跟龙哥学真AI-AI大模型应用开发模型训练-RAG-Agent-AI项目实战-行业落地课程
本课程专为那些希望深入了解并掌握人工智能（AI）、检索增强生成（RAG）技术及其在实际项目中的应用的用户设计。课程内容丰富，涵盖了从基础理论到高级实践的各个方面，旨在帮助您全面提升在AI与RAG领域的技能和知识。
课程目标
掌握AI与RAG基础理论：通过系统的学习，让您全面了解人工智能的基本概念、发展路径、技术分类，以及RAG技术的核心原理。
深入了解高级技术：通过详细的讲解和示例，让您全面掌握高级RAG技术，如层次索引、句子窗口、子查询、HyDE等。
学会实战应用：通过实际项目和案例分析，让您能够在实际应用中灵活运用所学知识和技能，解决实际问题。
提升综合能力：通过学习模块化RAG、Agent设计模式、向量数据库、模型部署等高级内容，全面提升您的综合能力。
课程目录及内容详解
01 人工智能基础与RAG技术原理
第一课：人工智能介绍：迭代路径、大模型进化树、技术分类。
第二课：微调数据集准备：SFT继续预训练、偏好优化。
第三课：微调过程：Lora微调与Qlora微调。
第四课：模型评估：批量推理与自动评估benchmark。
第五课：模型部署：模型合并导出与量化、本地部署。
第六课：RAG技术原理与RAGFlow项目实操。
02 高级RAG技术与实践
第七课：Embedding原理：word2vec、CBOW。
第八课：Embedding模型训练：llamaindex微调。
第九课：Embedding模型评估：MRR评测、MTEB评测。
第十课：Rerank技术原理与实践：交叉编码与双编码。
第十一课：Rerank模型微调与实践：rankGPT。
第十二课：向量数据库简介与相似性测量：欧式距离、余弦相似度。
第十三课：相似性搜索算法：k-means、肘部法则。
03 模块化RAG与Agent技术
第十四课：近似邻近算法与过滤向量：PQ量化、HNSW、LSH。
第十五课：向量数据库选型：专用向量数据库、传统数据库支持向量。
第十六课：向量数据库代码示例：chroma与qdrant代码。
第十七课：RAG评估：评估指标、RAGAs、TruLens。
第十八课：RAG行业落地：实践心得、落地经验、业务场景。
第十九课：Agent原理简介：planning、memory。
第二十课：Agent设计模式：Fewshot、ReAct、Reflexion、LAT、REWOO、LLMComp。
04 项目实战与高级应用
第二十一课：Langchain项目原理与实战。
第二十二课：Langgraph项目原理与实战。
第二十三课：Langgraph多Agent架构：协作多Agent。
第二十四课：AutoGen项目原理与实战：AutoGen、代码执行、工具。
第二十五课：CrewAI项目原理与实战：Crew Task A。
第二十六课：Agent平台：国内外主流平台、Coze搭建智能客服。
第二十七课：Agent工具使用与functioncall：MR。
课程特色
配套资料：课程附送丰富的学习资料，包括企业RAG技术实战、AI认知课、embedding技术、rerank技术、llama-factory微调等PDF文档。
视频讲解：配套视频讲解，手把手教学，包教会。
实战项目：通过实际项目和案例分析，让您能够在实际应用中灵活运用所学知识和技能，解决实际问题。
总结
通过以上各章节的学习，您将全面掌握AI与RAG技术的基础理论、高级技术和实战应用，包括人工智能的基本概念、RAG技术的核心原理、高级RAG技术、模块化RAG、Agent设计模式、向量数据库、模型部署等。课程内容丰富，涵盖了从基础操作到高级技巧的各个方面，旨在帮助您全面提升在AI与RAG领域的技能和知识。通过实际项目和案例分析，您将能够在实际应用中灵活运用所学知识和技能，解决实际问题。
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