【中文配音】大模型工程实战｜后四周检索微调智能体｜LLM Engineering 2026

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Parts

  1. P1 · 第5周01 RAG入门
  2. P2 · 第5周02 纳米模型做知识助手
  3. P3 · 第5周03 查词典再补上下文
  4. P4 · 第5周04 向量嵌入和编码器
  5. P5 · 第5周05 从词向量到编码器
  6. P6 · 第5周06 RAG和向量库的大图
  7. P7 · 第5周07 LangChain接向量库
  8. P8 · 第5周08 把文档切成块
  9. P9 · 第5周09 编码器和向量库
  10. P10 · 第5周10 Chroma建库并可视化
  11. P11 · 第5周11 三维对比嵌入模型
  12. P12 · 第5周12 搭完整RAG流水线
  13. P13 · 第5周13 接上检索器和模型
  14. P14 · 第5周14 检索结果喂给模型
  15. P15 · 第5周15 模块化RAG加界面
  16. P16 · 第5周16 带历史的对话检索
  17. P17 · 第5周17 怎么评估RAG
  18. P18 · 第5周18 检索指标和裁判
  19. P19 · 第5周19 MRR和NDCG
  20. P20 · 第5周20 让模型当裁判
  21. P21 · 第5周21 界面里跑评估
  22. P22 · 第5周22 试切块和嵌入
  23. P23 · 第5周23 换嵌入再看提升
  24. P24 · 第5周24 预处理和重排
  25. P25 · 第5周25 切块编码和改写
  26. P26 · 第5周26 查询扩展和GraphRAG
  27. P27 · 第5周27 不用框架的语义切块
  28. P28 · 第5周28 可视化后再重排
  29. P29 · 第5周29 重排加查询改写
  30. P30 · 第5周30 查询扩展和并行
  31. P31 · 第5周31 命中率从0.73到0.91
  32. P32 · 第5周32 RAG挑战做知识员工
  33. P33 · 第6周01 训练数据和泛化
  34. P34 · 第6周02 微调与标价项目
  35. P35 · 第6周03 自己整理训练集
  36. P36 · 第6周04 清洗亚马逊数据
  37. P37 · 第6周05 看分布并去重
  38. P38 · 第6周06 加权抽样再上传
  39. P39 · 第6周07 五步选模型
  40. P40 · 第6周08 五步流程和MLOps
  41. P41 · 第6周09 用模型做预处理
  42. P42 · 第6周10 Groq批量JSONL
  43. P43 · 第6周11 两万次调用不到一美元
  44. P44 · 第6周12 传统模型做基线
  45. P45 · 第6周13 随机报价和sklearn
  46. P46 · 第6周14 线性回归基线
  47. P47 · 第6周15 词袋和计数向量
  48. P48 · 第6周16 随机森林和XGBoost
  49. P49 · 第6周17 第一张神经网络
  50. P50 · 第6周18 人和模型谁更准
  51. P51 · 第6周19 用PyTorch搭网络
  52. P52 · 第6周20 GPT和Claude对打
  53. P53 · 第6周21 多家前沿模型比价
  54. P54 · 第6周22 监督微调前沿模型
  55. P55 · 第6周23 微调GPT-4o Nano
  56. P56 · 第6周24 盯着微调任务跑
  57. P57 · 第6周25 微调反而变差
  58. P58 · 第6周26 微调失败后换深网
  59. P59 · 第6周27 两亿参数翻盘
  60. P60 · 第7周01 QLoRA微调开源模型
  61. P61 · 第7周02 LoRA训练LLaMA
  62. P62 · 第7周03 LoRA超参和量化
  63. P63 · 第7周04 Colab上看模型结构
  64. P64 · 第7周05 八位和四位量化
  65. P65 · 第7周06 算LoRA参数量
  66. P66 · 第7周07 按词长准备数据
  67. P67 · 第7周08 价格取整控词长
  68. P68 · 第7周09 准备数据并试基座
  69. P69 · 第7周10 基座模型和对话模型
  70. P70 · 第7周11 QLoRA训练配置
  71. P71 · 第7周12 学习率和优化器
  72. P72 · 第7周13 配好训练和W&B
  73. P73 · 第7周14 SFT Trainer和W&B
  74. P74 · 第7周15 TRL开训并看曲线
  75. P75 · 第7周16 用W&B盯训练
  76. P76 · 第7周17 Colab全量训练
  77. P77 · 第7周18 看损失和学习率
  78. P78 · 第7周19 从曲线抓过拟合
  79. P79 · 第7周20 选最好的检查点
  80. P80 · 第7周21 微调模型做推理
  81. P81 · 第7周22 交叉熵怎么算概率
  82. P82 · 第7周23 LoRA对打GPT-4o
  83. P83 · 第7周24 微调LLaMA胜过前沿
  84. P84 · 第8周01 智能体和Modal部署
  85. P85 · 第8周02 设计架构并装Modal
  86. P86 · 第8周03 本地和云上跑代码
  87. P87 · 第8周04 密钥部署LLaMA
  88. P88 · 第8周05 微调模型上云
  89. P89 · 第8周06 做出第一个智能体
  90. P90 · 第8周07 不用LangChain的RAG
  91. P91 · 第8周08 可视化向量再检索
  92. P92 · 第8周09 RAG对打微调模型
  93. P93 · 第8周10 集成模型跑通
  94. P94 · 第8周11 测多次模型调用
  95. P95 · 第8周12 结构化输出
  96. P96 · 第8周13 结构化输出扫优惠
  97. P97 · 第8周14 解析结果并推送
  98. P98 · 第8周15 会规划的智能体
  99. P99 · 第8周16 自主规划加工具
  100. P100 · 第8周17 多智能体工具循环
  101. P101 · 第8周18 三十多次跨模型调用
  102. P102 · 第8周19 收束智能体工作流
  103. P103 · 第8周20 Gradio成交界面
  104. P104 · 第8周21 课程收束
Description 
《大模型工程》后四周：把检索增强做出来，再微调开源模型，最后收成会用工具的智能体。

📌 本期看点
· 第5周：切块、向量库、重排，把 RAG 接到界面上
· 第6–7周：从传统模型到微调，用 QLoRA 训开源模型
· 第8周：多智能体、工具调用，部署到云上

🧭 观看指南
这一半共 104 讲，中文配音。分P写成「第5周01」到「第8周21」。前四周是另一条稿件。

🎯 适合人群
想自己做出检索、微调和智能体的开发者与转码同学。

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