全集试看

课程介绍

部分试看

01 RAG 流程详细剖析

部分试看

02 大模型应用落地痛点剖析

03 RAG 关键问题剖析

04 RAG 架构演进之Naive RAG

05 RAG 架构演进之Advanced RAG

全集试看

06 微调 和 RAG 方案选型

07 RAG 的应用落地场景

002 LangChain总体架构设计之LangChain总体架

003 LangChain总体架构设计之RAG架构支持

004 LangChain总体架构设计之Agent架构支持

005 LangChain总体架构设计之核心API设计剖析

006 Model IO之贯穿整个课程的业务场景引入

007 Model IO之LangChain官网介绍

008 Model IO之Model IO总体概述

009 Model IO之模型调用API实践

010 Model IO之Prompts使用str.format

011 Prompts使用Few-Shot构建模版

012 Model IO之Prompts使用ExampleSel

013 Model IO之Prompts使用ExampleSel

014 Model IO之Prompts使用自定义示例器构建模版

015、Model IO之Output Parser

016 Model IO之Ollama工具部署和私有模型部署

017 Model IO之LangChain调用私有模型

018 Model IO之大模型外部函数调用流程剖析

019 Model IO之LangChain调用在线模型的外部函

020 Model IO之自定义关于外部函数的解析器

021 Model IO之LangChain调用开源模型的外部函

022、Chains之设计理念和意义

023、Chains之基于LCEC语言构建的Chains

024、Chains之历史的Chains中的最简单的Chain

025、Chains之历史的Chains中的SimpleSequ

026、Chains之历史的Chains中的Sequential

027、Chains之历史的Chains中的RouterChai

028、Chains之全链路中实现调用天气函数

029、Chains之全链路中实现调用股票信息函数

030、Chains之全链路中实现全流程跑通

031、Memory之为什么会出现Memory模块？

032、Memory之如何自定义Memory功能？

033、Memory之自定义实体识别的Memory功能

034、Memory之内置模块ConversationBuffe

035、Memory之内置模块ConversationBuffe

036、Memory之内置模块Entity

037、Memory之内置模块单独使用Memory

038、Memory之内置模块ConversationSumma

039、Agents之Agent架构的意义

040、Agents之Chains模块的优劣势

041、Agents之LangChain Agents的设计理念

042、Agents之自定义 Agents

043、Agents之LangChain提供的抽象

044、Agents之自定义ReAct方式的Agents

045、Agents之LangChain提供的ReAct Age

046、Agents之LangChain提供的XML Agent

047、LangChain 2.0升级说明

048、Retrieval之设计理念和意义

049、Retrieval之loader

050、Retrieval之Transformers

051、Retrieval之Embedding Model

052、Retrieval之vector store

053、Retrieval之Retrievers

054、LangChain API总结与展望

部分试看

01 高性能知识库之需求分析(上)

部分试看

02 高性能知识库之需求分析(下)

03 高性能知识库之架构设计

04 高性能知识库之详细设计-知识管理平台

05 高性能知识库之详细设计-智能对话

06 高性能知识库之详细设计-知识库

07 高性能知识库之详细设计-联网在线问答

08 高性能知识库之详细设计-问答推荐

10 高性能知识库之技术选型

11 高性能知识库之资源评估

12. 高性能知识库之代码落地-开发目标和环境准备(1)

13. 高性能知识库之代码落地-本地连接远程服务器(2)

14. 高性能知识库之代码落地-虚拟环境创建和依赖安装(3)

15. 高性能知识库之代码落地-项目运行(4)

16. 高性能知识库之代码落地-项目测试(5)

17. 高性能知识库之代码落地-开源模型部署(6)

18. 高性能知识库之代码落地-智能问答流程开发目标(1)

19. 高性能知识库之代码落地-智能问答项目启动和测试(2)

20. 高性能知识库之代码落地-智能问答表结构梳理(3)

21. 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

22. 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理原理(5)

23. 高性能知识库之代码落地-智能问答模型管理流程演示(6)

24. 高性能知识库之代码落地-智能问答服务启动流程剖析(7)

