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资源目录
├── 00 - 开班直播回放/ │ ├── [ 21K] DeepSeek 知识库.pdf │ ├── [ 19M] RAG实战.pdf │ └── [276M] 开营直播回放 ├── 01 - 第一章：RAG 三问/ │ ├── [ 41M] 1. 开营导语 │ ├── [ 33M] 2. RAG 三问：什么是 RAG？ │ ├── [ 56M] 3. LlamaIndex 5 行代码快速上手 RAG │ ├── [117M] 4. 通过 LangChain 快速上手 RAG │ ├── [ 67M] 5. 如何优化 RAG 系统？ │ ├── [ 18M] 6. 安装 Cursor │ ├── [ 49M] 7. 使用 Cursor 的基本功能 │ ├── [ 26M] 8. 配置 DeepSeek 和其他模型 │ └── [9.2M] 大模型应用开发概述- 开营导语.pdf ├── 02 - 第二章：自己动手制作 RAG 框架/ │ ├── [ 46M] 1. 下载并运行自制 RAG 框架 │ ├── [ 52M] 2. 框架流程和设计说明（前端） │ ├── [ 81M] 3. 框架流程和设计说明（后端） │ ├── [100M] 4. 为框架添加新功能 │ ├── [ 67M] 5. 从头开始构建框架 │ ├── [1.6M] 自己动手制作RAG框架.pdf │ └── [2.4M] 课后练习.pdf ├── 03 - 第三章：案例篇-医疗领域名词标准化工具/ │ ├── [ 80M] 03-01-项目整体目标 │ ├── [ 71M] 03-02-项目具体实现-代码下载和功能演示 │ ├── [ 90M] 03-03 专有名词标准化系统设计 │ ├── [ 12M] 03-04 向量数据库文档补充说明 │ ├── [105M] 03-05 专有名词标准化系统-前后端衔接 │ ├── [ 23M] 03-06 名词扩展和纠错功能实现 │ ├── [5.8M] 03-07 项目优化方向 │ ├── [131K] 大模型 RAG 进阶实战营-1. 项目整体目标.pdf │ ├── [140K] 大模型 RAG 进阶实战营-2. 项目具体实现：代码下载和功能演示.pdf │ ├── [9.7M] 数据集文件-SNOMED_ALL.csv.zip │ └── [8.1M] 案例篇-医疗领域名词标准化工具.pdf ├── 04 - 第四章：组件篇-数据导入技术/ │ ├── [ 80M] 01-简单文档-01 │ ├── [ 63M] 02-有结构的文档 │ ├── [ 25M] 03-图文导入 │ ├── [ 47M] 04-PDF解析之-简单工具(PyPDF, PyMUPDF, pytesseract+pdf2image) │ ├── [ 58M] 05-PDF解析之-PDF转MarkDown（Marker，MinerU和LlamaParse） │ ├── [118M] 06-PDF解析之-Unstructured工具解析版式和元素 │ ├── [ 40M] 07-结构化表格导入之-CSV导入 │ ├── [ 41M] 08-结构化表格导入之-LlamaDB Connector │ ├── [ 57M] 09-结构化表格导入之-PDF表格解析-1 │ ├── [ 82M] 10-结构化表格导入之-PDF表格解析-2 │ └── [ 17M] 数据导入技术.pdf ├── 05 - 第五章：组件篇-文本分块技术/ │ ├── [ 45M] 01-文本分块的原理和重要性 │ ├── [ 80M] 02-文本分块的方法和实现 │ ├── [ 28M] 03-与分块相关的高级索引技巧 │ ├── [196K] 大模型 RAG 进阶实战营-第五章作业（需要提交）.pdf │ └── [ 14M] 文本分块技术.pdf ├── 06 - 第六章：组件篇-向量嵌入技术/ │ ├── [ 36M] 01-嵌入技术的基本知识 │ ├── [ 25M] 02-嵌入技术的发展和演变 │ ├── [ 94M] 03-大模型时代的嵌入模型 │ ├── [ 87M] 04-稀疏嵌入和密集嵌入 │ ├── [ 36M] 05-多模态嵌入 │ └── [ 14M] 嵌入技术.pdf ├── 07 - 第七章：组件篇-向量数据库/ │ ├── [ 67M] 01-基本原理 │ ├── [ 29M] 02-各种各样的向量数据库 │ ├── [127M] 03-集合、索引、度量和搜索（上） │ ├── [ 67M] 04-集合、索引、度量和搜索（中） │ ├── [ 64M] 05-集合、索引、度量和搜索（下） │ ├── [ 