AI Engineer 核心基础与 RAG 入门

ℹ️ InformationPre-work

课前准备说明必要的知识储备为确保学员能够顺利完成本课程并有效掌握内容，建议具备以下基础知识：Python编程基础：了解Python的基本语法和数据操作，以便在课程中顺利完成代码编写和调试。会写RESTful API，熟悉CRUD的API搭建，可以任意用语言，最好是python，j... 登录后查看完整内容

ℹ️ InformationPreparation

Preparation

🎬 VideoGenerative Al & productivity

在这节课中，你将系统理解生成式 AI（Generative AI）在真实商业世界中究竟能做些什么，以及企业为什么如此重视 AI 能力。课程从 GenAI 的三大应用方向出发，带你了解 AI 如何提升用户体验、增强员工生产力、优化企业业务流程。随后，你会第一次接触 AI Engin... 登录后查看完整内容

🎬 VideoGenAl Concept

本节课程作为AI Engineer训练营的重要基础模块，围绕“Foundation Models（基础模型）”的核心概念展开，带领学习者理解生成式人工智能的底层原理及其典型应用形式。通过介绍从原始数据到预训练语言模型（LLM）的演化过程，结合提示工程（Prompt Enginee... 登录后查看完整内容

🎬 VideoPrompt Engineering

本节课程将系统性介绍 Prompt Engineering（提示工程）的核心概念、常见提示类型、设计策略与最佳实践。内容从“什么是 Prompt”出发，逐步延伸到 Zero-shot / Few-shot、Chain-of-Thought、Role Prompting 等关键方法... 登录后查看完整内容

🎬 VideoRAG

理解 RAG（Retrieval-Augmented Generation）在 AI 工程中的角色本节课程深入讲解 RAG 如何通过结合大语言模型（LLMs）和向量数据库来提升 AI 模型的推理能力，特别是在提供更精准的语义搜索和答案生成方面。掌握 RAG 系统架构与流程课程通过... 登录后查看完整内容

🎬 VideoGenAl Agents

本节课将系统讲解 LLM 驱动的智能体（Agent）是如何被设计、组合并在真实系统中运行的，帮助学员从“会用模型”进阶到“能设计 Agent 系统”。Agent 的核心组成与工作机制从系统视角拆解一个完整 Agent，而不是只停留在 Prompt 层面：Agent 核心角色：作为... 登录后查看完整内容

🎬 VideoGenerative Al Ops

生成式 AI 的完整组成公式理解一套可落地的生成式 AI 架构：👉 模型（Foundation Models）+ Prompt + 领域数据 = 可用的 AI 应用什么是 Generative AI Ops（不是只写 Prompt）认识 Generative AI Ops = ... 登录后查看完整内容

🎬 VideoStructured Data vs Unstructured Data

🎬 VideoIntroduction to Machine Learning

🎬 VideoSupervised, Unsupervised, and Reinforcement learning

在本节课程中，我们将深入探讨三种主要的机器学习类型——监督学习、非监督学习和强化学习，帮助您更清晰地理解这些核心概念：监督学习：适用于带标签的数据。在监督学习中，模型通过已知的输入和输出关系进行训练，用于分类和预测。例如，我们可以通过带有“狗”或“非狗”标签的图片数据集训练模型，... 登录后查看完整内容

🎬 VideoIntroduction to Deep Learning

🎬 VideoThe transformer architecture

在本节课程中，我们将详细讲解变换器（Transformers）架构，深入探索其在自然语言处理（NLP）任务中的强大功能。您将学习变换器如何通过其编码器-解码器架构，一次性处理所有输入，提升翻译和文本生成等任务的效率和精确度。课程主要内容包括：变换器的整体架构：介绍变换器的编码器-... 登录后查看完整内容

🎬 VideoInput embeddings

在本节课程中，我们将详细讲解变换器架构的**输入嵌入（input embeddings）**过程，这是实现自然语言处理的第一步。该步骤将文本转换为数值表示，使得模型能够处理和理解语言中的语义和上下文信息。课程内容包括：标记化（Tokenization）：将输入文本分解为标记（如单... 登录后查看完整内容

🎬 VideoNatural Language Processing(NLP)

