构剖析.mp4
│    11 LangChAIn总体架构设计之RAG架构支持.mp4
│    12 LangChAIn总体架构设计之Agent架构支持.mp4
│    13 LangChAIn总体架构设计之核心API设计剖析.mp4
│    14 Model IO之贯穿整个课程的业务场景引入.mp4
│    15 Model IO之LangChAIn官网介绍.mp4
│    16 Model IO之Model IO总体概述.mp4
│    17 Model IO之模型调用API实践.mp4
│    18 Model IO之Prompts使用str.format构建模版.mp4
│    19 Prompts使用Few-Shot构建模版.mp4
│    20 Model IO之Prompts使用ExampleSelector构建模版(上).mp4
│    21 Model IO之Prompts使用ExampleSelector构建模版(下).mp4
│    22 Model IO之Prompts使用自定义示例器构建模版.mp4
│    23 Model IO之Output Parser.mp4
│    24 Model IO之Ollama工具部署和私有模型部署.mp4
│    25 Model IO之LangChAIn调用私有模型.mp4
│    26 Model IO之大模型外部函数调用流程剖析.mp4
│    27 Model IO之LangChAIn调用在线模型的外部函数.mp4
│    28 Model IO之自定义关于外部函数的解析器.mp4
│    29 Model IO之LangChAIn调用开源模型的外部函数.mp4
│    30 ChAIns之设计理念和意义.mp4
│    31 ChAIns之基于LCEC语言构建的ChAIns.mp4
│    32 ChAIns之历史的ChAIns中的最简单的ChAIn.mp4
│    33 ChAIns之历史的ChAIns中的SimpleSequentialChAIn.mp4
│    34 ChAIns之历史的ChAIns中的SequentialChAIn.mp4
│    35 ChAIns之历史的ChAIns中的RouterChAIn.mp4
│    36 ChAIns之全链路中实现调用天气函数.mp4
│    37 ChAIns之全链路中实现调用gp信息函数.mp4
│    38 ChAIns之全链路中实现全流程跑通.mp4
│    39 Memory之为什么会出现Memory模块？.mp4
│    40 Memory之如何自定义Memory功能？.mp4
│    41 Memory之自定义实体识别的Memory功能.mp4
│    42 Memory之内置模块ConversationBufferMemory.mp4
│    43 Memory之内置模块ConversationBufferWindowMemory.mp4
│    44 Memory之内置模块Entity.mp4
│    45 Memory之内置模块单独使用Memory.mp4
│    46 Memory之内置模块ConversationSummaryMemory.mp4
│    47 Agents之Agent架构的意义.mp4
│    48 Agents之ChAIns模块的优劣势.mp4
│    49 Agents之LangChAIn Agents的设计理念.mp4
│    50 Agents之自定义 Agents.mp4
│    51 Agents之LangChAIn提供的抽象.mp4
│    52 Agents之自定义ReAct方式的Agents.mp4
│    53 Agents之LangChAIn提供的ReAct Agent抽象.mp4
│    54 Agents之LangChAIn提供的XML Agent抽象.mp4
│    55 LangChAIn升级说明.mp4
│    56 Retrieval之设计理念和意义.mp4
│    57 Retrieval之loader.mp4
│    58 Retrieval之Transformers.mp4
│    59 Retrieval之Embedding Model.mp4
│    60 Retrieval之vector store.mp4
│    61 Retrieval之Retrievers.mp4
│    62 LangChAIn API总结与展望.mp4
│    63 高性能知识库之需求分析(上).mp4
│    64 高性能知识库之需求分析(下).mp4
│    65 高性能知识库之架构设计.mp4
│    66 高性能知识库之详细设计-知识管理平台.mp4
│    67 高性能知识库之详细设计-智能对话.mp4
│    68 高性能知识库之详细设计-知识库.mp4
│    69 高性能知识库之详细设计-联网在线问答.mp4
│    70 高性能知识库之详细设计-问答推荐.mp4
│    71 高性能知识库之详细设计-基于Agent的RAG.mp4
│    72 高性能知识库之技术选型.mp4
│    73 高性能知识库之资源评估.mp4
│    74 高性能知识库之代码落地-开发目标和环境准备(1).mp4
│    75 高性能知识库之代码落地-本地连接远程服务器(2).mp4
│    76 高性能知识库之代码落地-虚拟环境创建和依赖安装(3).mp4
│    77 高性能知识库之代码落地-项目运行(4).mp4
│    78 高性能知识库之代码落地-项目测试(5).mp4
│    79 高性能知识库之代码落地-开源模型部署(6).mp4
│    80 高性能知识库之代码落地-智能问答流程开发目标(1).mp4
│    81 高性能知识库之代码落地-智能问答项目启动和测试(2).mp4
│    82 高性能知识库之代码落地-智能问答表结构梳理(3).mp4
│    83 高性能知识库之代码落地-智能问答多进程多线程和异步编程(4).mp4
│    84 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理原理(5).mp4
│    85 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理流程演示(6).mp4
│    86 高性能知识库之代码落地-智能问答服务启动流程剖析(7).mp4
│    87 高性能知识库之代码落地-智能问答用户请求流程剖析(8).mp4
│    88 高性能知识库之代码落地-智能问答浏览器推流技术(9).mp4
│    89 高性能知识库之代码落地-知识管理开发目标和表结构设计.mp4
│    90 高性能知识库之代码落地-知识管理开发向量数据库选型.mp4
│    91 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(上).mp4
│    92 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(下).mp4
│    93 高性能知识库之代码落地-知识管理亿级wiki语料数据准备.mp4
│    94 高性能知识库之代码落地-知识管理亿级wiki语料数据处理.mp4
│    95 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理方案.mp4
│    96 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理(上).mp4
│    97 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理(下).mp4
│    98 高性能知识库之代码落地-知识管理全流程代码剖析.mp4
│    99 高性能知识库之代码落地-知识管理数据验证.mp4
│    100 高性能知识库之代码落地-基于知识库问答流程复现.mp4