25. 高性能知识库之代码落地-智能问答用户请求流程剖析(8)

26. 高性能知识库之代码落地-智能问答浏览器推流技术(9)

27 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

28 高性能知识库之代码落地-知识管理开发向量数据库选型

29 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(上)

30 高性能知识库之代码落地-知识管理开发代码设计(下)

31 高性能知识库之代码落地-知识管理亿级wiki语料数据准备

32 高性能知识库之代码落地-知识管理亿级wiki语料数据处理

33 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理方案

34 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理(上)

35 高性能知识库之代码落地-知识管理私有PDF文件处理(下)

36 高性能知识库之代码落地-知识管理全流程代码剖析

37 高性能知识库之代码落地-知识管理数据验证

38 高性能知识库之代码落地-基于知识库问答流程复现

39 高性能知识库之代码落地-基于知识库RAG代码剖析

40 高性能知识库之代码落地-效果评估方案选型

41 高性能知识库之代码落地-效果评估关键指标剖析

42 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Trulens演示

43 高性能知识库之代码落地-效果评估工具Ragas演示

44 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

45 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

46 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

47 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

48 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

49 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

50 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

51 高性能知识库之代码落地-效果评估工具自研代码测试

52 高性能知识库之代码落地-rerank算法原理

53 高性能知识库之代码落地-rerank算法效果复现

54 高性能知识库之代码落地-rerank算法代码实现

55 高性能知识库之代码落地-联网问答开发目标

56 高性能知识库之代码落地-联网问答搜索工具介绍

57 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

58 高性能知识库之代码落地-联网问答Docker安装部署

59 高性能知识库之代码落地-联网问答Milvus安装部署

60 高性能知识库之代码落地-联网问答数据入库代码设计

61 高性能知识库之代码落地-联网问答效果复现

62 高性能知识库之代码落地-联网问答流程代码落地

63 高性能知识库之代码落地-问答推荐开发目标(1)

64 高性能知识库之代码落地-问答推荐数据特征工程(2)

65 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)

66 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)

67 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)

68 高性能知识库之代码落地-问答推荐代码落地(6)

69 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答原理分析(1)

70 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答目标设计(2)

71 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答LangChai

72 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答效果复现(4)

73 高性能知识库之代码落地-基于Agent问答代码落地(5)

