2024Ai必会Agent_应用解读_项目实战_迪哥Ai大讲堂

【111节-￥798】2024Ai必会Agent_应用解读_项目实战__迪哥Ai大讲堂【目录】

资料

01_1-Agent要解决的问题分析.mp4

02_2-Agent需要具备的基本能力.mp4

03_3-与大模型的关系与多角色交互.mp4

04_4-框架的作用和能解决的问题.mp4

05_5-整体总结分析.mp4

06_6-GPTS分析一波.mp4

07_7-经典任务分析.mp4

08_1-COZE开发者平台解读.mp4

09_2-技能测试与插件创建实例.mp4

100_5-项目经验总结与优化方法.mp4

101_1-数据挖掘要解决的问题.mp4

102_2-数据处理与清洗分析.mp4

103_3-特征工程的作用与流程.mp4

104_4-机器学习算法分析.mp4

105_5-模板到哪去找.mp4

106_1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4

107_2-知识图谱项目实际应用分析.mp4

108_3-知识图谱实战应用项目解读.mp4

109_4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4

10_3-配置好自己的DIY技能.mp4

110_5-工具总结分析.mp4

111_1-COZE开发者平台解读.mp4

11_4-工作流的基本配置流程和方法.mp4

12_5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4

13_1-产品功能与需求分析.mp4

14_2-文案助手的工作流程设计.mp4

15_3-配置插件与测试效果.mp4

16_1-DEMO演示与整体架构分析.mp4

17_2-后端GPT项目部署启动.mp4

18_3-前端助手API与流程图配置.mp4

19_4-接入外部API的方法与流程.mp4

20_5-引入API方法解读.mp4

21_6-指令提示构建.mp4

22_0-Python环境说明.mp4

23_1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4

24_2-动作API配置方法.mp4

25_3-国内常用API配置方法.mp4

26_4-API接口在线测试.mp4

27_5-工作流配置.mp4

28_6-执行流程与结果.mp4

29_1-API生成方法.mp4

30_2-GroupChat模块.mp4

31_3-执行流程分析.mp4

32_4-外接本地支持库配置方法.mp4

33_5-加入RAG技能.mp4

34_6-LMStudio本地下载部署模型.mp4

35_7-调用本地模型方法与配置.mp4

36_8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4

37_9-本地化部署接入应用实例.mp4

38_11-Ollama环境配置与安装.mp4

39_12-autogen接入本地模型.mp4

40_1-GPTS任务流程概述分析.mp4

41_2-调用API的控制方式.mp4

42_3-API相关配置完成.mp4

43_4-完成指令与脚本并生成.mp4

44_1-论文概述分析.mp4

45_2-整体框架逻辑介绍.mp4

46_3-项目环境配置.mp4

47_4-基础解读-动作定义方式.mp4

48_5-基础解读-角色定义.mp4

49_6-单动作智能体实现方法.mp4

50_7-多动作配置方法.mp4

51_8-定时器任务环境配置.mp4

52_9-定时器任务流程解读分析.mp4

53_0-基本Agent的组成.mp4

54_1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4

55_2-问题拆解与执行流程.mp4

56_3-检索得到重要的URL.mp4

57_4-子问题生成总结结果.mp4

58_5-总结与结果输出.mp4

59_1-RAG要完成的任务解读.mp4

60_2-RAG整体流程解读.mp4

61_3-召回优化策略分析.mp4

62_4-召回改进方案解读.mp4

63_5-评估工具RAGAS.mp4

64_6-外接本地数据库工具.mp4

65_1-整体故事解读.mp4

66_2-要解决的问题和整体框架分析.mp4

67_3-论文基本框架分析.mp4

68_4-Agent的记忆信息.mp4

69_5-感知与反思模块构建流程.mp4

70_6-计划模块实现细节.mp4

71_7-整体流程框架图.mp4

72_8-感知模块解读.mp4

73_9-思考模块解读.mp4

74_10-项目环境配置方法解读.mp4

75_1-langchain框架解读.mp4

76_2-基本API调用方法.mp4

77_3-数据文档切分操作.mp4

78_4-样本索引与向量构建.mp4

79_5-数据切块方法.mp4

80_1-MOE概述分析.mp4

81_2-MOE模块实现方法解读.mp4

82_3-效果分析与总结.mp4

83_1-大模型如何做下游任务.mp4

84_2-LLM落地微调分析.mp4

85_3-LLAMA与LORA介绍.mp4

86_4-LORA微调的核心思想.mp4

87_5-LORA模型实现细节.mp4

88_1-提示工程的作用.mp4

89_2-项目数据解读.mp4

90_3-源码调用DEBUG解读.mp4

91_4-训练流程演示.mp4

92_5-效果演示与总结分析.mp4

93_1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4

94_2-RAG实践策略.mp4

95_3-微调要解决的问题.mp4

96_1-项目需求分析流程.mp4

97_2-数据与特征库准备.mp4

98_3-模型准备与项目分析.mp4

99_4-模型选择方法总结.mp4