│    101 高性能知识库之代码落地-基于知识库RAG代码剖析.mp4
│    102 高性能知识库之代码落地-效果评估方案选型.mp4
│    103 高性能知识库之代码落地-效果评估关键指标剖析.mp4
│    104 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Trulens演示.mp4
│    105 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Ragas演示.mp4
│    106 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研代码设计思路.mp4
│    107 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研数据处理代码实现.mp4
│    108 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研提示词模板代码实现.mp4
│    109 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研检索器代码实现(上).mp4
│    110 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研检索器代码实现(下).mp4
│    111 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研模型管理代码实现.mp4
│    112 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研指标定义代码实现.mp4
│    113 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研代码测试.mp4
│    114 高性能知识库之代码落地-rerank算法原理.mp4
│    115 高性能知识库之代码落地-rerank算法效果复现.mp4
│    116 高性能知识库之代码落地-rerank算法代码实现.mp4
│    117 高性能知识库之代码落地-联网问答开发目标.mp4
│    118 高性能知识库之代码落地-联网问答搜索工具介绍.mp4
│    119 高性能知识库之代码落地-联网问答实时检索流程代码开发.mp4
│    120 高性能知识库之代码落地-联网问答Docker安装部署.mp4
│    121 高性能知识库之代码落地-联网问答Milvus安装部署.mp4
│    122 高性能知识库之代码落地-联网问答数据入库代码设计.mp4
│    123 高性能知识库之代码落地-联网问答效果复现.mp4
│    124 高性能知识库之代码落地-联网问答流程代码落地.mp4
│    125 高性能知识库之代码落地-问答推荐开发目标(1).mp4
│    126 高性能知识库之代码落地-问答推荐数据特征工程(2).mp4
│    127 高性能知识库之代码落地-问答推荐效果复现之特征工程(3).mp4
│    128 高性能知识库之代码落地-问答推荐效果复现之数据入库(4).mp4
│    129 高性能知识库之代码落地-问答推荐效果复现之服务测试(5).mp4
│    130 高性能知识库之代码落地-问答推荐代码落地(6).mp4
│    131 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答原理分析(1).mp4
│    132 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答目标设计(2).mp4
│    133 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答LangChAIn支持(3).mp4
│    134 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答效果复现(4).mp4
│    135 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答代码落地(5).mp4
│    136 01 选型评估之用向量数据库还是知识图谱？.mp4
│    137 02 选型评估之RAG常见的落地方案有哪些？.mp4
│    138 03 选型评估之有哪些优秀的RAG在线开发平台？.mp4
│    139 04 选型评估之有哪些优秀的RAG的开源项目？.mp4
│    140 05 选型评估之有哪些优秀的RAG的效果评估工具？.mp4
│    141 06 选型评估之有哪些优秀的向量数据库？.mp4
│    142 07 选型评估之有哪些落地的技术栈分享？.mp4
│    143 01 RAG性能优化之建议使用多路召回方案.mp4
│    144 02 RAG性能优化之Embedding模型的选择.mp4
│    145 03 RAG性能优化之表格数据处理方案.mp4
│    146 04 RAG性能优化之相似度不准问题.mp4
│    147 05 RAG性能优化之幻觉问题.mp4
│    148 06 RAG性能优化之高性能的模型管理方案.mp4
│    149 07 RAG性能优化之基于语义相似度缓存一致性方案.mp4
│    150 08 RAG性能优化之设计反馈机制.mp4
│    151 09 RAG性能优化之设置可解释性.mp4
│    152 10 RAG性能优化之推理资源设计.mp4
│    153 11 RAG性能优化之图文知识库设计方案.mp4
│    154 12 RAG性能优化之效果评估方案.mp4
│
├─DeepSeek+Dify构建智能体和企业知识库
│    1 课程介绍.mp4
│    2 Dify平台介绍.mp4
│    3 Dify私有化部署方案设计.mp4
│    4 Dify私有化部署之Docker安装.mp4
│    5 Dify私有化部署之Dify服务启动和注册.mp4
│    6 Dify私有化部署之接入Ollama平台.mp4
│    7 Dify私有化部署之接入DeepSeek私有模型.mp4
│    8 Dify私有化部署之Xinference平台部署.mp4
│    9 Dify私有化部署之接入Xinference平台.mp4
│    10 Dify私有化部署之Docker容器支持GPU.mp4
│    11 Dify私有化部署之接入在线的DeepSeek模型.mp4
│    12 Dify案例实践之对话应用构建-智能机器人.mp4
│    13 Dify案例实践之对话应用-智能面试官.mp4
│    14 Dify案例实践之智能体应用构建-智能旅游助手.mp4
│    15 Dify案例实践之RAGAgent和WorkFlow的区别.mp4
│    16 Dify案例实践之工作流应用构建-智能写作大神.mp4
│    17 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(上).mp4
│    18 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(下).mp4
│    19 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(1).mp4
│    20 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(2).mp4
│    21 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(3).mp4
│    22 Dify案例实践之知识库应用构建-企业图文私有知识库.mp4
│    Dify课程资料.txt
│
│  hw-chat-0.2.7z
└─大学英语六级高频词汇.PDF

