爆火的人工智能开发 AI Agent实战(打造你的专属智能体代理)

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爆火的人工智能开发AI Agent实战(打造你的专属智能体代理)



爆火AI Agent实战(打造你的专属智能体代理) 目录
1_1-智能体Agent要解决的问题分析.mp4  36.55M
2_2-智能体Agent需要具备的基本能力.mp4  35.62M
3_3-与大模型的关系分析.mp4  49.76M
4_4-多智能体定义分析.mp4  45.28M
5_5-框架的作用和能解决的问题.mp4  68.24M
6_6-整体总结分析.mp4  31.69M
7_7-GPTS分析一波.mp4  47.42M
8_8-经典任务分析.mp4  40.17M
9_1-GPTS任务流程概述分析.mp4  57.96M
10_2-调用API的控制方式.mp4  30.96M
11_3-API相关配置完成.mp4  37.43M
12_4-完成指令与脚本并生成.mp4  57.17M
13_1-DEMO演示与整体架构分析.mp4  89.53M
14_2-后端GPT项目部署启动.mp4  72.67M
15_3-前端助手API与流程图配置.mp4  80.83M
16_4-接入外部API的方法与流程.mp4  59.02M
17_5-引入API方法解读.mp4  52.67M
18_6-指令提示构建.mp4  29.31M
19_1-论文概述分析.mp4  41.61M
20_2-整体框架逻辑介绍.mp4  59.01M
21_3-项目环境配置.mp4  67.08M
22_0-基本Agent的组成.mp4  56.38M
23_1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4  59.12M
24_2-问题拆解与执行流程.mp4  85.09M
25_3-检索得到重要的URL.mp4  38.37M
26_4-子问题生成总结结果.mp4  52.05M
27_5-总结与结果输出.mp4  25.26M
28_1-RAG要完成的任务解读.mp4  15.44M
29_2-RAG整体流程解读.mp4  17.70M
30_3-召回优化策略分析.mp4  18.15M
31_4-召回改进方案解读.mp4  24.57M
32_5-评估工具RAGAS.mp4  40.76M
33_6-外接本地数据库工具.mp4  16.96M
34_1-整体故事解读.mp4  38.18M
35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp4  50.14M
36_3-论文基本框架分析.mp4  70.67M
37_4-Agent的记忆信息.mp4  40.95M
38_5-感知与反思模块构建流程.mp4  39.36M
39_6-计划模块实现细节.mp4  45.51M
40_7-整体流程框架图.mp4  32.31M
41_8-感知模块解读.mp4  29.99M
42_9-思考模块解读.mp4  27.72M
43_10-项目环境配置方法解读.mp4  44.61M
44_1-langchain框架解读.mp4  22.54M
45_2-基本API调用方法.mp4  44.70M
46_3-数据文档切分操作.mp4  44.56M
47_4-样本索引与向量构建.mp4  41.59M
48_5-数据切块方法.mp4  49.53M
49_1-MOE概述分析.mp4  21.06M
50_2-MOE模块实现方法解读.mp4  30.18M
51_3-效果分析与总结.mp4  42.87M
52_1-大模型如何做下游任务.mp4  30.03M
53_2-LLM落地微调分析.mp4  35.10M
54_3-LLAMA与LORA介绍.mp4  29.31M
55_4-LORA微调的核心思想.mp4  21.85M
56_5-LORA模型实现细节.mp4  40.60M
57_1-提示工程的作用.mp4  37.35M
58_2-项目数据解读.mp4  43.71M
59_3-源码调用DEBUG解读.mp4  40.98M
60_4-训练流程演示.mp4  52.67M
61_5-效果演示与总结分析.mp4  33.12M
62_1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4  21.08M
63_2-RAG实践策略.mp4  17.20M
64_3-微调要解决的问题.mp4  13.99M

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