Transformer Architecture 课程介绍学习目标本课程旨在为学生提供对Transformer架构的深入理解。通过该课程，学生将学习以下内容：Transformer模型的核心组成部分及其工作机制。如何应用Self-Attention机制来处理自然语言处理任务。理解... 登录后查看完整内容

🎬 VideoTransformer and Attention

本节课你将学到什么？传统文本编码方法的局限了解为什么早期的词袋模型、One-hot 编码维度高、语义弱，难以真正理解语言含义。Embedding 的核心思想学习如何用向量表示词和句子，让模型“感知”词与词之间的语义关系。从文本到任务输出的完整流程理解文本 → Embedding ... 登录后查看完整内容

🎬 VideoLanguage Models (LM)

为什么传统方法不够用传统基于词频 / n-gram 的统计方法维度爆炸，无法覆盖真实语言复杂性难以捕捉词与词之间的语义关系Embedding 的核心作用将词 / 句子映射为向量，保留语义信息相似含义的词在向量空间中距离更近为后续模型理解语言打基础语言模型是什么本质是：对“下一个词... 登录后查看完整内容

🎬 VideoPrompting

🎬 VideoFine-Tuning

🎬 VideoRAG 1

🎬 VideoRAG 2

🎬 VideoAgents

🎬 VideoBenefits and When to Use

🎬 VideoPrompt Engineering: Best Practices

🎬 VideoPrompt Iteration through a User Interface

学习目标掌握如何通过用户界面进行Prompt Iteration，提高提示的精确性与生成模型的输出质量学习如何设计和优化用户界面以支持Prompt的快速迭代与调试理解如何通过用户反馈和交互优化Prompt，从而提升模型在实际应用中的表现提升在实际项目中通过用户界面实现Prompt... 登录后查看完整内容

🧪 LabProject：Building and Sharing Your First GPT in OpenAI’s GPT Store

学习目标- 掌握如何在OpenAI的GPT Store中构建并分享你的第一个GPT应用- 学习如何设计、开发和部署GPT应用，并确保其符合GPT Store的发布要求- 理解如何优化GPT应用的用户体验与性能，以提升用户满意度和应用效果- 提升在实际项目中使用OpenAI的工具和... 登录后查看完整内容

ℹ️ InformationChatGPT Prompt Set

ℹ️ InformationGenAI Toolbox

🎬 VideoUnderstanding LLMs: Capabilities, Limits & Engineering Solutions）

🎬 VideoRAG基本架构

本节课程内容总结RAG 的核心思想与整体流程介绍 Retrieval-Augmented Generation 的基本概念，理解为什么在大语言模型存在幻觉、知识过期、上下文受限的情况下，需要通过“检索 + 生成”的方式来增强回答能力。从原始数据 → 信息抽取 → 分块（chunk... 登录后查看完整内容

🎬 VideoEmbedding嵌入模型

🎬 Video向量数据库

本节课程内容概览：向量数据库（Vector Database）向量数据库的核心概念与作用介绍什么是向量数据库，以及它在 AI 系统中的基本职责：存储、管理和检索向量嵌入（embeddings）。理解文本、图片等非结构化数据是如何被转换为向量，并用于相似度搜索的。向量数据库在 RA... 登录后查看完整内容

🎬 VideoNative RAG存在的问题

本节课学习目标理解为什么最基础的 Native RAG 在真实场景中容易“效果不稳定”能清晰区分 RAG 系统中检索阶段、生成阶段、拼接阶段各自可能出现的问题建立对「RAG 不是万能方案」的工程认知，为后续 RAG 优化方案打基础核心知识点讲解1. 检索阶段的问题：精度与召... 登录后查看完整内容

🎬 VideoAdvanced RAG 与 Agentic RAG：从基础检索到可控推理流程

本节课学习目标通过本节课，学员将能够：理解 Naive RAG 与 Advanced RAG 的结构差异明确为什么在真实系统中需要引入 Pre-Retrieval / Post-Retrieval 机制认识 Agentic RAG 的核心思想：让模型参与检索与决策流程建立对 “R... 登录后查看完整内容

