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【全网首发大模型RAG教程】26年B站首推!手把手带你结合企业级项目实战完成一套完整的RAG项目!增加检索/文本向量/知识库搭建

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2026-03-05 17:38:48
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IT要学精,就找马士兵
视频选集
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RAG原理
12:46
向量数据库:RAG 为何离不开它?主流选型有哪些?
01:38
深入 RAG:你以为的简单,其实是错觉
08:46
手动实现基于RAG的本地知识库检索
24:33
RAG检索不准确问题原因及解决方案
09:39
实战指南:RAG + 工作流与 Agent 的一体化项目搭建
24:15
自我评估RAG开发
18:49
企业级复杂RAG与多Agent工作流开发:大模型分为那两大块?
04:06
企业级复杂RAG与多Agent工作流开发:RAG开发(检索增强大模型)
16:37
企业级复杂RAG与多Agent工作流开发:Agent开发(智能体)
05:04
企业级复杂RAG与多Agent工作流开发:Tool和Agent
06:30
企业级复杂RAG与多Agent工作流开发:大模型微调流程
03:14
企业级复杂RAG与多Agent工作流开发:大模型蒸馏
09:26
AI大语言模型私有化部署和微调实战
39:13
Embedding和向量存储
25:41
AI大模型怎样才能找到工作
59:54
大模型是如何诞生的?
11:11
什么是大模型偏好对齐
08:43
大模型RLHF与DPO区别
20:54
大模型DPO算法实战
41:16
什么是GRPO?
03:41
强化学习PPO
07:33
强化学习的流程
07:18
强化学习的种类
22:55
怎样才能吃到人工智能时代的红利
14:19
关于AI大模型的选择(必看)
16:50
Qwen3大模型私有化部署(一)
21:48
Qwen3大模型私有化部署(二)
16:22
测试私有化部署的Qwen3
15:25
国内外各种大模型的调用(一)
18:30
国内外各种大模型的调用(二)
15:52
Deepseek-R1-0528大模型的部署和测试
12:22
提示词模板(一)
11:39
提示词模板(二)ICL技术
17:32
聊天和消息占位符
09:56
在聊天的提示词模板中用ICL
19:03
输出解析和结构化(一)
22:03
输出解析和结构化(二)
13:03
输出解析和结构化(三)
13:30
结构化输出的总结和多模态机器人案例
13:54
多模态聊天数字人案例(一)
15:25
多模态聊天数字人案例(二)
16:45
多模态聊天数字人案例(三)
13:17
多模态聊天数字人案例(四)
18:45
处理聊天历史记录的摘要(一)
15:57
处理聊天历史记录的摘要(二)
15:38
处理聊天历史记录的摘要(三)
12:33
多模态聊天数字人案例(五)
16:45
多模态聊天数字人案例(六)
17:18
多模态聊天数字人案例(七)
22:27
语音转文字模型
16:33
语音转文字模型(二)
10:21
多模态和全模态大模型
14:15
多模态大模型测试
15:13
最后的多模态聊天数字人案例
23:16
LCEL语法案例(一)
19:27
Embeddings是什么? - 副本
16:00
Embeddings是什么?
16:00
.LCEL语法案例(二)
13:32
Embeddings和One-Hot比较
13:29
LCEL语法案例(三)
19:48
OpenAI的Embedding
16:48
LCEL语法案例(四)
07:01
部署BGE-Large的嵌入模型
21:22
LCEL语法案例(五)
10:32
部署Qwen3的嵌入模型
20:42
LCEL语法案例(六)
12:35
Qwen3的嵌入模型和Langchain整合
09:40
LCEL语法案例(七)
16:49
评论数据语义搜索案例(一)
20:06
LCEL语法案例(八)
18:37
评论数据语义搜索案例(二)
20:53
FAISS向量数据库(一)
26:57
LCEL语法案例(九)
10:53
LCEL语法案例(十)
15:05
FAISS向量数据库(二)
20:02
Chroma数据库案例
07:53
上下文感知的RAG案例(一)
18:39
上下文感知的RAG案例(二)
16:59
上下文感知的RAG案例(三)
18:16
上下文感知的RAG案例(四)
11:46
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