AI大模型应用Agent项目实战1 55节

星***

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
│　 │　 │　 └── 5-多模态.png
│　 │　 ├── Agent架构解读与应用分析
│　 │　 │　 ├── 1-Agent趋势.png
│　 │　 │　 ├── 2-Agent流程.png
│　 │　 │　 ├── 3-Ageng包括组件.png
│　 │　 │　 ├── 6-多角色组成.png
│　 │　 │　 ├── 7-Agent游戏.png
│　 │　 │　 ├── 8-多智能体.png
│　 │　 │　 ├── 9-多智能体2.png
│　 │　 │　 ├── Agent.png
│　 │　 │　 └── Agent思维导图.pdf
│　 │　 ├── OPENAI-LLM模型优化总结
│　 │　 │　 ├── 11.png
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│　 │　 └── 斯坦福AI小镇架构与项目解读
│　 │　　　 ├── 斯坦福AI小镇.pdf
│　 │　　　 ├── 斯坦福AI小镇.png
│　 │　　　 └── 斯坦福小镇论文.pdf
│　 ├── Agent论文解读与总结相关
│　 │　 └── Agent架构解读与应用分析
│　 │　　　 └── 4-Agent组成.png
│　 ├── Autogen与其他智能体框架
│　 │　 ├── Agent打造专属客服
│　 │　 │　 └── Agent客服.rar
│　 │　 ├── GPTS打造Agent实战
│　 │　 │　 ├── API复制这个不要改.docx
│　 │　 │　 ├── GPTS例子.docx
│　 │　 │　 ├── 广告文案.docx
│　 │　 │　 ├── 文章翻译.docx
│　 │　 │　 ├── 短视频脚本.docx
│　 │　 │　 ├── 组会不用愁.txt
│　 │　 │　 └── 语聚AI指定(只改动作即可).docx
│　 │　 ├── autogen与部署模块
│　 │　 │　 ├── AutogenStudio部署
│　 │　 │　 │　 ├── index.html
│　 │　 │　 │　 ├── style.css
│　 │　 │　 │　 ├── write.json
│　 │　 │　 │　 └── 代码地址.txt
│　 │　 │　 ├── Skill.py
│　 │　 │　 └── rag_skill.rar
│　 │　 ├── langchain工具实例
│　 │　 │　 └── 基本使用.rar
│　 │　 └── metagpt
│　 │　　　 ├── MetaGPT-main.zip
│　 │　　　 ├── examples.rar
│　 │　　　 └── metaGpt.pdf
│　 ├── COZE智能体系列(重要)
│　 │　 ├── COZE资料收集与报告整理
│　 │　 │　 ├── 循环.png
│　 │　 │　 └── 提示词.txt
│　 │　 ├── COZE飞书书签自动化
│　 │　 │　 ├── 分析内容.txt
│　 │　 │　 ├── 检索内容.txt
│　 │　 │　 ├── 筛选并输出.txt
│　 │　 │　 └── 获取标签.txt
│　 │　 ├── 新增COZE打造发票助手
│　 │　 │　 ├── 全部提示词资料.docx
│　 │　 │　 └── 餐饮1.png
│　 │　 ├── 新增COZE资料收集与报告整理
│　 │　 │　 └── 提示词.txt
│　 │　 ├── 新增COZE邮箱助手
│　 │　 │　 ├── 提示词.txt
│　 │　 │　 └── 邮箱代码.txt
│　 │　 └── 新增Coze打造Agent(小红书)
│　 │　　　 └── 小红书提示词
│　 │　　　　　 ├── 标题.txt
│　 │　　　　　 ├── 生成文案.txt
│　 │　　　　　 └── 画图.txt
│　 └── 大模型微调与知识库
│　　　 ├── LLM下游任务训练自己模型实战
│　　　 ├── LLM与LORA微调策略解读
│　　　 │　 └── 大模型.pdf
│　　　 ├── RAG检索架构分析与应用
│　　　 │　 ├── RAG.pdf
│　　　 │　 └── RAG.png
│　　　 ├── 新增LLAMA3相关
│　　　 │　 ├── Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip
│　　　 │　 └── llama3.rar
│　　　 ├── 新增RAGFLOW
│　　　 │　 └── ragflow_api.py
│　　　 └── 补充
│　　　　　 └── llama3
│　　　　　　　 └── llama3.rar
├── 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

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