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 74.8MB
002-1-Agent要解决的问题分析.mp4 21.7MB
003-2-Agent需要具备的基本能力.mp4 21.2MB
004-3-与大模型的关系分析.mp4 18.4MB
005-4-多智能体定义分析.mp4 17.1MB
006-5-框架的作用和能解决的问题.mp4 26.3MB
007-6-整体总结分析.mp4 13.0MB
008-7-GPTS分析一波.mp4 30.6MB
009-8-经典任务分析.mp4 25.4MB
010-1-GPTS任务流程概述分析.mp4 47.8MB
011-2-调用API的控制方式.mp4 20.8MB
012-3-API相关配置完成.mp4 29.0MB
013-4-完成指令与脚本并生成.mp4 49.1MB
014-1-DEMO演示与整体架构分析.mp4 60.7MB
015-2-后端GPT项目部署启动.mp4 51.4MB
016-3-前端助手API与流程图配置.mp4 56.4MB
017-4-接入外部API的方法与流程.mp4 40.7MB
018-5-GPT中加入外部API调用方法.mp4 46.2MB
019-6-指令提示构建.mp4 24.5MB
020-1-论文概述分析.mp4 37.9MB
021-2-整体框架逻辑介绍.mp4 52.2MB
022-3-项目环境配置.mp4 60.4MB
023-4-基础解读-动作定义方式.mp4 15.7MB
024-5-基础解读-角色定义.mp4 13.3MB
025-6-单动作智能体实现方法.mp4 20.2MB
026-7-多动作配置方法.mp4 18.2MB
027-8-定时器任务环境配置.mp4 36.5MB
028-9-定时器任务流程解读分析.mp4 44.9MB
029-0-基本Agent的组成.mp4 43.1MB
030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 45.9MB
031-2-问题拆解与执行流程.mp4 61.5MB
032-3-检索得到重要的URL.mp4 30.4MB
033-4-子问题生成总结结果.mp4 47.3MB
034-5-总结与结果输出.mp4 23.4MB
035-1-RAG要完成的任务解读.mp4 14.3MB
036-2-RAG整体流程解读.mp4 18.0MB
037-3-召回优化策略分析.mp4 17.6MB
038-4-召回改进方案解读.mp4 23.1MB
039-5-评估工具RAGAS.mp4 34.6MB
040-6-外接本地数据库工具.mp4 19.5MB
041-1-整体故事解读.mp4 35.5MB
042-2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 48.8MB
043-3-论文基本框架分析.mp4 81.3MB
044-4-Agent的记忆信息.mp4 61.9MB
045-5-感知与反思模块构建流程.mp4 21.4MB
046-6-计划模块实现细节.mp4 30.0MB
047-7-整体流程框架图.mp4 19.7MB
048-8-感知模块解读.mp4 38.0MB
049-9-思考模块解读.mp4 40.4MB
050-10-项目环境配置方法解读.mp4 39.6MB
051-1-langchain框架解读.mp4 20.2MB
052-2-基本API调用方法.mp4 40.1MB
053-3-数据文档切分操作.mp4 35.5MB
054-4-样本索引与向量构建.mp4 39.1MB
055-5-数据切块方法.mp4 40.7MB
056-1-MOE概述分析.mp4 19.6MB
057-2-MOE模块实现方法解读.mp4 29.7MB
058-3-效果分析与总结.mp4 41.4MB
059-1-大模型如何做下游任务.mp4 27.8MB
060-2-LLM落地微调分析.mp4 33.7MB
061-3-LLAMA与LORA介绍.mp4 27.1MB
062-4-LORA微调的核心思想.mp4 20.6MB
063-5-LORA模型实现细节.mp4 36.8MB
064-1-提示工程的作用.mp4 37.7MB
065-2-项目数据解读.mp4 37.8MB
066-3-源码调用DEBUG解读.mp4 35.1MB
067-4-训练流程演示.mp4 43.8MB
068-5-效果演示与总结分析.mp4 29.1MB
069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 19.6MB
070-2-RAG实践策略.mp4 16.5MB
071-3-微调要解决的问题.mp4 14.6MB
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