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    • 资料.zip
  • 第01章Agent架构解读与应用分析
    • 01-01-Agent要解决的问题分析.mp4
    • 01-02-Agent需要具备的基本能力.mp4
    • 01-03-与大模型的关系分析.mp4
    • 01-04-多智能体定义分析.mp4
    • 01-05-框架的作用和能解决的问题.mp4
    • 01-06-整体总结分析.mp4
    • 01-07-GPTS分析一波.mp4
    • 01-08-经典任务分析.mp4
  • 第02章GPTS打造Agent实战
    • 02-01-GPTS任务流程概述分析.mp4
    • 02-02-调用API的控制方式.mp4
    • 02-03-API相关配置完成.mp4
    • 02-04-完成指令与脚本并生成.mp4
  • 第03章打造自己领域专属客服
    • 03-01-DEMO演示与整体架构分析.mp4
    • 03-02-后端GPT项目部署启动.mp4
    • 03-03-前端助手API与流程图配置.mp4
    • 03-04-接入外部API的方法与流程.mp4
    • 03-05-引入API方法解读.mp4
    • 03-06-指令提示构建.mp4
  • 第04章autogen框架实战
    • 04-01-Python环境说明.mp4
    • 04-02-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
    • 04-03-动作API配置方法.mp4
    • 04-04-国内常用API配置方法.mp4
    • 04-05-API接口在线测试.mp4
    • 04-06-工作流配置.mp4
    • 04-07-执行流程与结果.mp4
    • 04-08-API生成方法.mp4
    • 04-09-GroupChat模块.mp4
    • 04-10-执行流程分析.mp4
    • 04-11-外接本地支持库配置方法.mp4
    • 04-12-加入RAG技能.mp4
    • 04-13-LMStudio本地下载部署模型.mp4
    • 04-14-调用本地模型方法与配置.mp4
    • 04-15-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
    • 04-16-本地化部署接入应用实例.mp4
    • 04-17-Ollama环境配置与安装.mp4
    • 04-18-autogen接入本地模型.mp4
  • 第05章metaGpt框架解读
    • 05-01-论文概述分析.mp4
    • 05-02-整体框架逻辑介绍.mp4
    • 05-03-项目环境配置.mp4
  • 第06章metaGpt应用实战-网上调研资料
    • 06-01-基本Agent的组成.mp4
    • 06-02-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
    • 06-03-问题拆解与执行流程.mp4
    • 06-04-检索得到重要的URL.mp4
    • 06-05-子问题生成总结结果.mp4
    • 06-06-总结与结果输出.mp4
  • 第07章RAG检索架构分析与应用
    • 07-01-RAG要完成的任务解读.mp4
    • 07-02-RAG整体流程解读.mp4
    • 07-03-召回优化策略分析.mp4
    • 07-04-召回改进方案解读.mp4
    • 07-05-评估工具RAGAS.mp4
    • 07-06-外接本地数据库工具.mp4
  • 第08章斯坦福AI小镇架构与项目解读
    • 08-01-整体故事解读.mp4
    • 08-02-要解决的问题和整体框架分析.mp4
    • 08-03-论文基本框架分析.mp4
    • 08-04-Agent的记忆信息.mp4
    • 08-05-感知与反思模块构建流程.mp4
    • 08-06-计划模块实现细节.mp4
    • 08-07-整体流程框架图.mp4
    • 08-08-感知模块解读.mp4
    • 08-09-思考模块解读.mp4
    • 08-10-项目环境配置方法解读.mp4
  • 第09章langchain工具实例
    • 09-01-langchain框架解读.mp4
    • 09-02-基本API调用方法.mp4
    • 09-03-数据文档切分操作.mp4
    • 09-04-样本索引与向量构建.mp4
    • 09-05-数据切块方法.mp4
  • 第10章MOE多专家系统
    • 10-01-MOE概述分析.mp4
    • 10-02-MOE模块实现方法解读.mp4
    • 10-03-效果分析与总结.mp4
  • 第11章LLM与LORA微调策略解读
    • 11-01-大模型如何做下游任务.mp4
    • 11-02-LLM落地微调分析.mp4
    • 11-03-LLAMA与LORA介绍.mp4
    • 11-04-LORA微调的核心思想.mp4
    • 11-05-LORA模型实现细节.mp4
  • 第12章LLM下游任务训练自己模型实战
    • 12-01-提示工程的作用.mp4
    • 12-02-项目数据解读.mp4
    • 12-03-源码调用DEBUG解读.mp4
    • 12-04-训练流程演示.mp4
    • 12-05-效果演示与总结分析.mp4
  • 第13章OPENAI-LLM模型优化总结
    • 13-01-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
    • 13-02-RAG实践策略.mp4
    • 13-03-微调要解决的问题.mp4

课程总大小: 3505171666 字节

 

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