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关于本阶段
以政务服务智能客服项目为例进行企业级实战剖析。先分享大厂算法工程师的 AI 落地经验,接着介绍项目目标、需求分析、数据处理和知识库构建。
设计基于 RAG 的政务智能客服方案,包括召回和排序方案,搭建整体链路并进行效果评估和问题分析。
学习
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19-1 项目目标与需求 试看
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19-2 源数据搜集 试看
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19-3 文本向量化
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19-4 文本向量化实战1
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19-5 文本向量化实战2
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19-6 数据库ES介绍及其安装
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19-7 ES mapping构造与索引创建
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19-8 ES数据写入
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19-9 ES数据删除
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19-10 写入项目数据,embedding和文本数据
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19-11 深入介绍ES检索DSL(1)
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19-12 深入介绍ES检索DSL(2)
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19-13 手写naive RAG(1)
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19-14 手写naive RAG(2)
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19-15 手写naive RAG(3)
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19-16 手写naive RAG(4)
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19-17 gradio聊天对话框介绍
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19-18 gradio hello
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19-19 gradio 大模型对话窗口搭建
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19-20 rag流式输出链路搭建
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19-21 训练数据高效合成(1)
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19-22 训练数据高效合成(2)
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19-23 训练数据高效合成(3)
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19-24 训练数据高效合成(4)
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19-25 训练数据高效合成(5)
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19-26 训练数据高效合成(6)
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19-27 合成政务类训练数据
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19-28 生成政务流程类训练数据及其优化
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19-29 集中处理训练数据
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19-30 模型微调 构造训练集测试集
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19-31 模型微调 开始训练
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19-32 模型训练效果测试(1)
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19-33 模型训练结果评测(2)


