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  • 001-课程介绍.mp4
  • 002-1-Agent要解决的问题分析.mp4
  • 003-2-Agent需要具备的基本能力.mp4
  • 004-3-与大模型的关系分析.mp4
  • 005-4-多智能体定义分析.mp4
  • 006-5-框架的作用和能解决的问题.mp4
  • 007-6-整体总结分析.mp4
  • 008-7-GPTS分析一波.mp4
  • 009-8-经典任务分析.mp4
  • 010-1-GPTS任务流程概述分析.mp4
  • 011-2-调用API的控制方式.mp4
  • 012-3-API相关配置完成.mp4
  • 013-4-完成指令与脚本并生成.mp4
  • 014-1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
  • 015-2-后端GPT项目部署启动.mp4
  • 016-3-前端助手API与流程图配置.mp4
  • 017-4-接入外部API的方法与流程.mp4
  • 018-5-GPT中加入外部API调用方法.mp4
  • 019-6-指令提示构建.mp4
  • 020-1-论文概述分析.mp4
  • 021-2-整体框架逻辑介绍.mp4
  • 022-3-项目环境配置.mp4
  • 023-4-基础解读-动作定义方式.mp4
  • 024-5-基础解读-角色定义.mp4
  • 025-6-单动作智能体实现方法.mp4
  • 026-7-多动作配置方法.mp4
  • 027-8-定时器任务环境配置.mp4
  • 028-9-定时器任务流程解读分析.mp4
  • 029-0-基本Agent的组成.mp4
  • 030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
  • 031-2-问题拆解与执行流程.mp4
  • 032-3-检索得到重要的URL.mp4
  • 033-4-子问题生成总结结果.mp4
  • 034-5-总结与结果输出.mp4
  • 035-1-RAG要完成的任务解读.mp4
  • 036-2-RAG整体流程解读.mp4
  • 037-3-召回优化策略分析.mp4
  • 038-4-召回改进方案解读.mp4
  • 039-5-评估工具RAGAS.mp4
  • 040-6-外接本地数据库工具.mp4
  • 041-1-整体故事解读.mp4
  • 042-2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
  • 043-3-论文基本框架分析.mp4
  • 044-4-Agent的记忆信息.mp4
  • 045-5-感知与反思模块构建流程.mp4
  • 046-6-计划模块实现细节.mp4
  • 047-7-整体流程框架图.mp4
  • 048-8-感知模块解读.mp4
  • 049-9-思考模块解读.mp4
  • 050-10-项目环境配置方法解读.mp4
  • 051-1-langchain框架解读.mp4
  • 052-2-基本API调用方法.mp4
  • 053-3-数据文档切分操作.mp4
  • 054-4-样本索引与向量构建.mp4
  • 055-5-数据切块方法.mp4
  • 056-1-MOE概述分析.mp4
  • 057-2-MOE模块实现方法解读.mp4
  • 058-3-效果分析与总结.mp4
  • 059-1-大模型如何做下游任务.mp4
  • 060-2-LLM落地微调分析.mp4
  • 061-3-LLAMA与LORA介绍.mp4
  • 062-4-LORA微调的核心思想.mp4
  • 063-5-LORA模型实现细节.mp4
  • 064-1-提示工程的作用.mp4
  • 065-2-项目数据解读.mp4
  • 066-3-源码调用DEBUG解读.mp4
  • 067-4-训练流程演示.mp4
  • 068-5-效果演示与总结分析.mp4
  • 069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
  • 070-2-RAG实践策略.mp4
  • 071-3-微调要解决的问题.mp4

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