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摘要：2025西瓜AI大模型RAG项目实战课，旨在通过实战教学，让学员深入了解RAG模型在AI领域的应用。本文将从课程背景、课程内容、实战案例和课程评价四个方面进行详细阐述，帮助读者全面了解这门实战课程。

1、课程背景

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在各个领域得到了广泛应用。RAG（Retrieval-Augmented Generation）作为一种新型AI模型，通过检索和生成相结合的方式，实现了更高效、更智能的信息处理。2025西瓜AI大模型RAG项目实战课应运而生，旨在培养具备RAG模型实战能力的专业人才。

课程背景主要包括以下几个方面：首先，RAG模型在自然语言处理、信息检索、问答系统等领域具有广泛的应用前景；其次，随着技术的不断发展，RAG模型在性能和效率上取得了显著提升；最后，市场对具备RAG模型实战能力的人才需求日益增长。

因此，2025西瓜AI大模型RAG项目实战课的开设，旨在为学员提供系统、全面的RAG模型实战培训，助力学员在AI领域脱颖而出。

2、课程内容

2025西瓜AI大模型RAG项目实战课涵盖了RAG模型的理论知识、实战技巧和项目经验。课程内容主要包括以下几个方面：

（1）RAG模型的基本原理和架构：介绍RAG模型的发展历程、核心思想以及在不同领域的应用案例。

（2）RAG模型的实现方法：讲解RAG模型的构建过程，包括检索模块、生成模块和评估模块等。

（3）RAG模型的优化策略：分析RAG模型在性能、效率和鲁棒性方面的优化方法。

（4）实战项目：通过实际项目案例，让学员掌握RAG模型在具体场景下的应用技巧。

3、实战案例

2025西瓜AI大模型RAG项目实战课注重实战，课程中包含多个实战案例，旨在让学员在实际操作中掌握RAG模型的应用。以下是一些典型的实战案例：

（1）问答系统：利用RAG模型构建智能问答系统，实现高效、准确的问答功能。

（2）信息检索：利用RAG模型实现高效的信息检索，提高信息检索的准确性和效率。

（3）文本摘要：利用RAG模型实现自动文本摘要，提高文本处理的效率和质量。

（4）机器翻译：利用RAG模型实现机器翻译，提高翻译的准确性和流畅度。

4、课程评价

2025西瓜AI大模型RAG项目实战课自开设以来，受到了学员和业界的一致好评。以下是对课程的一些评价：

（1）课程内容丰富，理论与实践相结合，让学员能够快速掌握RAG模型的应用。

（2）实战案例丰富，让学员在实际操作中提升技能。

（3）师资力量雄厚，授课教师具备丰富的实战经验，能够为学员提供专业指导。

（4）课程服务完善，为学员提供全方位的学习支持。

总结：

2025西瓜AI大模型RAG项目实战课通过实战教学，让学员深入了解RAG模型在AI领域的应用。课程内容丰富、实战案例多样，为学员提供了全面的学习体验。相信通过这门课程的学习，学员能够在AI领域取得更好的成绩。

本文由nayona.cn整理

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