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2026-09-20 15:11:27
个人观点,仅供参考
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视频选集
(1/43)
1.RAG的原理及知识库项目介绍
16:41
2.本地Milvus数据库
18:39
3.操作Milvus数据库
18:02
4.企业服务器部署Milvus数据库
18:31
5.AI大模型学习路线
02:21
6.PDF文件简单解析器
16:45
7.PDF文件高级解析
43:25
8.服务器部署Unstructured
19:03
9.服务器配置HuggingFace镜像
09:04
10.服务器PDF高级解析器
11:28
11.AI大模型学习指南
23:20
12.大模型的就业市场和就业方向
10:40
13.结构化解析Markdown
15:30
14.合并标题Document
26:09
15.合并标题Document(二)
12:33
16.根据语义切割长文本
26:36
17.密集嵌入BGE-Large和稀疏嵌入
20:38
18.BM25稀疏Embedding
29:18
19.执行稀疏向量相关性搜索
04:22
20.密集向量创建索引
24:08
21.创建Collection
23:46
22.保存Document到Milvus服务器
09:36
23.输出表结构和索引数据
13:20
24.RAG的项目快速原型
10:56
25.RAG的原理
17:47
26.RAG项目中Embeddings和向量存储
09:25
27.Milvus的安装和使用
14:21
28.RAG项目中数据的加载和切片
06:18
29.智普GLM大模型介绍
19:00
30.GLM-4大模型的开发环境介绍
12:44
31.GLM-4大模型的调用方式
19:08
32.使用魔塔社区的Embeddings(一)
14:26
33.使用魔塔社区的Embeddings(二)
09:43
34.自定义Tools(一)
26:01
35.自定义Tools(二)
24:52
36.GLM整合数据库操作
18:25
37.自定义长Chain(链)执行SQL
22:23
38.RAG文件加载器(一)
17:48
39.RAG文件加载器(二)
25:05
40.RAG文本拆分器(一)
21:19
41.RAG文本拆分器(二)
26:06
42.RAG文本拆分器(三)
06:36
43.RAG综合案例和向量数据库
28:04
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