描述：AI领域爆火的Agent，利用GPT打造各场景应用实例

1_1-Agent要解决的问题分析.mp4 36.55MB
2_2-Agent需要具备的基本能力.mp4 35.62MB
3_3-与大模型的关系分析.mp4 49.76MB
4_4-多智能体定义分析.mp4 45.28MB
5_5-框架的作用和能解决的问题.mp4 68.24MB
6_6-整体总结分析.mp4 31.69MB
7_7-GPTS分析一波.mp4 47.42MB
8_8-经典任务分析.mp4 40.17MB
9_1-GPTS任务流程概述分析.mp4 57.96MB
10_2-调用API的控制方式.mp4 30.96MB
11_3-API相关配置完成.mp4 37.43MB
12_4-完成指令与脚本并生成.mp4 57.17MB
13_1-DEMO演示与整体架构分析.mp4 89.53MB
14_2-后端GPT项目部署启动.mp4 72.67MB
15_3-前端助手API与流程图配置.mp4 80.83MB
16_4-接入外部API的方法与流程.mp4 59.02MB
17_5-引入API方法解读.mp4 52.67MB
18_6-指令提示构建.mp4 29.31MB
19_1-论文概述分析.mp4 41.61MB
20_2-整体框架逻辑介绍.mp4 59.01MB
21_3-项目环境配置.mp4 67.08MB
22_0-基本Agent的组成.mp4 56.38MB
23_1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 59.12MB
24_2-问题拆解与执行流程.mp4 85.09MB
25_3-检索得到重要的URL.mp4 38.37MB
26_4-子问题生成总结结果.mp4 52.05MB
27_5-总结与结果输出.mp4 25.26MB
28_1-RAG要完成的任务解读.mp4 15.44MB
29_2-RAG整体流程解读.mp4 17.7MB
30_3-召回优化策略分析.mp4 18.15MB
31_4-召回改进方案解读.mp4 24.57MB
32_5-评估工具RAGAS.mp4 40.76MB
33_6-外接本地数据库工具.mp4 16.96MB
34_1-整体故事解读.mp4 38.18MB
35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 50.14MB
36_3-论文基本框架分析.mp4 70.67MB
37_4-Agent的记忆信息.mp4 40.95MB
38_5-感知与反思模块构建流程.mp4 39.36MB
39_6-计划模块实现细节.mp4 45.51MB
40_7-整体流程框架图.mp4 32.31MB
41_8-感知模块解读.mp4 29.99MB
42_9-思考模块解读.mp4 27.72MB
43_10-项目环境配置方法解读.mp4 44.61MB
44_1-langchain框架解读.mp4 22.54MB
45_2-基本API调用方法.mp4 44.7MB
46_3-数据文档切分操作.mp4 44.56MB
47_4-样本索引与向量构建.mp4 41.59MB
48_5-数据切块方法.mp4 49.53MB
49_1-MOE概述分析.mp4 21.06MB
50_2-MOE模块实现方法解读.mp4 30.18MB
51_3-效果分析与总结.mp4 42.87MB
52_1-大模型如何做下游任务.mp4 30.03MB
53_2-LLM落地微调分析.mp4 35.1MB
54_3-LLAMA与LORA介绍.mp4 29.31MB
55_4-LORA微调的核心思想.mp4 21.85MB
56_5-LORA模型实现细节.mp4 40.6MB
57_1-提示工程的作用.mp4 37.35MB
58_2-项目数据解读.mp4 43.71MB
59_3-源码调用DEBUG解读.mp4 40.98MB
60_4-训练流程演示.mp4 52.67MB
61_5-效果演示与总结分析.mp4 33.12MB
62_1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 21.08MB
63_2-RAG实践策略.mp4 17.2MB
64_3-微调要解决的问题.mp4 13.99MB
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