2024爆火AI Agent智能应用从0到1应用解读项目实战

2024爆火AI Agent智能应用从0到1应用解读+项目实战
001-课程介绍.mp4
002-1-Agent要解决的问题分析.mp4
003-2-Agent需要具备的基本能力.mp4
004-3-与大模型的关系分析.mp4
005-4-多智能体定义分析.mp4
006-5-框架的作用和能解决的问题.mp4
007-6-整体总结分析.mp4
008-7-GPTS分析一波.mp4
009-8-经典任务分析.mp4
010-1-GPTS任务流程概述分析.mp4
011-2-调用API的控制方式.mp4
012-3-API相关配置完成.mp4
013-4-完成指令与脚本并生成.mp4
014-1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
015-2-后端GPT项目部署启动.mp4
016-3-前端助手API与流程图配置.mp4
017-4-接入外部API的方法与流程.mp4
018-5-GPT中加入外部API调用方法.mp4
019-6-指令提示构建.mp4
020-1-论文概述分析.mp4
021-2-整体框架逻辑介绍.mp4
022-3-项目环境配置.mp4
023-4-基础解读-动作定义方式.mp4
024-5-基础解读-角色定义.mp4
025-6-单动作智能体实现方法.mp4
026-7-多动作配置方法.mp4
027-8-定时器任务环境配置.mp4
028-9-定时器任务流程解读分析.mp4
029-0-基本Agent的组成.mp4
030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
031-2-问题拆解与执行流程.mp4
032-3-检索得到重要的URL.mp4
033-4-子问题生成总结结果.mp4
034-5-总结与结果输出.mp4
035-1-RAG要完成的任务解读.mp4
036-2-RAG整体流程解读.mp4
037-3-召回优化策略分析.mp4
038-4-召回改进方案解读.mp4
039-5-评估工具RAGAS.mp4
040-6-外接本地数据库工具.mp4
041-1-整体故事解读.mp4
042-2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
043-3-论文基本框架分析.mp4
044-4-Agent的记忆信息.mp4
045-5-感知与反思模块构建流程.mp4
046-6-计划模块实现细节.mp4
047-7-整体流程框架图.mp4
048-8-感知模块解读.mp4
049-9-思考模块解读.mp4
050-10-项目环境配置方法解读.mp4
051-1-langchain框架解读.mp4
052-2-基本API调用方法.mp4
053-3-数据文档切分操作.mp4
054-4-样本索引与向量构建.mp4
055-5-数据切块方法.mp4
056-1-MOE概述分析.mp4
057-2-MOE模块实现方法解读.mp4
058-3-效果分析与总结.mp4
059-1-大模型如何做下游任务.mp4
060-2-LLM落地微调分析.mp4
061-3-LLAMA与LORA介绍.mp4
062-4-LORA微调的核心思想.mp4
063-5-LORA模型实现细节.mp4
064-1-提示工程的作用.mp4
065-2-项目数据解读.mp4
066-3-源码调用DEBUG解读.mp4
067-4-训练流程演示.mp4
068-5-效果演示与总结分析.mp4
069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
070-2-RAG实践策略.mp4
071-3-微调要解决的问题.mp4
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