慕课实战-RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用
名称：慕课实战-RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用描述：本课程系统讲解RAG(检索增强生成)全栈技术，涵盖大模型选型、向量数据库、Embedding模型等核心组件，通过14种检索增强技术提升AI问答系统准确率。课程包含两大实战项目：企业员工智能问答助手和金融智库，从基础到进阶(Graph RAG、Agentic RAG)，并涉及API开发、微调等企业级应用技能，助力突破AI准确率瓶颈，培养全栈RAG开发能力。
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└─慕课实战-RAG全栈技术从基础到精通 ，打造高精准AI应用(持续更新中)
├─第10章 基于知识图谱【金融智库】：从RAG到Graph RAG，让企业知识图谱更智能
│ 10-1 本章介绍_ev.mp4
│ 10-2 认识金融智库知识图谱数据：特别的知识三元组_ev.mp4
│ 10-3 如何存储和操作知识图谱：neo4j和nebulagraph_ev.mp4
│ 10-4 实战：动手构建金融智库知识图谱-1_ev.mp4
│ 10-5 实战：动手构建金融智库知识图谱-2_ev.mp4
│ 10-6 RAG和Graph RAG有什么区别：如何构建Graph RAG_ev.mp4
│ 10-7 实战：利用Graph RAG构建金融智库知识库应用_ev.mp4
│ 10-8 总结和展望：如何自我学习，跟进前沿技术_ev.mp4
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├─第11章 基于知识图谱【金融智库】：从RAG到agenticRAG，实现自动切换不同信息源
│ 11-1 本章介绍_ev.mp4
│ 11-2 大模型的手脚：AI智能体Agent_ev.mp4
│ 11-3 推理和行动并行：ReAct框架_ev.mp4
│ 11-4 基于Agent的多文档RAG Router_ev.mp4
│ 11-5 实战：利用ReAc Agent实现 RAG Router_ev.mp4
│ 11-6 本章总结_ev.mp4
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├─第12章 【RAG扩展】企业员工助手-接口和界面开发
│ 12-1 本章介绍_ev.mp4
│ 12-2 演示界面神器：gradio介绍_ev.mp4
│ 12-3 实战：gradio整合两大RAG项目（1）_ev.mp4
│ 12-4 实战：gradio整合两大RAG项目（2）_ev.mp4
│ 12-5 RAG Pipeline API 接口文档-【简介&fastapi介绍】.pdf
│ 12-6 RAG Pipeline API 接口文档-【环境准备&API接口说明】.pdf
│ 12-7 RAG Pipeline API 接口文档-【使用示例】.pdf
│
├─第13章 【RAG进阶】企业员工助手-项目进阶：RAG微调
│ 13-1 本章介绍_ev.mp4
│
├─第14章 企业员工助手-总结和展望
│ 14-1 -1 项目总结和展望：课程回顾与总结_ev.mp4
│ 14-2 -2 项目总结和展望：课程总结与AI岗位面试技巧_ev.mp4
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├─第1章 课程学习必知——助你顺利学习以及避坑
│ 1-1 全面了解课程，让你少走弯路，必看！！！_ev.mp4
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├─第2章 掌握未来AI趋势：RAG引领大语言模型新纪元
│ 2-1 本章简介_ev.mp4
│ 2-2 满足企业精准需求：RAG如何填补大语言模型短板_ev.mp4
│ 2-3 解锁RAG三大核心_ev.mp4
│ 2-4 深入思考 long context加持的大模型企业还需要RAG_ev.mp4
│ 2-5 RAG技术栈：从【合格】到【优秀】的跨越_ev.mp4
│ 2-6 本课程案例分析与说明_ev.mp4
│ 2-7运行和开发环境搭建.pdf
│ 2-8课程机器配置要求说明.pdf
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├─第3章 【企业级专业选型】RAG核心一：挑选符合企业的【优秀】大语言基石模型
│ 3-1 本章简介_ev.mp4
│ 3-10 【文档】如何通过ollama部署本地大模型-deepseek-r1.pdf
│ 3-11 实战：使用大语言模型（本地和API、GPU和CPU）-1_ev.mp4
│ 3-12 实战：使用大语言模型（本地和API、GPU和CPU）-2_ev.mp4
│ 3-2 大模型入门：核心要点和技术演变（token、transformer、训练）_ev.mp4
│ 3-3 国内外大模型产品必知必会_ev.mp4
│ 3-4 没有GPU如何调用大模型-大模型调用的三种方式_ev.mp4
│ 3-5 火眼金星：如何分辨大模型的好坏_ev.mp4
│ 3-6 RAG应用：挑选大模型的四大步骤_ev.mp4
│ 3-7 总结和展望：不同项目角色需要对AI大模型了解程度的差异性分析_ev.mp4
│ 3-8 【文档】大语言模型如何下载.pdf
│ 3-9 【文档】星火大模型API使用.pdf
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├─第4章 【企业级专业选型】RAG核心二：挑选合适RAG的向量Embedding模型
