2025西瓜AI大模型RAG项目实战课

深入AI大模型RAG技术，实战项目提升能力

编辑点评

实战性强，涵盖RAG模型全流程，适合有AI背景的开发者进阶。

⭐ 编辑推荐

本课程深入讲解AI大模型RAG项目实战，从架构设计到代码实现，助你掌握RAG技术。

课程亮点

• AI大模型RAG项目实战
• LangChain架构解析
• 高性能知识库构建

课程目录

📁 AI大模型RAG项目实战课
    15 Model IO之LangChain官网介绍.mp4  [81.0 MB]
    122 高性能知识库之代码落地-联网问答数据入库代码设计【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [86.8 MB]
    13 LangChain总体架构设计之核心API设计剖析【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [20.3 MB]
    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  [49.7 MB]
    148 06 RAG性能优化之高性能的模型管理方案_【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [26.0 MB]
    137 02 选型评估之RAG常见的落地方案有哪些？.mp4  [7.1 MB]
    6 RAG 架构演进之Advanced RAG.mp4  [73.1 MB]
    27 Model IO之LangChain调用在线模型的外部函数【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [65.4 MB]
    1 课程介绍.mp4  [27.0 MB]
    70 高性能知识库之详细设计-问答推荐.mp4  [6.6 MB]
    134 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答效果复现(4).mp4  [34.5 MB]
    136 01 选型评估之用向量数据库还是知识图谱？_.mp4  [16.1 MB]
    100 高性能知识库之代码落地-基于知识库问答流程复现.mp4  [37.8 MB]
    82 高性能知识库之代码落地-智能问答表结构梳理(3).mp4  [43.9 MB]
    44 Memory之内置模块Entity.mp4  [39.6 MB]
    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【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [61.8 MB]
    61 Retrieval之Retrievers【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [16.9 MB]
    10 LangChain总体架构设计之LangChain总体架构剖析.mp4  [76.4 MB]
    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  [8.7 MB]
    150 08 RAG性能优化之设计反馈机制【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [4.5 MB]
    68 高性能知识库之详细设计-知识库.mp4  [9.0 MB]
    152 10 RAG性能优化之推理资源设计.mp4  [11.0 MB]
    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【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [8.3 MB]
    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【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [35.3 MB]
    116 高性能知识库之代码落地-rerank算法代码实现【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [30.5 MB]
    74 高性能知识库之代码落地-开发目标和环境准备(1)【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [32.2 MB]
    99 高性能知识库之代码落地-知识管理数据验证_.mp4  [6.4 MB]
    36 Chains之全链路中实现调用天气函数【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [49.0 MB]
    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【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [42.0 MB]
    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  [66.6 MB]
    139 04 选型评估之有哪些优秀的RAG的开源项目？【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [9.7 MB]
    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  [69.1 MB]
    125 高性能知识库之代码落地-问答推荐开发目标(1)【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [10.9 MB]
    75 高性能知识库之代码落地-本地连接远程服务器(2)【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [27.5 MB]
    8 RAG 的应用落地场景【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [14.6 MB]
    60 Retrieval之vector store【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [27.3 MB]
    144 02 RAG性能优化之Embedding模型的选择【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [3.1 MB]
    143 01 RAG性能优化之建议使用多路召回方案_.mp4  [13.0 MB]
    71 高性能知识库之详细设计-基于Agent的RAG_.mp4  [7.8 MB]
    126 高性能知识库之代码落地-问答推荐数据特征工程(2).mp4  [90.9 MB]
    92 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(下).mp4  [17.6 MB]
    7 微调 和 RAG 方案选型.mp4  [17.0 MB]
    66 高性能知识库之详细设计-知识管理平台【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [7.8 MB]
    121 高性能知识库之代码落地-联网问答Milvus安装部署.mp4  [35.5 MB]
    80 高性能知识库之代码落地-智能问答流程开发目标(1).mp4  [18.7 MB]
    117 高性能知识库之代码落地-联网问答开发目标【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [18.1 MB]
    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)【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [50.7 MB]
    130 高性能知识库之代码落地-问答推荐代码落地(6).mp4  [60.6 MB]
    135 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答代码落地(5)_.mp4  [42.9 MB]
    84 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理原理(5)【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [34.0 MB]
    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)【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [31.7 MB]
