AI大模型应用Agent项目实战1 55节

文件目录

📁 AI大模型应用Agent项目实战155节
├── 📁 Agent系列
│   ├── 📁 Agent论文解读与总结相关
│   │   ├── 📁 Agent架构解读与应用分析
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 Agent架构解读与应用分析
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 OPENAI-LLM模型优化总结
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 斯坦福AI小镇架构与项目解读
│   │   │   └── ...
│   │   └── 📦 Agent论文解读与总结相关必看.zip
│   ├── 📁 Agent论文解读与总结相关
│   │   └── 📁 Agent架构解读与应用分析
│   │       └── ...
│   ├── 📁 Autogen与其他智能体框架
│   │   ├── 📁 Agent打造专属客服
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 autogen与部署模块
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 GPTS打造Agent实战
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 langchain工具实例
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 metagpt
│   │   │   └── ...
│   │   └── 📦 Autogen与其他智能体框架说明.zip
│   ├── 📁 COZE智能体系列(重要)
│   │   ├── 📁 COZE飞书书签自动化
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 COZE资料收集与报告整理
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 新增Coze打造Agent(小红书)
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 新增COZE打造发票助手
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 新增COZE邮箱助手
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 新增COZE资料收集与报告整理
│   │   │   └── ...
│   │   └── 📦 COZE智能体系列(重要)必看.zip
│   ├── 📁 大模型微调与知识库
│   │   ├── 📁 补充
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 LLM下游任务训练自己模型实战
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 LLM与LORA微调策略解读
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 RAG检索架构分析与应用
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 新增LLAMA3相关
│   │   │   └── ...
│   │   ├── 📁 新增RAGFLOW
│   │   │   └── ...
│   │   └── 📦 大模型微调与知识库资料.zip
│   └── 📦 Agent系列说明.zip
├── 🎬 001.1-Agent要解决的问题分析（2024）.mp4
├── 🎬 002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4
├── 🎬 003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4
├── 🎬 004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4
├── 🎬 005.5-整体总结分析.mp4
├── 🎬 006.6-GPTS分析一波.mp4
├── 🎬 007.7-经典任务分析.mp4
├── 🎬 008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4
├── 🎬 009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4
├── 🎬 010.1-数据查找配置.mp4
├── 🎬 011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4
├── 🎬 012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4
├── 🎬 013.4-循环体注意事项更新.mp4
├── 🎬 014.1-插件的基本配置方法.mp4
├── 🎬 015.2-输入输出参数配置方法.mp4
├── 🎬 016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
├── 🎬 017.1-发票助手插件接入.mp4
├── 🎬 018.2-数据表创建方法.mp4
├── 🎬 019.3-识别工作流配置与测试.mp4
├── 🎬 020.4-调用模块工作流配置.mp4
├── 🎬 021.1-构建自己的邮箱插件.mp4
├── 🎬 022.2-插件应用与大模型流程配置.mp4
├── 🎬 023.3-知识库构建方法与应用.mp4
├── 🎬 024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
├── 🎬 025.2-后端GPT项目部署启动.mp4
├── 🎬 026.3-前端助手API与流程图配置.mp4
├── 🎬 027.4-接入外部API的方法与流程.mp4
├── 🎬 028.5-引入API方法解读.mp4
├── 🎬 029.6-指令提示构建.mp4
├── 🎬 030.0-Python环境说明.mp4
├── 🎬 031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
├── 🎬 032.2-动作API配置方法.mp4
├── 🎬 033.3-国内常用API配置方法.mp4
├── 🎬 034.4-API接口在线测试.mp4
├── 🎬 035.5-工作流配置.mp4
├── 🎬 036.6-执行流程与结果.mp4
├── 🎬 037.1-API生成方法.mp4
├── 🎬 038.2-GroupChat模块.mp4
├── 🎬 039.3-执行流程分析.mp4
├── 🎬 040.4-外接本地支持库配置方法.mp4
├── 🎬 041.5-加入RAG技能.mp4
├── 🎬 042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
├── 🎬 043.7-调用本地模型方法与配置.mp4
├── 🎬 044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
├── 🎬 045.9-本地化部署接入应用实例.mp4
├── 🎬 046.11-Ollama环境配置与安装.mp4
├── 🎬 047.12-autogen接入本地模型.mp4