🎬 VideoContextual RAG

本节课程：Contextual RAG（上下文感知检索）本节学习目标理解为什么传统 RAG 在 chunk 粒度检索上会丢失上下文掌握 Contextual Retrieval（上下文感知检索）的核心思路能判断在实际系统中，是否值得为效果提升付出额外的成本与延迟核心课程内容Co... 登录后查看完整内容

🧪 LabProject：Building RAG from Scratch in Python

🎬 VideoWhat are API Rate Limits? - OpenAl

本节课学习目标明确什么是 API Rate Limits，以及 OpenAI 中常见的限流指标和触发机制理解为什么在真实系统中必须引入限流与请求控制知道在遇到限流问题时，工程上常用的应对与优化方式核心知识点讲解API Rate Limits 的定义与指标请求在单位时间内的数量限制... 登录后查看完整内容

🎬 VideoAzure OpenAl: Quotas, Rate Limiting, and PTUs

本节课学习目标明确 OpenAI / Azure OpenAI 的资源限制机制，理解为什么在真实系统中必须考虑配额与限流理解 Quota、Rate Limit、TPM、RPM、PTU 等核心概念在实际调用中的作用差异能根据业务场景，在 Pay-as-you-go 与 PTU 之间... 登录后查看完整内容

🎬 VideoPdf Parsing

使用 Python 对结构复杂的 PDF 文档进行解析，提取表格、段落等可用于后续处理的文本内容将 PDF 文档内容按页或语义进行切分（chunking），构建适合向量化与检索的数据结构基于 Sentence Transformers 生成文本 embedding，并使用 FAI... 登录后查看完整内容

🎬 Videoinvoice processing

Python 发票处理与简单界面构建本节课学习目标通过一个完整的 Invoice Processing 场景，串起 OCR、LLM 结构化抽取与 Python 前端界面理解真实企业中“文档 → 结构化数据 → 可交互工具”的完整技术链路构建一个可运行、可交互的发票处理小应用原型核... 登录后查看完整内容

🧪 LabProject：Shipping and Sharing a Rate-Unlimited, PDF-UploadReady RAG Application

学习目标- 掌握如何构建和部署一个Rate-Unlimited、支持PDF上传的Retrieval Augmented Generation (RAG)应用- 学习如何实现PDF解析与RAG系统的集成，提供高效的文档检索和生成能力- 理解如何设计Rate-Unlimited系统，... 登录后查看完整内容

ℹ️ InformationRAG Builder Toolbox

学习目标本课程旨在为学习者提供构建和优化检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统的全面工具箱。通过本课程的学习，学员将深入理解RAG的核心概念，学习如何使用先进的检索与生成技术优化RAG管道，并在实际项目中实现多智能体LLM（大... 登录后查看完整内容

ℹ️ InformationAI Resource Hub

学习目标  - 掌握如何使用RAG Builder Toolbox构建和优化Retrieval Augmented Generation (RAG) 系统  - 学习使用工具箱中的不同模块来实现信息检索、嵌入生成和文本生成  - 理解如何通过集成现有... 登录后查看完整内容

🎬 VideoBudgeting and API costs

ℹ️ InformationEnd-to-End RAG Toolbox

学习目标  - 掌握使用End-to-End RAG Toolbox构建完整的Retrieval Augmented Generation (RAG)系统的技能  - 理解RAG系统的核心组件及其在信息检索和生成中的应用  - 学习如何通过工具箱实现... 登录后查看完整内容

🎬 Video用 AWS 构建 RAG应用

授课老师：Peiyao你将学到什么这节课将带你从工程视角理解并实现一套完整的 RAG 系统，包括：为什么企业更倾向于 RAG，而不是直接 Fine-tuning如何根据业务场景，选择 Prompt Engineering / RAG / Fine-tuning 的正确路径RAG ... 登录后查看完整内容

🎬 VideoIntroduction to LangChain

ℹ️ InformationProduction RAG Toolbox

学习目标  - 掌握如何使用Production RAG Toolbox构建和优化面向生产环境的Retrieval Augmented Generation (RAG) 系统  - 理解RAG系统的核心组件在生产环境中的应用与最佳实践  - 学习如何... 登录后查看完整内容

课程大纲