│ 4-1 本章介绍_ev.mp4
│ 4-2 embedding模型的重要性_ev.mp4
│ 4-3 embedding是怎么炼成的？_ev.mp4
│ 4-4 主流中文embedding模型_ev.mp4
│ 4-5 embedding模型排行榜靠谱不靠谱，如何选择_ev.mp4
│ 4-6 【文档】embedding模型下载.pdf
│ 4-7 实战：embedding模型加载和使用对比_ev.mp4
│ 4-8 本章总结_ev.mp4
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├─第5章 【企业级专业选型】RAG核心三：企业级的向量数据库选型和高效使用
│ 5-1 本章介绍_ev.mp4
│ 5-2 全方位对比：主流向量数据库_ev.mp4
│ 5-3 企业级向量数据库的要求_ev.mp4
│ 5-4 向量数据库相似性搜索_ev.mp4
│ 5-5 性能为王：探索向量数据索引优化技术_ev.mp4
│ 5-6 实战：部署和使用企业级向量数据库（chroma和milvus）-1_ev.mp4
│ 5-7 实战：部署和使用企业级向量数据库（chroma和milvus）-2_ev.mp4
│ 5-8 总结和展望：企业级应用的高可用性_ev.mp4
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├─第6章 【企业员工智能问答助手-实现V1.0版】高效处理企业复杂业务数据
│ 6-1 本章介绍_ev.mp4
│ 6-2 复杂：企业数据复杂多样_ev.mp4
│ 6-3 原则：垃圾进垃圾出，注重文档质量_ev.mp4
│ 6-4 挑战：RAG如何读取多样性文档（文本、表格和布局分析）_ev.mp4
│ 6-5 文档分块：递归文本分块和语义智能分块_ev.mp4
│ 6-6 实战：实现制度问答模块数据读取和切割_ev.mp4
│ 6-7 本章总结_ev.mp4
│
├─第7章 【企业员工智能问答助手-实现V1.0版】搭建制度问答baseline RAG
│ 7-1 本章介绍_ev.mp4
│ 7-2 【企业员工制度问答助手】需求分析_ev.mp4
│ 7-3 项目技术选型_ev.mp4
│ 7-4 项目架构设计_ev.mp4
│ 7-5 实战：实现制度问答模块RAG baseline_ev.mp4
│ 7-6 总结和展望：转变思想，AI应用开发和传统软件开发的区别_ev.mp4
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├─第8章 【企业员工智能问答助手-评估V1.0版】有效评估RAG是提升的关键
│ 8-1 本章介绍_ev.mp4
│ 8-2 RAG迭代的关键：评估_ev.mp4
│ 8-3 RAG评估的三大步骤_ev.mp4
│ 8-4 RAG评价神器：Ragas框架_ev.mp4
│ 8-5 实战：用Ragas评估制度问答模块的性能_ev.mp4
│ 8-6 本章总结_ev.mp4
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└─第9章 【企业员工智能问答助手-实现V2.0版】提升RAG的【14种】检索增强技能
9-1 本章介绍_ev.mp4
9-10 总结和展望：关于企业里需要良好的代码规范和代码管理_ev.mp4
9-11 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-查询增强-1_ev.mp4
9-12 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-查询增强-2_ev.mp4
9-13 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-多索引增强_ev.mp4
9-14 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-融合检索_ev.mp4
9-15 【文档】重排rerank模型如何下载.pdf
9-16 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-rerank重排_ev.mp4
9-17 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-迭代检索增强生成_ev.mp4
9-18 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-self-RAG-1_ev.mp4
9-19 实战：用检索增强技术提升制度问答模块性能-self-RAG-2_ev.mp4
9-2 一图剖析RAG进化之路：探索优化点_ev.mp4
9-3 检索的两大形态：稀疏 vs 稠密_ev.mp4
9-4 查询增强：增加相关内容-Query2doc+ HyDE+子问题查询+问题改写+Task Step Back_ev.mp4
9-5 多索引增强：从不同维度构建索引，强化相关内容_ev.mp4
9-6 检索后增强：融合检索，三个臭皮匠顶一个诸葛亮_ev.mp4
9-7 检索后增强：重排序技术(Re-rank)_ev.mp4
9-8 系统性增强：迭代检索增强生成，从上一迭代收获信息_ev.mp4
9-9 RAG新范式：自我评估增强Self-RAG_ev.mp4
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谢谢分享，看文件夹名备注持续更新中，想确认是否更新完成？谢谢
我也是搬运的，别人如果更新了，我看到了就会补上
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