这是一份面向AI开发者的全面指南，涵盖从基础理论到高级实践的完整知识体系。资源以『AI大模型应用开发』为核心，深入讲解模型训练、RAG技术、Agent设计模式及行业落地案例，适合希望快速掌握AI前沿技术并应用于实际项目的开发者。课程内容包括40节精心录制的视频教程和配套学习资料，覆盖提示词工程、向量数据库选型、Embedding模型训练、Langchain/Langgraph项目实战等核心主题。精选PDF文档如《企业RAG技术实战》《rerank技术》《embedding技术》等，为学习者提供详尽的技术解析。
资源亮点：
- 系统化课程设计：从入门到高阶，循序渐进地掌握AI大模型开发全流程。
- 实战导向：结合真实业务场景，分享RAG技术落地经验与最佳实践。
- 多元化工具支持：介绍主流Agent平台、向量数据库代码示例、AutoGen/CrewAI框架等。
- 配套学习资料：5份高质量PDF文档助力深度理解关键技术。
部分精选内容：
- 提示词工程：软提示词、Few-shot、COT TOT方法详解。
- 向量数据库选型：专用与传统数据库对比分析。
- Agent设计模式：Reflexion、LAT、ReAct等经典模式。
- Langgraph多Agent架构：协作机制与项目实战。
- RAG评估指标：RAGAs、TruLens等评估工具的应用。
- Embedding模型微调与评估：llamaindex与MTEB评测。
- Rerank技术原理与实践：交叉编码与双编码方法。
- 模块化RAG：顺序模式、条件模式与递归检索策略。
- AutoGen项目实战：代码执行与自动化任务管理。
- CrewAI框架：团队协作与任务分配的核心逻辑。
适用人群：
- 希望从事AI开发或提升技能的工程师。
- 对RAG技术、Agent系统感兴趣的科研人员。
- 正在探索AI大模型在行业落地的企业决策者。
为什么选择这份资源？
本资源不仅提供了丰富的理论知识，还通过大量实战案例帮助你将所学转化为生产力。无论你是初学者还是资深开发者，都能从中找到启发与解决方案。
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