AI大模型实战教程：从模型训练到RAG技术，打造智能项目新篇章！

AI大模型实战教程，开启智能项目新篇章！

💻在人工智能快速发展的今天，AI大模型的应用开发已成为技术领域的热门话题。本文将为你介绍一门全面的AI大模型应用开发实战教程，助你快速掌握核心技能，打造智能项目！

💡 课程概览：AI大模型应用开发实战教程

📚这是一门专为AI开发者设计的实战教程，涵盖从模型训练到RAG技术的全方位内容。通过系统学习，你将掌握AI大模型应用开发的全流程，快速上手实际项目！

🎯 课程内容详解：从基础到高级的实战技巧

人工智能基础 🧠
- 迭代路径与大模型进化：了解AI发展历程及大模型进化路径。
- 技术分类：掌握监督学习、无监督学习和强化学习等核心分类。
开发环境搭建 🛠️
- Python、Conda、VSCode：学习搭建AI开发环境，包括Python编程、Conda管理和VSCode使用。
大模型微调 🔧
- 环境准备：了解lama-factory等环境配置。
- 数据集准备：掌握SFT、继续预训练和偏好优化等微调方法。
- 微调过程：学习Lora和Qlora微调，了解适用场景。
模型评估与部署 🚀
- 批量推理与评估：掌握批量推理和自动评估，使用benchmark工具。
- 模型合并与量化：学习模型合并导出和量化，提升部署效率。
RAG技术 🔍
- RAG原理：了解RAG技术的基本原理和优势。
- RAGFlow项目：通过RAGFlow项目，实战应用RAG技术。
- Naive RAG与LangChain：掌握Naive RAG实现，通过LangChain实战。
高级RAG技术 🔮
- 层次索引与句子窗口：学习高级RAG技术，提升模型效果。
- 提示词压缩与融合：掌握提示词技术，优化模型生成。
模块化RAG 🧩
- 顺序模式与条件模式：学习模块化RAG设计，提升灵活性。
- 迭代与递归检索：掌握FLARE和Toc等技术，提升检索效率。
Embedding原理 🔍
- Word2Vec与CBOW：了解Embedding原理，学习经典算法。