《程序员的AI必修AIGC全栈实战》

《程序员的AI必修AIGC全栈实战》 简介：《程序员的AI必修AIGC全栈实战》是专为程序员打造的AIGC全栈实战课程。课程涵盖AIGC从基础理论到全栈开发的各个方面，包括前端交互设计、后端算法实现、数据处理与管理等。通过实战项目，让程序员掌握AIGC全栈开发技能，提升在AI领域的开发能力，适合程序员、想要转型AI开发的技术人员学习 标签：#程序员#AIGC#全栈开发#AI开发#实战课程 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/7dd2cd2a8608

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片

：用向量数据库基于RAG(检索增强生成)方式搭建一个中国历史问答应用，这个应用接受用户的询问，从历史语料库中检索相关的历史资料片段，利用大语言模型给出较为可靠的回答。 相比于直接询问大模型，这种方式具有回答准确率高，不容易产生大模型的“幻觉”问题等优点。 本项目实现了两种使用方式： “Milvus方案“在本地启动一个Milvus向量数据库的Docker服务，使用LlamaIndex框架和本地BAAI/bge-base-zh-v1.5Embedding模型实现RAG的业务逻辑。 “Zilliz Cloud Pipelines方案”使用云上的知识库检索服务Zilliz Cloud Pipelines，该服务包括了RAG流程的文档切片、向量化、向量检索等功能。 两种方案均使用OpenAI的GPT4作为大语言模型。

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模

一套完整的基于检索增强生成(RAG)架构的知识图谱建立和查询引擎，利用Pinecone向量数据库技术，能快速构建自定义的RAG模型，随时查询文档库给出相关回答，实现了完整的RAG工作流程：从文档的切分、embedding到会话记录管理、查询优化、上下文检索以及增强生成，可帮助开发者快速构建自己领域的问答系统，也支持迁移现有基于OpenAI API的应用 |

《程序员的AI必修课，AIGC全栈项目实战（AI前端后端测试运维)》

《程序员的AI必修课，AIGC全栈项目实战（AI前端后端测试运维)》 简介：程序员的AI必修课，AIGC全栈项目实战（AI前端后端测试运维)是一门深入探讨人工智能技术的课程，涵盖机器学习、深度学习、自然语言处理等核心技术。课程结合实际案例和编程实战，帮助学员掌握AI应用开发能力，适合对人工智能感兴趣的开发者和技术人员。 标签： #人工智能#机器学习#AI开发 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/9b31b6250568

《-AI大模型全栈工程师高级班》

《-AI大模型全栈工程师高级班》 简介：本书提供了关于-AI大模型全栈工程师高级班的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#-#-AI大#知识#学习 文件大小：NG|https://pan.quark.cn/s/9c0c756a660a

：旨在通过语义向量技术构建一个全管道的数据平台Neum AI，以提高机器阅读理解模型对大规模数据的处理能力，内置多个数据源连接器

：旨在通过语义向量技术构建一个全管道的数据平台Neum AI，以提高机器阅读理解模型对大规模数据的处理能力，内置多个数据源连接器如网站、数据库等，Embedding服务如OpenAI，以及向量存储如Weaviate。支持实时同步数据源，保证数据时效性。云版本提供完整的大规模分布式计算能力