01 RAG性能优化之建议使用多路召回方案

02 RAG性能优化之Embedding模型的选择

03 RAG性能优化之表格数据处理方案

04 RAG性能优化之相似度不准问题

05 RAG性能优化之幻觉问题

06 RAG性能优化之高性能的模型管理方案

全集试看

07 RAG性能优化之基于语义相似度缓存一致性方案

08 RAG性能优化之设计反馈机制

09 RAG性能优化之设置可解释性

10 RAG性能优化之推理资源设计

11 RAG性能优化之图文知识库设计方案

12 RAG性能优化之效果评估方案

01 【Dify方案】Dify平台介绍

02 【Dify方案】Dify私有化部署方案设计

03 【Dify方案】Dify私有化部署之Docker安装

04 【Dify方案】Dify私有化部署之Dify服务启动和注册

05 【Dify方案】Dify私有化部署之接入Ollama平台

06 【Dify方案】Dify私有化部署之Xinference平

07 【Dify方案】Dify私有化部署之接入Xinferenc

08 【Dify方案】Dify私有化部署之Docker容器支持G

09【Dify方案】 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有

10 【Dify方案】Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有

11【Dify方案】 Dify案例实践之知识库应用构建-企业私有

12【Dify方案】 Dify案例实践之知识库应用构建-企业图文

01 GraphRAG原理篇之传统RAG流程回顾

02 GraphRAG原理篇之传统RAG流程痛点分析

03 GraphRAG原理篇之什么是知识图谱？

04 GraphRAG原理篇之GraphRAG 产品对比

05 GraphRAG原理篇之GraphRAG 环境部署

06 GraphRAG原理篇之GraphRAG 核心参数配置

07 GraphRAG原理篇之GraphRAG核心命令快速体验

08 GraphRAG原理篇之GraphRAG原理

09 GraphRAG Index源码篇之源码环境准备

10 GraphRAG Index源码篇之index初始化动作

11 GraphRAG Index源码篇之文档加载格式

12 GraphRAG Index源码篇之文档加载策略

13 GraphRAG Index源码篇之文档切分策略

14 GraphRAG Index源码篇之文档切分逻辑

15 GraphRAG Index源码篇之文档切分内容

16 GraphRAG Index源码篇之文档实体和关系抽取

17 GraphRAG Index源码篇之实体和关系摘要生成

18 GraphRAG Index源码篇之实体和关系内容窥探

19 GraphRAG index源码篇之finalize_gr

20 GraphRAG index源码篇之社区检测流程

21 GraphRAG index源码篇之合并知识图谱

22 GraphRAG index源码篇之生成社区报告

23 GraphRAG index源码篇之社区报告内容查看

24 GraphRAG index源码篇之索引结构向量化

25 GraphRAG 图数据库篇之图数据库准备

26 GraphRAG 图数据库篇之创建节点

27 GraphRAG 图数据库篇之创建属性

28 GraphRAG 图数据库篇之常见需求Cypher语句

29 GraphRAG 图数据库篇之导入图数据数据脚本研发

30 GraphRAG 图数据库篇之导入text_units数据

31 GraphRAG 图数据库篇之导入entities数据

32 GraphRAG 图数据库篇之导入relationship

33 GraphRAG 图数据库篇之导入communities

34 GraphRAG 图数据库篇之导入community

35 GraphRAG Query源码篇之Global流程概述

36 GraphRAG Query源码篇之Local流程概述

37 GraphRAG Query源码篇之Query源码环境准备

38 GraphRAG Query源码篇之读取索引文件信息

39 GraphRAG Query源码篇之加载Embedding

40 GraphRAG Query源码篇之获取社区报告数据

41 GraphRAG Query源码篇之查询提示词模板设计

42 GraphRAG Query源码篇之用户问题与实体信息匹配

43 GraphRAG Query源码篇之实体与社区信息匹配

44 GraphRAG Query源码篇之构建完整提示词生成答案

45 GraphRAG Query源码篇之Global流程解析

46 GraphRAG Query源码篇之索引文件加载

47 GraphRAG Query源码篇之加载索引文件内容展示

48 GraphRAG Query源码篇之静态社区与动态社区

49 GraphRAG Query源码篇之Map-Reduce结

50 GraphRAG 课程总结

01 LangChain开发基础之生态介绍（上）

02 LangChain开发基础之生态介绍（下）

03 LangChain开发基础之接入大模型

04 LangChain开发基础之构建最简单的Chain

05 LangChain开发基础之构建复杂Chain

06 LangChain开发基础之构建复合Chain

07 LangChain开发基础之LCEL语言

08 LangChain开发基础之智能问答系统案例实践

09 LangChain智能体Agent之Function Ca

10 LangChain智能体Agent之Agent智能体构建

11 LangChain智能体Agent之多工具并联串联调用

12 LangChain智能体Agent之浏览器机器人

13 LangChain大模型协议MCP之MCP原理

14 LangChain大模型协议MCP之MCP快速入门

15 LangChain大模型协议MCP之智能天气系统案例实践

16 LangChain知识库RAG之RAG流程回顾

17 LangChain知识库RAG之LangChain如何支持

18 LangChain知识库RAG之本地知识库综合案例实践

01 Embedding模型微调之RAG痛点分析

02 Embedding模型微调之适用场景剖析

03 Embedding模型微调之基础模型选型

04 Embedding模型微调之数据集准备

05 Embedding模型微调之技术方案选型

06 Embedding模型微调之环境准备

07 Embedding模型微调之基础模型校验

08 Embedding模型微调之数据集校验

09 Embedding模型微调之数据集清洗

10 Embedding模型微调之微调流程演示

11 Embedding模型微调之微调数据准备核心逻辑

12 Embedding模型微调之微调核心代码

13 Embedding模型微调之微调效果检验