课程内容：
012.3-循环的配置与中间变量的作用 (1).mp4
010.1-数据查找配置 (1).mp4
011.2-读取新闻内容并整理报告 (1).mp4
009.2-工作流中大模型的使用方法 (1).mp4
013.4-循环体注意事项更新 (1).mp4
006.6-GPTS分析一波 (1).mp4
008.1-COZE的基本使用解读与说明 (1).mp4
007.7-经典任务分析 (1).mp4
004.4-框架的作用和能解决的问题 (1).mp4
005.5-整体总结分析 (1).mp4
003.3-与大模型的关系与多角色交互 (1).mp4
002.2-Agent需要具备的基本能力 (1).mp4
015.2-输入输出参数配置方法 (1).mp4
001.1-Agent要解决的问题分析 (1).mp4
014.1-插件的基本配置方法 (1).mp4
126.2-环境相关配置解读.mp4
072.1-RAG要完成的任务解读.mp4
117.4-机器学习算法分析.mp4
085.8-感知模块解读.mp4
136.5-llama.cpp量化实例.mp4
078.1-整体故事解读.mp4
018.2-数据表创建方法.mp4
139.1-提示词与工作流配置.mp4
025.2-后端GPT项目部署启动.mp4
135.4-llama3微调后进行量化.mp4
044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
103.3-源码调用DEBUG解读.mp4
104.4-训练流程演示.mp4
102.2-项目数据解读.mp4
064.8-定时器任务环境配置.mp4
040.4-外接本地支持库配置方法.mp4
021.1-构建自己的邮箱插件.mp4
038.2-GroupChat模块.mp4
148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4
091.4-样本索引与向量构建.mp4
147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4
051.4-知识库构建实例.mp4
119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.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
115.2-数据处理与清洗分析.mp4
042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
128.4-功能调用方法实例.mp4
074.3-召回优化策略分析.mp4
Agent资料.txt
154.COZE介绍与界面更新.mp4
071.5-总结与结果输出.mp4
080.3-论文基本框架分析.mp4
082.5-感知与反思模块构建流程.mp4
061.5-基础解读-角色定义.mp4
041.5-加入RAG技能.mp4
076.5-评估工具RAGAS.mp4
127.3-工具调用流程拆解.mp4
045.9-本地化部署接入应用实例.mp4
077.6-外接本地数据库工具.mp4
122.4-大模型要解决的问题和应用分析.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
155.语聚AI插件制作更新.mp4
114.1-数据挖掘要解决的问题.mp4
073.2-RAG整体流程解读.mp4
132.1-LORA微调方法.mp4
129.5-RAG环境配置搭建.mp4
105.5-效果演示与总结分析.mp4
096.1-大模型如何做下游任务.mp4
067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
134.3-llama3模型微调实例.mp4
063.7-多动作配置方法.mp4
068.2-问题拆解与执行流程.mp4
033.3-国内常用API配置方法.mp4
133.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
084.7-整体流程框架图.mp4
118.5-模板到哪去找.mp4
035.5-工作流配置.mp4
017.1-发票助手插件接入.mp4
150.1-产品功能与需求分析.mp4
108.3-微调要解决的问题.mp4
107.2-RAG实践策略.mp4
086.9-思考模块解读.mp4
079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
034.4-API接口在线测试.mp4
094.2-MOE模块实现方法解读.mp4
031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
087.10-项目环境配置方法解读.mp4
098.3-LLAMA与LORA介绍.mp4
075.4-召回改进方案解读.mp4
145.2-技能测试与插件创建实例.mp4
043.7-调用本地模型方法与配置.mp4
027.4-接入外部API的方法与流程.mp4
047.12-autogen接入本地模型.mp4
116.3-特征工程的作用与流程.mp4
060.4-基础解读-动作定义方式.mp4
020.4-调用模块工作流配置.mp4
131.7-RAG基本流程分析.mp4
019.3-识别工作流配置与测试.mp4
110.2-数据与特征库准备.mp4
050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4
123.5-工具总结分析.mp4
093.1-MOE概述分析.mp4
048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4
138.配置.mp4
069.3-检索得到重要的URL.mp4
052.5-封装成API调用.mp4
024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
121.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4
056.4-完成指令与脚本并生成.mp4
101.1-提示工程的作用.mp4
149.COZE的UI界面变化.mp4
