视频选集 【模块 1：RAG概述】1-1 与吴恩达的对话 1-2 模块1介绍 1-3 RAG简介 1-4 RAG的应用 1-5 RAG体系结构 1-6 LLMs简介 1-7 信息检索简介 1-8 模块1结论 【模块2：信息检索和搜索基础】2-1 模块2介绍 2-2 检索器架构概述 2-3 元数据过滤 2-4 关键词搜索-TF-IDF 2-5 关键词搜索-BM25 2-6 语义搜索-简介 2-7 混合搜索 2-8 评估检索 2-9 语意搜索-嵌入模型深入探讨 2-10 模块2结论 模块3：使用向量数据库进行信息检索】3-1 模块3介绍 3-2 近似最近邻算法（ANN） 3-3 载体数据库 3-4 分块 3-5 高级分块技术 3-6 查询解析 3-7 交叉编码器和CoIBERT 3-8 重新排名 3-9 模块3总结 【模块 4：大语言模型（LLMs）与文本生成】4-1介绍 4-2 Transformer 架构 4-3 大语言模型（LLM）采样策略 4-4 选择合适的大语言模型（LLM） 4-5 提示词工程：构建增强型提示词 4-6 提示词工程：高级技巧 4-7 幻觉抑制与处理 4-8 大语言模型（LLM）性能评估 4-9 智能体驱动型 RAG 4-10 RAG vs. 微调 4-11 结论 【模块 5：生产环境中的 RAG 系统】5-1引言 5-2 生产环境面临哪些挑战？ 5-3 实施 RAG 评估策略 5-4 日志记录、监控与可观测性 5-5 定制化评估 5-6 量化 5-7 成本 vs 响应质量 5-8 延迟 vs 响应质量 5-9 安全性 5-10 多模态检索增强生成 5-11 总结
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