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B站首推！2025最新版大模型RAG入门到企业级实战教程！从工作原理-向量数据库-知识库搭建-索引增强全套干货教程，无废话！学完少走99%的弯路！存下吧，很难找

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2025-04-25 09:33:23

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给大家准备了一份大模型学习资料包！包含了ChatGLM、DeepSeek、LLM、LangChain、Agent等大语言模型预训练及微调教程和源码资料、2025最新大模型相关面试题、大模型前沿论文、大模型全流程学习路径大家统一评论区置顶获取哦~ 视频制作不易，如果视频对你有用的话请一键三连【长按点赞】支持一下up哦，拜托，这对我真的很重要！

知识库搭建

向量数据库

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1.RAG-RAG介绍

10:49

2.RAG-RAG工作流程介绍

06:12

3.RAG-RAG系统搭建流程(上)

07:48

4.RAG-RAG系统搭建流程(下)

06:20

5.RAG-Embeddings处理

10:18

6.RAG-向量间相似度计算

10:35

7.RAG-文档的加载和分割

10:51

8.RAG-关键字搜索

14:35

9.RAG-向量数据库介绍

04:51

10.RAG-基于向量检索的RAG实现

09:46

11.RAG-阿里云百炼-应用讲解(上)

15:24

12.RAG-阿里云百炼-应用讲解(下)

06:57

13.RAG-智普RAG应用讲解

12:17

14.RAG-Google的NoteBook应用讲解

06:05

15.RAG-本地向量库-向量持久化

08:40

16.RAG-本地向量库-LLM整合

08:28

17.RAG-RAG的缺陷介绍

12:37

18.RAG-RAG指标评估

07:35

19.从爆火的DeepSeek理性看待AI大模型的发展趋势

14:12

20.剖析DeepSeek技术原理和核心价值

13:00

21.3、DeepSeek快速部署方案

12:27

22.4、RAG工作原理与技术架构

12:45

23.5、基于Llamalndex构建企业级私有知识库

09:55

24.6、大模型项目升级与模型优化

07:38

25.7、基于DeepSeek大模型的RAG项目实践

06:53

26.8、程序员拥抱AI大模型最佳学习路径

28:49

27.如何用你的垂域数据补充LLM的能力

20:57

28.如何构建你的垂域(向量)知识库

20:39

29.搭建-套完整RAG系统需要哪些模块

18:38

30.搭建RAG系统时更多的实用技巧

18:20

31.如何提升RAG检索的效果及优化实践

36:07

32. RAG Workflow工作流详解

07:13

33. RAG VS Fine-Tuning模型微调

06:57

34.大模型企业级业务场景落地方案实践

06:51

35.使用conda配置知识库项目Python环境

06:30

36. Sentence Transformer大模型详解

06:29

37. Embedding文本向量化处理实战

05:44

38. InternLM2 1 .8B Qwen2.5_ 0.5B模型实战

07:05

39.知识库模型问答测试与实际效果评估

06:18

40.使用Llamalndex创建知识库实战

06:19

41..使用Streamlit创建Web应用实战

08:27

42..程序员大模型学习最佳实践

08:24

43.什么叫预训练好的大模型

14:21

44.大模型的局限性及解决方案

12:52

45.rag外挂私有知识库

12:36

46.Indexing

11:12

47.检索和生成

10:36

48.fine-tuning微调

12:00

49.增星训练pre trainging

11:48

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