45M] 06-混合检索实战 │ ├── [ 47M] 07-多模态检索实战 │ └── [ 29M] 向量数据库.pdf ├── 08 - 第八章：组件篇-检索前处理技术/ │ ├── [171M] 01-Text2SQL(自制流程) │ ├── [ 19M] 02-Text2SQL(RagFlow) │ ├── [ 55M] 03-Text2Cypher │ ├── [ 41M] 04-Metadata Filter生成 │ ├── [ 64M] 05-查询翻译 │ ├── [ 14M] 06-查询路由 │ └── [ 11M] 检索前处理技术.pdf ├── 09 - 第九章：组件篇-索引优化技术/ │ ├── [ 92M] 01. 从小块到大上下文 │ ├── [ 40M] 02. 构建有层次的索引 │ ├── [113M] 03. 构建多表示的索引 │ └── [6.4M] 索引优化技术.pdf ├── 10 - 第十章：组件篇-检索后处理技术/ │ ├── [216M] 01-重排技术 │ ├── [219M] 02、03-压缩和校正技术 │ └── [6.9M] 检索后处理技术.pdf ├── 11 - 第十一章：案例篇-企业文档合规性检查/ │ ├── [184M] 1. 项目整体目标 │ ├── [317M] 2. 项目技术实现 │ ├── [ 48M] 3. 项目优化方向 │ ├── [ 84M] GRI标准项目文档.zip │ ├── [1.6K] NVIDIA_GRI_Compliance_Dataset_English.csv.zip │ ├── [8.4M] rag-project03-audit-master.zip │ └── [4.5M] 案例03-企业文档合规性检索和问答系统介绍.pdf ├── 12 - 第十二章：组件篇-响应生成技术/ │ ├── [166M] 01-生成模型的选择与部署方式 │ ├── [ 57M] 02-通过提示工程来提高模型响应质量 │ ├── [133M] 03-通过输出解析来控制响应的格式 │ ├── [238M] 04-动态生成优化策略 │ └── [8.7M] 响应生成.pdf ├── 13 - 第十三章：组件篇-评估 RAG 系统/ │ ├── [ 41M] 01-RAG系统的评估 │ ├── [ 41M] 02-检索器的评估 │ ├── [ 35M] 03-生成器的评估 │ ├── [253M] 04-RAG评估实战 │ ├── [134K] 第十三章作业.pdf │ └── [9.1M] 评估RAG系统.pdf ├── 14 - 第十四章：案例篇-SNOMED 图数据库 RAG 实战/ │ ├── [ 41M] 01-复习医学术语项目 │ ├── [ 42M] 02-使用图数据库 │ ├── [ 49M] 03-安装并配置Neo4J │ ├── [234M] 04-构建图数据库 │ ├── [137M] 05-用图数据库增强医疗术语标准化系统 │ ├── [222M] SnoMED-Graph.zip │ ├── [9.1M] concept_new.csv.zip │ ├── [9.7M] 数据集文件-SNOMED_ALL.csv.zip │ └── [ 10M] 案例04-SNOMED图数据库RAG实战.pdf ├── 15 - 第十五章：组件篇-复杂 RAG 范式/ │ ├── [279M] 01-GraphRAG │ ├── [115M] 02-Contextual Retrieval │ ├── [270M] 03-Modular RAG │ ├── [107M] 04-Agentic RAG │ ├── [201M] 05-Multi-Modal-RAG │ └── [ 16M] 复杂RAG范式.pdf ├── 16 - 加餐篇/ │ ├── [ 14M] 加餐-RAG Papers.zip │ └── [322M] 加餐-RAG优质论文分享 ├── 17 - 助教加餐：MCP 实战/ │ ├── [ 55M] 01-MCP基本介绍 │ ├── [189M] 02-MCP实战项目-查询实时天气信息 │ ├── [260M] 03-MCP实战项目-集成DeepSeek模型 │ ├── [113M] 04-MCP实战项目-集成LangChain简化MCP开发 │ ├── [278M] 05-MCP实战项目-RAG系统集成MCP │ ├── [ 24M] 06-MCP实战总结 │ ├── [3.4M] MCP实战.pdf │ └── [175K] 作业：基于MCP构建RAG系统（代码实践）.pdf └── 资料代码/
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