资源目录：
├── 04_Embedding基础
│ ├── day08_Embedding 与向量数据库
│ │ ├── 【录播】Embedding 与向量数据库.mp4
│ │ ├── day8-demo.zip
│ │ ├── 【MD】Embedding 与向量数据库.md
│ │ ├── 【课件】Embedding 与向量数据库.pdf
│ │ ├── 【语雀】Embedding 与向量数据库.txt
│ │ ├── 【资料】Embedding 与向量数据库.pdf
├── 09_Hugging Face
│ ├── day_15Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.mp4
│ │ ├── model.zip
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.pdf
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（如何处理超长文本训练问题）.pdf
│ │ ├── demo_15.zip
│ ├── day_13Hugging Face 核心组件介绍
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 核心组件介绍.pdf
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 核心组件介绍.pdf
│ │ ├── demo_13.zip
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 核心组件介绍.mp4
│ ├── day_14Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.mp4.mp4
│ │ ├── demo_14.zip
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）.pdf
│ ├── day_16Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）
│ │ ├── gpt2-chinese模型.zip
│ │ ├── 【资料】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf
│ │ ├── demo_16.zip
│ │ ├── 【课件】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.pdf
│ │ ├── 【录播】Hugging Face 模型微调训练（GPT2-中文生成模型定制化微调训练）.mp4
├── 13_llamaindex
│ ├── day_25llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
│ │ ├── 【课件】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ │ ├── 【录播】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.mp4
│ │ ├── demo_25.zip
│ │ ├── 【资料】llamaindex实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ ├── day_24Llama_Index（核心组件介绍）
│ │ ├── demo_24.zip
│ │ ├── llama_index0.8.3.zip
│ │ ├── 【资料】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf
│ │ ├── 【课件】Llama_Index（核心组件介绍）.pdf
│ │ ├── 【录播】Llama_Index（核心组件介绍）.mp4
├── 00_Python基础
│ ├── 1-初始Python.mp4
│ ├── 3-macOS环境安装.mp4
│ ├── 8-Python文档化应用场景.mp4
│ ├── 17-爬虫（4）.mp4
│ ├── 7-Python工程应用-字符串.mp4
│ ├── 16-爬虫（3）.mp4
│ ├── 4-VSCode安装与应用.mp4
│ ├── 19.dotenv使用.mp4
│ ├── 14-爬虫（1）.mp4
│ ├── 13-文件IO.mp4
│ ├── 12-JSON应用.mp4
│ ├── 6-pip包管理工具.mp4
│ ├── 20.FastAPI的使用.mp4
│ ├── 10-字符编码的处理.mp4
│ ├── 9-如何使用注解.mp4
│ ├── 18-字符串处理.mp4
│ ├── 5-PyCharn安装与应用.mp4
│ ├── 11-Python程序调式和异常处理技巧.mp4
│ ├── 2-Windows环境安装.mp4
│ ├── 15-爬虫（2）.mp4
├── 08_LangGraph
│ ├── day12_LangGraph
│ │ ├── 【课件】LangGraph.pdf
│ │ ├── 【语雀】LangGraph.txt
│ │ ├── 【录播】LangGraph.mp4
│ │ ├── 【MD】LangGraph.md
│ │ ├── 【资料】LangGraph.pdf
│ │ ├── day12-demo.zip
├── 15 项目实战（聚客一和二期)
│ ├── day_27基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
│ │ ├── 项目流程.png
│ │ ├── 【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇01）.mp4
│ │ ├── demo_27.zip
│ │ ├── 【资料】xtuner微调大模型教程.pdf
│ │ ├── 【课件】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）.pdf
│ │ ├── data.zip
│ ├── day_28基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇）
│ │ ├── llamafactory数据集转换代码
│ │ │ ├── data_utils.py
│ │ ├── xtuner环境
│ │ │ ├── requirements.txt
│ │ ├── data
│ │ │ ├── llama_factory_data.zip
│ │ │ ├── output_conversations.csv
│ │ │ ├── xtuner_data.zip
│ │ ├── xtuner模型训练配置文件
│ │ │ ├── internlm2_5_chat_7b_qlora_oasst1_e3.py
│ │ │ ├── qwen1_5_1_8b_chat_qlora_alpaca_e3.py
│ │ ├── 【录播】基于本地大模型的在线心理问诊系统（训练篇02）.mp4
│ ├── day_31基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）
│ │ ├── lora模型
│ │ │ ├── Qwen2.5-3B-Instruct-lora.zip
│ │ ├── 【课件】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）.pdf
│ │ ├── 【录播】基于RAG的线上智能客服系统（部署篇）.mp4
│ │ ├── 【资料】OpenCompass文档.md
│ │ ├── demo_31.zip
│ ├── day_32基于pytorch的语音识别与语音唤醒
│ │ ├── 本地存储index的RAG
│ │ │ ├── data
│ │ │ │ ├── 【资料】OpenCompass文档.md
│ │ │ │ ├── data.csv
│ │ │ ├── storage
│ │ │ │ ├── image__vector_store.json
│ │ │ │ ├── default__vector_store.json
│ │ │ │ ├── index_store.json
│ │ │ │ ├── graph_store.json
│ │ │ │ ├── docstore.json
│ │ │ ├── rag.py
│ │ ├── 【课件】扩展项目（基于pytorch实现的语音识别）.pdf
│ │ ├── 语音应用场景.png
│ │ ├── 【录播】扩展项目（基于pytorch的语音识别与语音唤醒）.mp4
│ │ ├── demo_32.zip
│ ├── day33_RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）
│ │ ├── 【资料】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ │ ├── 【录播】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.mp4
│ │ ├── RAG_项目源码.zip
│ │ ├── 【课件】RAG项目实战（使用llamaindex构建自己的知识库）.pdf
│ ├── day34_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）
│ │ ├── 【资料】YOLOv5目标侦测教程.pdf
│ │ ├── 【课件】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）.pdf
│ │ ├── 【录播】视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_01）.mp4
│ │ ├── yolov5-master.zip
│ ├── day35_视觉项目实战（基于yolo的骨龄识别项目_02）
目录太长，只放部分