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jk大模型RAG進階實戰(zhàn)營 |
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jk大模型RAG進階實戰(zhàn)營 ├── 00 - 開班直播回放/ │ ├── [ 21K] DeepSeek 知識庫.pdf │ ├── [ 19M] RAG實戰(zhàn).pdf │ └── [276M] 開營直播回放 ├── 01 - 第一章：RAG 三問/ │ ├── [ 41M] 1. 開營導語 │ ├── [ 33M] 2. RAG 三問：什么是 RAG？ │ ├── [ 56M] 3. LlamaIndex 5 行代碼快速上手 RAG │ ├── [117M] 4. 通過 LangChain 快速上手 RAG │ ├── [ 67M] 5. 如何優(yōu)化 RAG 系統(tǒng)？ │ ├── [ 18M] 6. 安裝 Cursor │ ├── [ 49M] 7. 使用 Cursor 的基本功能 │ ├── [ 26M] 8. 配置 DeepSeek 和其他模型 │ └── [9.2M] 大模型應用開發(fā)概述- 開營導語.pdf ├── 02 - 第二章：自己動手制作 RAG 框架/ │ ├── [ 46M] 1. 下載并運行自制 RAG 框架 │ ├── [ 52M] 2. 框架流程和設計說明（前端） │ ├── [ 81M] 3. 框架流程和設計說明（后端） │ ├── [100M] 4. 為框架添加新功能 │ ├── [ 67M] 5. 從頭開始構建框架 │ ├── [1.6M] 自己動手制作RAG框架.pdf │ └── [2.4M] 課后練習.pdf ├── 03 - 第三章：案例篇-醫(yī)療領域名詞標準化工具/ │ ├── [ 80M] 03-01-項目整體目標 │ ├── [ 71M] 03-02-項目具體實現(xiàn)-代碼下載和功能演示 │ ├── [ 90M] 03-03 專有名詞標準化系統(tǒng)設計 │ ├── [ 12M] 03-04 向量數(shù)據(jù)庫文檔補充說明 │ ├── [105M] 03-05 專有名詞標準化系統(tǒng)-前后端銜接 │ ├── [ 23M] 03-06 名詞擴展和糾錯功能實現(xiàn) │ ├── [5.8M] 03-07 項目優(yōu)化方向 │ ├── [131K] 大模型 RAG 進階實戰(zhàn)營-1. 項目整體目標.pdf │ ├── [140K] 大模型 RAG 進階實戰(zhàn)營-2. 項目具體實現(xiàn)：代碼下載和功能演示.pdf │ ├── [9.7M] 數(shù)據(jù)集文件-SNOMED_ALL.csv.zip │ └── [8.1M] 案例篇-醫(yī)療領域名詞標準化工具.pdf ├── 04 - 第四章：組件篇-數(shù)據(jù)導入技術/ │ ├── [ 80M] 01-簡單文檔-01 │ ├── [ 63M] 02-有結構的文檔 │ ├── [ 25M] 03-圖文導入 │ ├── [ 47M] 04-PDF解析之-簡單工具(PyPDF, PyMUPDF, pytesseract+pdf2image) │ ├── [ 58M] 05-PDF解析之-PDF轉MarkDown（Marker，MinerU和LlamaParse） │ ├── [118M] 06-PDF解析之-Unstructured工具解析版式和元素 │ ├── [ 40M] 07-結構化表格導入之-CSV導入 │ ├── [ 41M] 08-結構化表格導入之-LlamaDB Connector │ ├── [ 57M] 09-結構化表格導入之-PDF表格解析-1 │ ├── [ 82M] 10-結構化表格導入之-PDF表格解析-2 │ └── [ 17M] 數(shù)據(jù)導入技術.pdf ├── 05 - 第五章：組件篇-文本分塊技術/ │ ├── [ 45M] 01-文本分塊的原理和重要性 │ ├── [ 80M] 02-文本分塊的方法和實現(xiàn) │ ├── [ 28M] 03-與分塊相關的高級索引技巧 │ ├── [196K] 大模型 RAG 進階實戰(zhàn)營-第五章作業(yè)（需要提交）.pdf │ └── [ 14M] 文本分塊技術.pdf ├── 06 - 第六章：組件篇-向量嵌入技術/ │ ├── [ 36M] 01-嵌入技術的基本知識 │ ├── [ 25M] 02-嵌入技術的發(fā)展和演變 │ ├── [ 94M] 03-大模型時代的嵌入模型 │ ├── [ 87M] 04-稀疏嵌入和密集嵌入 │ ├── [ 36M] 05-多模態(tài)嵌入 │ └── [ 14M] 嵌入技術.pdf ├── 07 - 