├── 🎬 048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4
├── 🎬 049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4
├── 🎬 050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4
├── 🎬 051.4-知识库构建实例.mp4
├── 🎬 052.5-封装成API调用.mp4
├── 🎬 053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4
├── 🎬 054.2-调用API的控制方式.mp4
├── 🎬 055.3-API相关配置完成.mp4
├── 🎬 056.4-完成指令与脚本并生成.mp4
├── 🎬 057.1-论文概述分析.mp4
├── 🎬 058.2-整体框架逻辑介绍.mp4
├── 🎬 059.3-项目环境配置.mp4
├── 🎬 060.4-基础解读-动作定义方式.mp4
├── 🎬 061.5-基础解读-角色定义.mp4
├── 🎬 062.6-单动作智能体实现方法.mp4
├── 🎬 063.7-多动作配置方法.mp4
├── 🎬 064.8-定时器任务环境配置.mp4
├── 🎬 065.9-定时器任务流程解读分析.mp4
├── 🎬 066.0-基本Agent的组成.mp4
├── 🎬 067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
├── 🎬 068.2-问题拆解与执行流程.mp4
├── 🎬 069.3-检索得到重要的URL.mp4
├── 🎬 070.4-子问题生成总结结果.mp4
├── 🎬 071.5-总结与结果输出.mp4
├── 🎬 072.1-RAG要完成的任务解读.mp4
├── 🎬 073.2-RAG整体流程解读.mp4
├── 🎬 074.3-召回优化策略分析.mp4
├── 🎬 075.4-召回改进方案解读.mp4
├── 🎬 076.5-评估工具RAGAS.mp4
├── 🎬 077.6-外接本地数据库工具.mp4
├── 🎬 078.1-整体故事解读.mp4
├── 🎬 079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
├── 🎬 080.3-论文基本框架分析.mp4
├── 🎬 081.4-Agent的记忆信息.mp4
├── 🎬 082.5-感知与反思模块构建流程.mp4
├── 🎬 083.6-计划模块实现细节.mp4
├── 🎬 084.7-整体流程框架图.mp4
├── 🎬 085.8-感知模块解读.mp4
├── 🎬 086.9-思考模块解读.mp4
├── 🎬 087.10-项目环境配置方法解读.mp4
├── 🎬 088.1-langchain框架解读.mp4
├── 🎬 089.2-基本API调用方法.mp4
├── 🎬 090.3-数据文档切分操作.mp4
├── 🎬 091.4-样本索引与向量构建.mp4
├── 🎬 092.5-数据切块方法.mp4
├── 🎬 093.1-MOE概述分析.mp4
├── 🎬 094.2-MOE模块实现方法解读.mp4
├── 🎬 095.3-效果分析与总结.mp4
├── 🎬 096.1-大模型如何做下游任务.mp4
├── 🎬 097.2-LLM落地微调分析.mp4
├── 🎬 098.3-LLAMA与LORA介绍.mp4
├── 🎬 099.4-LORA微调的核心思想.mp4
├── 🎬 100.5-LORA模型实现细节.mp4
├── 🎬 101.1-提示工程的作用.mp4
├── 🎬 102.2-项目数据解读.mp4
├── 🎬 103.3-源码调用DEBUG解读.mp4
├── 🎬 104.4-训练流程演示.mp4
├── 🎬 105.5-效果演示与总结分析.mp4
├── 🎬 106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
├── 🎬 107.2-RAG实践策略.mp4
├── 🎬 108.3-微调要解决的问题.mp4
├── 🎬 109.1-项目需求分析流程.mp4
├── 🎬 110.2-数据与特征库准备.mp4
├── 🎬 111.3-模型准备与项目分析.mp4
├── 🎬 112.4-模型选择方法总结.mp4
├── 🎬 113.5-项目经验总结与优化方法.mp4
├── 🎬 114.1-数据挖掘要解决的问题.mp4
├── 🎬 115.2-数据处理与清洗分析.mp4
├── 🎬 116.3-特征工程的作用与流程.mp4
├── 🎬 117.4-机器学习算法分析.mp4
├── 🎬 118.5-模板到哪去找.mp4
├── 🎬 119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4
├── 🎬 120.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4
├── 🎬 121.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4
├── 🎬 122.4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4
├── 🎬 123.5-工具总结分析.mp4
├── 🎬 124.1-COZE开发者平台解读.mp4
├── 🎬 125.1-llama3模型下载与配置安装.mp4
├── 🎬 126.2-环境相关配置解读.mp4
├── 🎬 127.3-工具调用流程拆解.mp4
├── 🎬 128.4-功能调用方法实例.mp4
├── 🎬 129.5-RAG环境配置搭建.mp4
├── 🎬 130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
├── 🎬 131.7-RAG基本流程分析.mp4
├── 🎬 132.1-LORA微调方法.mp4
├── 🎬 133.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
├── 🎬 134.3-llama3模型微调实例.mp4
├── 🎬 135.4-llama3微调后进行量化.mp4
├── 🎬 136.5-llama.cpp量化实例.mp4
├── 🎬 137.6-部署应用.mp4
├── 🎬 138.配置.mp4
├── 🎬 139.1-提示词与工作流配置.mp4
├── 🎬 140.2-插件配置方法与输出.mp4
├── 🎬 141.COZE基本使用操作实例(必看).mp4
├── 🎬 142.语聚AI插件制作更新(刷完第三章动手做的时候再看就行).mp4
├── 🎬 143.1-扣子开发平台实例解读.mp4
├── 🎬 144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4
├── 🎬 145.2-技能测试与插件创建实例.mp4
├── 🎬 146.3-配置好自己的DIY技能.mp4
├── 🎬 147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4
├── 🎬 148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4
├── 🎬 149.COZE的UI界面变化.mp4
├── 🎬 150.1-产品功能与需求分析.mp4
├── 🎬 151.2-文案助手的工作流程设计.mp4
├── 🎬 152.3-配置插件与测试效果.mp4
├── 🎬 153.COZE的UI界面更新.mp4
├── 🎬 154.COZE介绍与界面更新.mp4
└── 🎬 155.语聚AI插件制作更新.mp4