AI大模型应用Agent项目实战155节

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AI大模型应用Agent项目实战155节
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├─001.1-Agent要解决的问题分析（2024）.mp4
├─002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4
├─003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4
├─004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4
├─005.5-整体总结分析.mp4
├─006.6-GPTS分析一波.mp4
├─007.7-经典任务分析.mp4
├─008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4
├─009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4
├─010.1-数据查找配置.mp4
├─011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4
├─012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4
├─013.4-循环体注意事项更新.mp4
├─014.1-插件的基本配置方法.mp4
├─015.2-输入输出参数配置方法.mp4
├─016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
├─017.1-发票助手插件接入.mp4
├─018.2-数据表创建方法.mp4
├─019.3-识别工作流配置与测试.mp4
├─020.4-调用模块工作流配置.mp4
├─021.1-构建自己的邮箱插件.mp4
├─022.2-插件应用与大模型流程配置.mp4
├─023.3-知识库构建方法与应用.mp4
├─024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
├─025.2-后端GPT项目部署启动.mp4
├─026.3-前端助手API与流程图配置.mp4
├─027.4-接入外部API的方法与流程.mp4
├─028.5-引入API方法解读.mp4
├─029.6-指令提示构建.mp4
├─030.0-Python环境说明.mp4
├─031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
├─032.2-动作API配置方法.mp4
├─033.3-国内常用API配置方法.mp4
├─034.4-API接口在线测试.mp4
├─035.5-工作流配置.mp4
├─036.6-执行流程与结果.mp4
├─037.1-API生成方法.mp4
├─038.2-GroupChat模块.mp4
├─039.3-执行流程分析.mp4
├─040.4-外接本地支持库配置方法.mp4
├─041.5-加入RAG技能.mp4
├─042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
├─043.7-调用本地模型方法与配置.mp4
├─044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
├─045.9-本地化部署接入应用实例.mp4
├─046.11-Ollama环境配置与安装.mp4
├─047.12-autogen接入本地模型.mp4
├─048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4
├─049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4
├─050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4
├─051.4-知识库构建实例.mp4
├─052.5-封装成API调用.mp4
├─053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4
├─054.2-调用API的控制方式.mp4
├─055.3-API相关配置完成.mp4
├─056.4-完成指令与脚本并生成.mp4
├─057.1-论文概述分析.mp4
├─058.2-整体框架逻辑介绍.mp4
├─059.3-项目环境配置.mp4
├─060.4-基础解读-动作定义方式.mp4
├─061.5-基础解读-角色定义.mp4
├─062.6-单动作智能体实现方法.mp4
├─063.7-多动作配置方法.mp4
├─064.8-定时器任务环境配置.mp4
├─065.9-定时器任务流程解读分析.mp4
├─066.0-基本Agent的组成.mp4
├─067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
├─068.2-问题拆解与执行流程.mp4
├─069.3-检索得到重要的URL.mp4
├─070.4-子问题生成总结结果.mp4
├─071.5-总结与结果输出.mp4
├─072.1-RAG要完成的任务解读.mp4
├─073.2-RAG整体流程解读.mp4
├─074.3-召回优化策略分析.mp4
├─075.4-召回改进方案解读.mp4
├─076.5-评估工具RAGAS.mp4
├─077.6-外接本地数据库工具.mp4
├─078.1-整体故事解读.mp4
├─079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
├─080.3-论文基本框架分析.mp4
├─081.4-Agent的记忆信息.mp4
├─082.5-感知与反思模块构建流程.mp4
├─083.6-计划模块实现细节.mp4
├─084.7-整体流程框架图.mp4
├─085.8-感知模块解读.mp4
├─086.9-思考模块解读.mp4
├─087.10-项目环境配置方法解读.mp4
├─088.1-langchain框架解读.mp4
├─089.2-基本API调用方法.mp4
├─090.3-数据文档切分操作.mp4
├─091.4-样本索引与向量构建.mp4
├─092.5-数据切块方法.mp4
├─093.1-MOE概述分析.mp4
├─094.2-MOE模块实现方法解读.mp4
├─095.3-效果分析与总结.mp4
├─096.1-大模型如何做下游任务.mp4
├─097.2-LLM落地微调分析.mp4
├─098.3-LLAMA与LORA介绍.mp4
├─099.4-LORA微调的核心思想.mp4
├─100.5-LORA模型实现细节.mp4
├─101.1-提示工程的作用.mp4
├─102.2-项目数据解读.mp4
├─103.3-源码调用DEBUG解读.mp4
├─104.4-训练流程演示.mp4
├─105.5-效果演示与总结分析.mp4
├─106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
├─107.2-RAG实践策略.mp4
├─108.3-微调要解决的问题.mp4
├─109.1-项目需求分析流程.mp4
├─110.2-数据与特征库准备.mp4
├─111.3-模型准备与项目分析.mp4
├─112.4-模型选择方法总结.mp4
├─113.5-项目经验总结与优化方法.mp4
├─114.1-数据挖掘要解决的问题.mp4
├─115.2-数据处理与清洗分析.mp4
├─116.3-特征工程的作用与流程.mp4
├─117.4-机器学习算法分析.mp4
├─118.5-模板到哪去找.mp4
├─119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4
├─120.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4
├─121.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4
├─122.4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4
├─123.5-工具总结分析.mp4
├─124.1-COZE开发者平台解读.mp4
├─125.1-llama3模型下载与配置安装.mp4
├─126.2-环境相关配置解读.mp4
├─127.3-工具调用流程拆解.mp4
├─128.4-功能调用方法实例.mp4
├─129.5-RAG环境配置搭建.mp4
├─130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
├─131.7-RAG基本流程分析.mp4
├─132.1-LORA微调方法.mp4
├─133.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
├─134.3-llama3模型微调实例.mp4
├─135.4-llama3微调后进行量化.mp4
├─136.5-llama.cpp量化实例.mp4
├─137.6-部署应用.mp4
├─138.配置.mp4
├─139.1-提示词与工作流配置.mp4
├─140.2-插件配置方法与输出.mp4
├─141.COZE基本使用操作实例(必看).mp4
├─142.语聚AI插件制作更新(刷完第三章动手做的时候再看就行).mp4
├─143.1-扣子开发平台实例解读.mp4
├─144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4
├─145.2-技能测试与插件创建实例.mp4
├─146.3-配置好自己的DIY技能.mp4
├─147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4
├─148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4
├─149.COZE的UI界面变化.mp4
├─150.1-产品功能与需求分析.mp4
├─151.2-文案助手的工作流程设计.mp4
├─152.3-配置插件与测试效果.mp4
├─153.COZE的UI界面更新.mp4
├─154.COZE介绍与界面更新.mp4
├─155.语聚AI插件制作更新.mp4

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