第七章：組件篇-向量數(shù)據(jù)庫/ │ ├── [ 67M] 01-基本原理 │ ├── [ 29M] 02-各種各樣的向量數(shù)據(jù)庫 │ ├── [127M] 03-集合、索引、度量和搜索（上） │ ├── [ 67M] 04-集合、索引、度量和搜索（中） │ ├── [ 64M] 05-集合、索引、度量和搜索（下） │ ├── [ 45M] 06-混合檢索實戰(zhàn) │ ├── [ 47M] 07-多模態(tài)檢索實戰(zhàn) │ └── [ 29M] 向量數(shù)據(jù)庫.pdf ├── 08 - 第八章：組件篇-檢索前處理技術/ │ ├── [171M] 01-Text2SQL(自制流程) │ ├── [ 19M] 02-Text2SQL(RagFlow) │ ├── [ 55M] 03-Text2Cypher │ ├── [ 41M] 04-Metadata Filter生成 │ ├── [ 64M] 05-查詢翻譯 │ ├── [ 14M] 06-查詢路由 │ └── [ 11M] 檢索前處理技術.pdf ├── 09 - 第九章：組件篇-索引優(yōu)化技術/ │ ├── [ 92M] 01. 從小塊到大上下文 │ ├── [ 40M] 02. 構建有層次的索引 │ ├── [113M] 03. 構建多表示的索引 │ └── [6.4M] 索引優(yōu)化技術.pdf ├── 10 - 第十章：組件篇-檢索后處理技術/ │ ├── [216M] 01-重排技術 │ ├── [219M] 02、03-壓縮和校正技術 │ └── [6.9M] 檢索后處理技術.pdf ├── 11 - 第十一章：案例篇-企業(yè)文檔合規(guī)性檢查/ │ ├── [184M] 1. 項目整體目標 │ ├── [317M] 2. 項目技術實現(xiàn) │ ├── [ 48M] 3. 項目優(yōu)化方向 │ ├── [ 84M] GRI標準項目文檔.zip │ ├── [1.6K] NVIDIA_GRI_Compliance_Dataset_English.csv.zip │ ├── [8.4M] rag-project03-audit-master.zip │ └── [4.5M] 案例03-企業(yè)文檔合規(guī)性檢索和問答系統(tǒng)介紹.pdf ├── 12 - 第十二章：組件篇-響應生成技術/ │ ├── [166M] 01-生成模型的選擇與部署方式 │ ├── [ 57M] 02-通過提示工程來提高模型響應質量 │ ├── [133M] 03-通過輸出解析來控制響應的格式 │ ├── [238M] 04-動態(tài)生成優(yōu)化策略 │ └── [8.7M] 響應生成.pdf ├── 13 - 第十三章：組件篇-評估 RAG 系統(tǒng)/ │ ├── [ 41M] 01-RAG系統(tǒng)的評估 │ ├── [ 41M] 02-檢索器的評估 │ ├── [ 35M] 03-生成器的評估 │ ├── [253M] 04-RAG評估實戰(zhàn) │ ├── [134K] 第十三章作業(yè).pdf │ └── [9.1M] 評估RAG系統(tǒng).pdf ├── 14 - 第十四章：案例篇-SNOMED 圖數(shù)據(jù)庫 RAG 實戰(zhàn)/ │ ├── [ 41M] 01-復習醫(yī)學術語項目 │ ├── [ 42M] 02-使用圖數(shù)據(jù)庫 │ ├── [ 49M] 03-安裝并配置Neo4J │ ├── [234M] 04-構建圖數(shù)據(jù)庫 │ ├── [137M] 05-用圖數(shù)據(jù)庫增強醫(yī)療術語標準化系統(tǒng) │ ├── [222M] SnoMED-Graph.zip │ ├── [9.1M] concept_new.csv.zip │ ├── [9.7M] 數(shù)據(jù)集文件-SNOMED_ALL.csv.zip │ └── [ 10M] 案例04-SNOMED圖數(shù)據(jù)庫RAG實戰(zhàn).pdf ├── 15 - 第十五章：組件篇-復雜 RAG 范式/ │ ├── [279M] 01-GraphRAG │ ├── [115M] 02-Contextual Retrieval │ ├── [270M] 03-Modular RAG │ ├── [107M] 04-Agentic RAG │ ├── [201M] 05-Multi-Modal-RAG │ └── [ 16M] 復雜RAG范式.pdf ├── 16 - 加餐篇/ │ ├── [ 14M] 加餐-RAG Papers.zip │ └── [322M] 加餐-RAG優(yōu)質論文分享
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