JK 大模型 RAG 进阶实战营视频教程。
深入RAG工程核心技术：涵盖数据导入、文本分块、嵌入、向量存储与索引、复杂检索等关键技术。
覆盖RAG主流应用场景：包括合规检索、问答系统、金融/医疗词汇标准化系统及知识图谱等。
从原理到实战：指导企业级RAG系统的开发与重构，针对主流行业场景进行深入探讨。
紧跟热点：结合DeepSeek与Cursor智能编程进行协同开发，并对多种主流模型进行比较与应用。
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├── 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
│ ├── @优库it资源网ukoou.com
│ ├── [ 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
└── 资料代码/
