AI大模型应用开发实战：从模型训练到RAG技术，开启智能项目之旅！

在人工智能飞速发展的今天，大模型的应用开发已经成为技术领域的热门话题。无论是自然语言处理、图像识别还是复杂任务的自动化，大模型都展现出了巨大的潜力。今天，我将为你介绍一个全面的AI大模型应用开发课程，涵盖从模型训练到RAG技术的实战内容，帮助你快速掌握AI开发的核心技能。

课程介绍：AI大模型应用开发实战

这是一门专为AI开发者设计的实战课程，涵盖了从模型训练到高级RAG技术的全方位内容。通过系统的学习，你将掌握如何训练、微调、评估和部署大模型，并在实际项目中应用这些技术。

课程内容：从基础到高级的实战技巧

人工智能介绍
- 选代路径与大模型进化树：了解人工智能的发展历程和大模型的进化路径。
- 技术分类：掌握人工智能的主要技术分类，如监督学习、无监督学习和强化学习。
开发环境搭建
- Python、Conda、VSCode：学习如何搭建AI开发环境，包括Python编程语言、Conda环境管理和VSCode代码编辑器的使用。
大模型微调
- 环境准备：了解大模型微调所需的环境准备，如lama-factory的安装和配置。
- 数据集准备：掌握微调数据集的准备方法，包括SFT（Supervised Fine-Tuning）、继续预训练和偏好优化。
- 微调过程：学习Lora微调和Qlora微调的具体操作，了解它们的区别和适用场景。
模型评估与部署
- 批量推理与自动评估：掌握如何进行批量推理和自动评估，使用benchmark工具评估模型性能。
- 模型合并与量化：学习模型合并导出和量化技术，了解如何在本地部署模型以提高效率。
RAG技术原理与实战
- RAG技术原理：了解RAG（Retrieval-Augmented Generation）技术的基本原理和优势。
- RAGFlow项目实操：通过RAGFlow项目，学习如何在实际项目中应用RAG技术。
- Naive RAG与LangChain实践：掌握Naive RAG的实现方法，并通过LangChain进行实战练习。
高级RAG技术
- 层次索引与句子窗口：学习高级RAG技术，如层次索引、句子窗口和子查询。
- 提示词压缩与融合：掌握提示词压缩和融合技术，提升模型的生成效果。
模块化RAG
- 顺序模式与条件模式：学习模块化RAG的顺序模式和条件模式，了解如何通过模块化设计提升模型的灵活性。
- 迭代与递归检索：掌握迭代和递归检索技术，如FLARE和Toc，提升模型的检索效率。
Embedding原理
- Word2Vec与CBOW：了解Embedding的基本原理，学习Word2Vec和CBOW等经典算法。