V-482751CTO2024爆火AI Agent智能应用从0到1应用解读项目实战

V-482751CTO2024爆火AI Agent智能应用从0到1应用解读+项目实战

91-GPTS任务流程概述分析.mp4 58.0MB

88-经典任务分析.mp4 40.2MB

77-GPTS分析一波.mp4 47.4MB

66-整体总结分析.mp4 31.7MB

643-微调要解决的问题.mp4 14.0MB

632-RAG实践策略.mp4 17.2MB

621-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 21.1MB

615-效果演示与总结分析.mp4 33.1MB

604-训练流程演示.mp4 52.7MB

55-框架的作用和能解决的问题.mp4 68.2MB

593-源码调用DEBUG解读.mp4 41.0MB

582-项目数据解读.mp4 43.7MB

571-提示工程的作用.mp4 37.3MB

565-LORA模型实现细节.mp4 40.6MB

554-LORA微调的核心思想.mp4 21.9MB

543-LLAMA与LORA介绍.mp4 29.3MB

532-LLM落地微调分析.mp4 35.1MB

521-大模型如何做下游任务.mp4 30.0MB

513-效果分析与总结.mp4 42.9MB

502-MOE模块实现方法解读.mp4 30.2MB

44-多智能体定义分析.mp4 45.3MB

491-MOE概述分析.mp4 21.1MB

485-数据切块方法.mp4 49.5MB

474-样本索引与向量构建.mp4 41.6MB

463-数据文档切分操作.mp4 44.6MB

452-基本API调用方法.mp4 44.7MB

441-langchain框架解读.mp4 22.5MB

4310-项目环境配置方法解读.mp4 44.6MB

429-思考模块解读.mp4 27.7MB

418-感知模块解读.mp4 30.0MB

407-整体流程框架图.mp4 32.3MB

33-与大模型的关系分析.mp4 49.8MB

396-计划模块实现细节.mp4 45.5MB

385-感知与反思模块构建流程.mp4 39.4MB

374-Agent的记忆信息.mp4 41.0MB

363-论文基本框架分析.mp4 70.7MB

352-要解决的问题和整体框架分析.mp4 50.1MB

341-整体故事解读.mp4 38.2MB

336-外接本地数据库工具.mp4 17.0MB

325-评估工具RAGAS.mp4 40.8MB

314-召回改进方案解读.mp4 24.6MB

303-召回优化策略分析.mp4 18.1MB

22-Agent需要具备的基本能力.mp4 35.6MB

292-RAG整体流程解读.mp4 17.7MB

281-RAG要完成的任务解读.mp4 15.4MB

275-总结与结果输出.mp4 25.3MB

264-子问题生成总结结果.mp4 52.0MB

253-检索得到重要的URL.mp4 38.4MB

242-问题拆解与执行流程.mp4 85.1MB

231-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 59.1MB

220-基本Agent的组成.mp4 56.4MB

213-项目环境配置.mp4 67.1MB

202-整体框架逻辑介绍.mp4 59.0MB

11-Agent要解决的问题分析.mp4 36.5MB

191-论文概述分析.mp4 41.6MB

186-指令提示构建.mp4 29.3MB

175-引入API方法解读.mp4 52.7MB

164-接入外部API的方法与流程.mp4 59.0MB

153-前端助手API与流程图配置.mp4 80.8MB

142-后端GPT项目部署启动.mp4 72.7MB

131-DEMO演示与整体架构分析.mp4 89.5MB

124-完成指令与脚本并生成.mp4 57.2MB

113-API相关配置完成.mp4 37.4MB

102-调用API的控制方式.mp4 31.0MB