089.2-基本API调用方法.mp4
090.3-数据文档切分操作.mp4
124.1-COZE开发者平台解读.mp4
130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
036.6-执行流程与结果.mp4
152.3-配置插件与测试效果.mp4
095.3-效果分析与总结.mp4
151.2-文案助手的工作流程设计.mp4
153.COZE的UI界面更新.mp4
046.11-Ollama环境配置与安装.mp4
058.2-整体框架逻辑介绍.mp4
037.1-API生成方法.mp4
097.2-LLM落地微调分析.mp4
029.6-指令提示构建.mp4
055.3-API相关配置完成.mp4
106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
054.2-调用API的控制方式.mp4
049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4
059.3-项目环境配置.mp4
057.1-论文概述分析.mp4
144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4
062.6-单动作智能体实现方法.mp4
032.2-动作API配置方法.mp4
088.1-langchain框架解读.mp4
065.9-定时器任务流程解读分析.mp4
030.0-Python环境说明.mp4
092.5-数据切块方法.mp4
099.4-LORA微调的核心思想.mp4
100.5-LORA模型实现细节.mp4
028.5-引入API方法解读.mp4
137.6-部署应用.mp4
026.3-前端助手API与流程图配置.mp4
140.2-插件配置方法与输出.mp4
111.3-模型准备与项目分析.mp4
113.5-项目经验总结与优化方法.mp4
120.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4
143.1-扣子开发平台实例解读.mp4
109.1-项目需求分析流程.mp4
125.1-llama3模型下载与配置安装.mp4
016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
066.0-基本Agent的组成.mp4
146.3-配置好自己的DIY技能.mp4
070.4-子问题生成总结结果.mp4
053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4
039.3-执行流程分析.mp4
083.6-计划模块实现细节.mp4
112.4-模型选择方法总结.mp4
081.4-Agent的记忆信息.mp4
AI Agent配置的深度探索
在AI+行业实战班里头咱们得好好琢磨Agent到底能干啥玩意儿比如那些循环配置中间变量的作用还有数据查找配置这种基础操作你得知道怎么让机器自动读取新闻内容整理报告省得你手动折腾整天加班加点搞到半夜三更才能回家睡觉。
工作流中大模型的使用方法特别关键不然系统容易卡壳或者出错循环体注意事项更新这部分内容经常被忽略但一旦出问题整个流程就崩了GPTS分析一波让你看清工具的实际表现经典任务分析则通过真实案例展示Agent的执行效率。
框架的作用和能解决的问题是多方面的它能帮你简化复杂任务提升系统的稳定性整体总结分析环节会梳理所有知识点确保你学到的不是零散碎片而是完整体系与大模型的关系和多角色交互这块儿挺复杂的需要反复练习才能上手。
插件与工具集成的实战技巧
输入输出参数配置方法必须精准否则数据传输出错Agent就废了插件的基本配置方法比如构建自己的邮箱插件或者发票助手插件接入这些实操内容让你亲手打造个性化工具环境相关配置解读涉及软件安装和调试细节别小看这些步骤它们直接影响运行效果。
数据表创建方法简单但易错得多练几次识别工作流配置与测试确保每一步都可靠调用模块工作流配置将不同组件串联起来形成自动化流程知识库构建方法与应用能存储大量信息方便后续检索插件应用与大模型流程配置的结合提升整体智能水平。
DEMO演示与整体架构分析给你直观感受后端GPT项目部署启动前端助手API与流程图配置这些技术活需要耐心接入外部API的方法与流程扩展Agent功能指令提示构建优化模型响应质量。
RAG与微调的高级应用场景
RAG要完成的任务解读涵盖信息检索和生成机器学习算法分析辅助决策感知模块解读让Agent理解环境llama.cpp量化实例减少资源消耗整体故事解读帮助你把握项目脉络论文基本框架分析指导学术研究。
感知与反思模块构建流程增强Agent的自主性基础解读-角色定义明确分工加入RAG技能提升知识处理能力评估工具RAGAS衡量效果外接本地数据库工具整合私有数据大模型要解决的问题和应用分析聚焦实际需求。
COZE基本使用操作实例必看部分手把手教学语聚AI插件制作更新适应新版本本地化部署接入应用实例保障数据安全调用本地模型方法与配置避免依赖云端autogen接入本地模型灵活定制。
模型微调与项目落地的关键步骤
数据挖掘要解决的问题涉及海量信息处理特征工程的作用与流程提炼有用特征知识图谱要解决的问题与流程分析结构化数据知识图谱实战应用项目解读展示商业价值数据处理与清洗分析保证数据质量。
LORA微调方法针对特定任务优化RAG环境配置搭建搭建检索系统效果演示与总结分析验证方案可行性大模型如何做下游任务拓展应用范围Agent要完成的任务和业务逻辑定义明确目标。
llama3模型微调实例结合代码实操多动作配置方法处理复杂场景问题拆解与执行流程分步实施国内常用API配置方法适应本地市场指令微调所需数据与模型下载准备资源整体流程框架图可视化设计。
实际案例与持续优化策略
模板到哪去找节省开发时间工作流配置自动化流程产品功能与需求分析匹配用户痛点微调要解决的问题针对模型不足RAG实践策略平衡精度和效率思考模块解读提升决策能力。
要解决的问题和整体框架分析奠定基础API接口在线测试确保连通性MOE模块实现方法解读处理多专家模型AutoGenStudio框架安装与介绍简化开发项目环境配置方法解读部署细节LLAMA与LORA介绍核心技术。
召回改进方案解读优化检索效果技能测试与插件创建实例验证功能配置好自己的DIY技能个性化定制子问题生成总结结果分解大任务GPTS任务流程概述分析整体视图执行流程分析监控性能。
