从0到1学习AI开发：涵盖RAG,embedding,rerank等技术，助力行业落地

课程内容：
资料
企业RAG技术实战.pdf
ai认知课.pdf
embedding技术.pdf
rerank技术.pdf
llama-factory微调.pdf
13_第五课：模块化RAG（一）顺序模式，条件模式，分支模式.
11_第三课：高级RAG（一）层次索引，句子窗口，子查询，HyDE.
37_第十一课：Langgraph多Agent架构：协作多Age.
8_第五课：模型部署（模型合并导出与量化，本地部署）.
29_第三课：Agent平台：国内外主流平台，Coze搭建智能客服.
33_第七课：Agent设计模式（三）：Reflexion，LAT.
15_第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW.
16_第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调.
21_第十三课：相似性搜索算法：k-means，肘部法则.
1_第一课：人工智能介绍：迭代路径，大模型进化树，技术分类.
35_第九课：Langchain项目原理与实战.
5_第二课：微调数据集准备（SFT继续预训练，偏好优化）.
17_第九课：Embedding模型评估：MRR评测，MTEB评测.
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.
10_第二课：NaiveRAG与langchain实践.
39_第十三课：AutoGen项目原理与实战（二）：代码执行，工具.
12_第四课：高级RAG（二）提示词压缩，融合，llamainde.
30_第四课：Agent工具使用与functioncall：MR.
9_第一课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操.
27_第一课：Agent原理简介：planning、memory、.
22_第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化，HNSW，LSH.
24_第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码.
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.
28_第二课：提示词工程：软提示词，fewshot，COTTOT.
34_第八课：Agent框架：SingleAgent，Multi.
25_第十七课：RAG评估：评估指标，RAGAs，TruLens.
6_第三课：微调过程lora微调与Qlora微调.
7_第四课：模型评估（批量推理与自动评估benchmark）.
31_第五课：Agent设计模式（一）：Fewshot，ReAct.
40_第十四课：CrewAI项目原理与实战：CrewTaskA.
14_第六课：模块化RAG（二）迭代，递归检索，FLARE，Toc.
19_第十一课：Rerank模型微调与实践（二）rankGPT.
26_第十八课：RAG行业落地：实践心得，落地经验，业务场景.
38_第十二课：AutoGen项目原理与实战（一）：AutoGen.
18_第十课：Rerank技术原理与实践（一）交叉编码与双编码.
2_第二课：柏拉图表征假说与scalinglaw：KM缩放定律.
4_第一课：大模型微调llama-factory环境准备.
32_第六课：Agent设计模式（二）：REWOO，LLMComp.
3_第三课：AI开发环境（python、conda、vscode.
36_第十课：Langgraph项目原理与实战.
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