    140 05 选型评估之有哪些优秀的RAG的效果评估工具？【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [24.8 MB]
    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  [33.3 MB]
    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  [23.5 MB]
    142 07 选型评估之有哪些落地的技术栈分享？【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [28.1 MB]
    24 Model IO之Ollama工具部署和私有模型部署【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [26.4 MB]
    47 Agents之Agent架构的意义.mp4  [36.3 MB]
    2 RAG 流程详细剖析【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [17.4 MB]
    22 Model IO之Prompts使用自定义示例器构建模版.mp4  [46.8 MB]
    43 Memory之内置模块ConversationBufferWindowMemory.mp4  [29.0 MB]
    37 Chains之全链路中实现调用gp信息函数.mp4  [31.0 MB]
    103 高性能知识库之代码落地-效果评估关键指标剖析.mp4  [5.0 MB]
    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  [18.4 MB]
    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  [15.1 MB]
    77 高性能知识库之代码落地-项目运行(4).mp4  [16.5 MB]
    23 Model IO之Output Parser.mp4  [46.4 MB]
    151 09 RAG性能优化之设置可解释性.mp4  [5.4 MB]
    133 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答LangChain支持(3).mp4  [5.6 MB]
    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  [13.3 MB]
    45 Memory之内置模块单独使用Memory.mp4  [31.3 MB]
    51 Agents之LangChain提供的抽象.mp4  [24.1 MB]
    25 Model IO之LangChain调用私有模型.mp4  [14.1 MB]
    124 高性能知识库之代码落地-联网问答流程代码落地.mp4  [68.8 MB]
    38 Chains之全链路中实现全流程跑通.mp4  [43.8 MB]
    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  [23.1 MB]
    78 高性能知识库之代码落地-项目测试(5).mp4  [26.3 MB]
    102 高性能知识库之代码落地-效果评估方案选型.mp4  [21.3 MB]
    46 Memory之内置模块ConversationSummaryMemory.mp4  [24.8 MB]
    5 RAG 架构演进之Naive RAG.mp4  [21.0 MB]
    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  [69.8 MB]
    49 Agents之LangChain Agents的设计理念.mp4  [23.6 MB]
    40 Memory之如何自定义Memory功能？.mp4  [44.7 MB]
    63 高性能知识库之需求分析(上).mp4  [20.5 MB]
    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  [21.1 MB]
    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  [70.8 MB]
    118 高性能知识库之代码落地-联网问答搜索工具介绍.mp4  [5.5 MB]
    67 高性能知识库之详细设计-智能对话.mp4  [7.7 MB]
    138 03 选型评估之有哪些优秀的RAG在线开发平台？.mp4  [12.1 MB]
    14 Model IO之贯穿整个课程的业务场景引入.mp4  [93.8 MB]
    12 LangChain总体架构设计之Agent架构支持.mp4  [35.2 MB]
    115 高性能知识库之代码落地-rerank算法效果复现.mp4  [34.0 MB]
    26 Model IO之大模型外部函数调用流程剖析.mp4  [53.4 MB]
    145 03 RAG性能优化之表格数据处理方案.mp4  [9.5 MB]
    34 Chains之历史的Chains中的SequentialChain.mp4  [41.5 MB]
    16 Model IO之Model IO总体概述.mp4  [48.5 MB]
    147 05 RAG性能优化之幻觉问题.mp4  [4.1 MB]
    131 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答原理分析(1).mp4  [15.8 MB]
    79 高性能知识库之代码落地-开源模型部署(6).mp4  [75.8 MB]
    9 LangChain总体架构设计之什么是LangChain.mp4  [89.9 MB]
    52 Agents之自定义ReAct方式的Agents.mp4  [40.5 MB]
📁 DeepSeek+Dify构建智能体和企业知识库
    17 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(上).mp4  [26.2 MB]
    9 Dify私有化部署之接入Xinference平台.mp4  [48.0 MB]
    14 Dify案例实践之智能体应用构建-智能旅游助手.mp4  [86.3 MB]
    16 Dify案例实践之工作流应用构建-智能写作大神.mp4  [127.4 MB]
    19 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(1)【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [33.3 MB]
    21 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(3)_.mp4  [15.8 MB]
    7 Dify私有化部署之接入DeepSeek私有模型_.mp4  [18.1 MB]
    2 Dify平台介绍_.mp4  [52.9 MB]
    12 Dify案例实践之对话应用构建-智能机器人_【公重号：CunWorkNotes】.mp4  [19.7 MB]
    13 Dify案例实践之对话应用-智能面试官.mp4  [86.3 MB]
    20 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有知识库(2).mp4  [42.6 MB]
    8 Dify私有化部署之Xinference平台部署.mp4  [86.9 MB]
    11 Dify私有化部署之接入在线的DeepSeek模型.mp4  [9.9 MB]
    5 Dify私有化部署之Dify服务启动和注册.mp4  [63.0 MB]
    4 Dify私有化部署之Docker安装.mp4  [48.8 MB]
    15 Dify案例实践之RAGAgent和WorkFlow的区别.mp4  [27.0 MB]
    1 课程介绍.mp4  [26.7 MB]
    Dify课程资料.txt  [61.0 B]
    10 Dify私有化部署之Docker容器支持GPU.mp4  [80.4 MB]
    18 Dify案例实践之工作流应用构建-智能客服(下).mp4  [104.6 MB]
    6 Dify私有化部署之接入Ollama平台.mp4  [75.1 MB]
    3 Dify私有化部署方案设计.mp4  [73.9 MB]
    22 Dify案例实践之知识库应用构建-企业图文私有知识库.mp4  [81.8 MB]
hw-chat-0.2.exe  [39.8 MB]

适合人群

  • AI开发者
  • 机器学习工程师
  • 数据科学家

学习收获

掌握RAG模型架构
实现高性能知识库
提升AI项目实战能力

祝您学习愉快！

学有所成，前程似锦！

课程目录

RAG课程资料.rar
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