（13917期）AI+行业实战班，深入解析Agent配置与实战应用，快速掌握AI落地技巧

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
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