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从底层原理到实战案例，手把手教大家实现一套完整的RAG项目，理论+原理+代码深入解析

├── 1、RAG工作原理.mp4

├── 2_2大模型目前固有的局限性.mp4

├── 3_3检索增强生成.mp4

├── 4_4文档的加载与切割.mp4

├── 5_5LLM接口封装.mp4

├── 6_6Prompt模版.mp4

├── 7_7什么是向量.mp4

├── 8_8文本向量.mp4

├── 9_9文本向量是怎么得到的选.mp4

├── 10_10VectorStore向量存储与检索.mp4

├── 11_11Chrom向量数据库使用.mp4

├── 12_12向量数据库选型.mp4

├── 13_13RAG高级进阶实战.mp4

├── 14_14文本分割粒度.mp4

├── 15_15检索后排序.mp4

├── 16_16ReRanker模型.mp4

├── 17_17混合检索HybridSearch.mp4

├── 18_18RRF.mp4

├── 19_19PDF文档表格处理.mp4

├── 20_20GraphRAG基本介绍.mp4

├── 21_21实战一RAGWorkflowI作流详解.mp4

├── 22_22RAGVSFineTuning模型微调.mp4

├── 23_23大模型企业级业务场景落地方案实践.mp4

├── 24_24使用conda配置知识库项目Python环境.mp4

├── 25_25SentenceTransformer大模型详解.mp4

├── 26_26Embedding文本向量化处理实战.mp4

├── 27_27InternLM218BQwen25I05B模型实战.mp4

├── 28_28知识库模型问答测试与实际效果评估.mp4

├── 29_29使用Llamalndex创建知识库实战.mp4

├── 30_30使用Streamlit创建Web应用实战.mp4

├── 30_30使用Streamlit创建Web应用实战_20250315_224845.mp4

├── 31_31程序员大模型学习最佳实践.mp4

├── 32_32实战二什么叫预训练好的大模型.mp4

├── 33_33大模型的局限性及解决方案.mp4

├── 34_34rag外挂私有知识库.mp4

├── 35_35Indexing.mp4

├── 36_36检索和生成.mp4

├── 37_37finetuning微调.mp4

├── 38_38增量训练pretrainging.mp4

├── 39_39functioncalling调用企业.mp4