2024爆火AI Agent实战(打造你的专属代理)
2024爆火AI Agent实战(打造你的专属代理)/├──10_2-调用API的控制方式.mp430.96M
├──11_3-API相关配置完成.mp437.43M
├──12_4-完成指令与脚本并生成.mp457.17M
├──13_1-DEMO演示与整体架构分析.mp489.53M
├──14_2-后端GPT项目部署启动.mp472.67M
├──15_3-前端助手API与流程图配置.mp480.83M
├──16_4-接入外部API的方法与流程.mp459.02M
├──17_5-引入API方法解读.mp452.67M
├──18_6-指令提示构建.mp429.31M
├──19_1-论文概述分析.mp441.61M
├──1_1-Agent要解决的问题分析.mp436.55M
├──20_2-整体框架逻辑介绍.mp459.01M
├──21_3-项目环境配置.mp467.08M
├──22_0-基本Agent的组成.mp456.38M
├──23_1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp459.12M
├──24_2-问题拆解与执行流程.mp485.09M
├──25_3-检索得到重要的URL.mp438.37M
├──26_4-子问题生成总结结果.mp452.05M
├──27_5-总结与结果输出.mp425.26M
├──28_1-RAG要完成的任务解读.mp415.44M
├──29_2-RAG整体流程解读.mp417.70M
├──2_2-Agent需要具备的基本能力.mp435.62M
├──30_3-召回优化策略分析.mp418.15M
├──31_4-召回改进方案解读.mp424.57M
├──32_5-评估工具RAGAS.mp440.76M
├──33_6-外接本地数据库工具.mp416.96M
├──34_1-整体故事解读.mp438.18M
├──35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp450.14M
├──36_3-论文基本框架分析.mp470.67M
├──37_4-Agent的记忆信息.mp440.95M
├──38_5-感知与反思模块构建流程.mp439.36M
├──39_6-计划模块实现细节.mp445.51M
├──3_3-与大模型的关系分析.mp449.76M
├──40_7-整体流程框架图.mp432.31M
├──41_8-感知模块解读.mp429.99M
├──42_9-思考模块解读.mp427.72M
├──43_10-项目环境配置方法解读.mp444.61M
├──44_1-langchain框架解读.mp422.54M
├──45_2-基本API调用方法.mp444.70M
├──46_3-数据文档切分操作.mp444.56M
├──47_4-样本索引与向量构建.mp441.59M
├──48_5-数据切块方法.mp449.53M
├──49_1-MOE概述分析.mp421.06M
├──4_4-多智能体定义分析.mp445.28M
├──50_2-MOE模块实现方法解读.mp430.18M
├──51_3-效果分析与总结.mp442.87M
├──52_1-大模型如何做下游任务.mp430.03M
├──53_2-LLM落地微调分析.mp435.10M
├──54_3-LLAMA与LORA介绍.mp429.31M
├──55_4-LORA微调的核心思想.mp421.85M
├──56_5-LORA模型实现细节.mp440.60M
├──57_1-提示工程的作用.mp437.35M
├──58_2-项目数据解读.mp443.71M
├──59_3-源码调用DEBUG解读.mp440.98M
├──5_5-框架的作用和能解决的问题.mp468.24M
├──60_4-训练流程演示.mp452.67M
├──61_5-效果演示与总结分析.mp433.12M
├──62_1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp421.08M
├──63_2-RAG实践策略.mp417.20M
├──64_3-微调要解决的问题.mp413.99M
├──6_6-整体总结分析.mp431.69M
├──7_7-GPTS分析一波.mp447.42M
├──8_8-经典任务分析.mp440.17M
└──9_1-GPTS任务流程概述分析.mp457.96M
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