教程亮点：
本教程包含以下内容：
- AI Agent要解决的问题分析
- Agent需要具备的基本能力
- 与大模型的关系分析
- 多智能体定义分析
- 框架的作用和能解决的问题
- 整体总结分析
- 经典任务分析
- 任务流程概述分析
- 调用API的控制方式
- API相关配置完成
- 完成指令与脚本并生成
- DEMO演示与整体架构分析
- 后端GPT项目部署启动
- 前端助手API与流程图配置
- 接入外部API的方法与流程
- 引入API方法解读
- 指令提示构建
- 论文概述分析
- 整体框架逻辑介绍
- 项目环境配置
- 基本Agent的组成
- Agent要完成的任务和业务逻辑定义
- 问题拆解与执行流程
- 检索得到重要的URL
- 子问题生成总结结果
- 总结与结果输出
- RAG要完成的任务解读
- RAG整体流程解读
- 召回优化策略分析
- 召回改进方案解读
- 评估工具RAGAS
- 外接本地数据库工具
- 整体故事解读
- 要解决的问题和整体框架分析
- 论文基本框架分析
- Agent的记忆信息
- 感知与反思模块构建流程
- 计划模块实现细节
- 整体流程框架图
- 感知模块解读
- 思考模块解读
- 项目环境配置方法解读
- langchain框架解读
- 基本API调用方法
- 数据文档切分操作
- 样本索引与向量构建
- 数据切块方法
- MOE概述分析
- MOE模块实现方法解读
- 效果分析与总结
- 大模型如何做下游任务
- LLM落地微调分析
- LLAMA与LORA介绍
- LORA微调的核心思想
- LORA模型实现细节
- 提示工程的作用
- 项目数据解读
- 源码调用DEBUG解读
- 训练流程演示
- 效果演示与总结分析
- RAG与微调可以解决与无法解决的问题
- RAG实践策略
- 微调要解决的问题
适用场景：
本教程适合以下人群：
- 对AI Agent感兴趣的学习者
- 希望了解AI Agent应用开发的开发者
- 想要提升自身技术能力的专业人士
📂 资源目录
53_2-LLM落地微调分析.mp4 [35.1 MB] 50_2-MOE模块实现方法解读.mp4 [30.2 MB] 1_1-Agent要解决的问题分析.mp4 [36.5 MB] 64_3-微调要解决的问题.mp4 [14.0 MB] 55_4-LORA微调的核心思想.mp4 [21.9 MB] 12_4-完成指令与脚本并生成.mp4 [57.2 MB] 36_3-论文基本框架分析.mp4 [70.7 MB] 61_5-效果演示与总结分析.mp4 [33.1 MB] 28_1-RAG要完成的任务解读.mp4 [15.4 MB] 58_2-项目数据解读.mp4 [43.7 MB] 34_1-整体故事解读.mp4 [38.2 MB] 4_4-多智能体定义分析.mp4 [45.3 MB] 63_2-RAG实践策略.mp4 [17.2 MB] 29_2-RAG整体流程解读.mp4 [17.7 MB] 18_6-指令提示构建.mp4 [29.3 MB] 35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 [50.1 MB] 57_1-提示工程的作用.mp4 [37.3 MB] 59_3-源码调用DEBUG解读.mp4 [41.0 MB] 6_6-整体总结分析.mp4 [31.7 MB] 19_1-论文概述分析.mp4 [41.6 MB] 13_1-DEMO演示与整体架构分析.mp4 [89.5 MB] 27_5-总结与结果输出.mp4 [25.3 MB] 31_4-召回改进方案解读.mp4 [24.6 MB] 32_5-评估工具RAGAS.mp4 [40.8 MB] 33_6-外接本地数据库工具.mp4 [17.0 MB] 48_5-数据切块方法.mp4 [49.5 MB] 47_4-样本索引与向量构建.mp4 [41.6 MB] 5_5-框架的作用和能解决的问题.mp4 [68.2 MB] 54_3-LLAMA与LORA介绍.mp4 [29.3 MB] 40_7-整体流程框架图.mp4 [32.3 MB] 49_1-MOE概述分析.mp4 [21.1 MB] 39_6-计划模块实现细节.mp4 [45.5 MB] 3_3-与大模型的关系分析.mp4 [49.8 MB] 46_3-数据文档切分操作.mp4 [44.6 MB] 20_2-整体框架逻辑介绍.mp4 [59.0 MB] 15_3-前端助手API与流程图配置.mp4 [80.8 MB] 30_3-召回优化策略分析.mp4 [18.1 MB] 21_3-项目环境配置.mp4 [67.1 MB] 14_2-后端GPT项目部署启动.mp4 [72.7 MB] 60_4-训练流程演示.mp4 [52.7 MB] 26_4-子问题生成总结结果.mp4 [52.0 MB] 45_2-基本API调用方法.mp4 [44.7 MB] 23_1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4 [59.1 MB] 2_2-Agent需要具备的基本能力.mp4 [35.6 MB] 37_4-Agent的记忆信息.mp4 [41.0 MB] 43_10-项目环境配置方法解读.mp4 [44.6 MB] 24_2-问题拆解与执行流程.mp4 [85.1 MB] 11_3-API相关配置完成.mp4 [37.4 MB] 41_8-感知模块解读.mp4 [30.0 MB] 25_3-检索得到重要的URL.mp4 [38.4 MB] 52_1-大模型如何做下游任务.mp4 [30.0 MB] 38_5-感知与反思模块构建流程.mp4 [39.4 MB] 62_1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 [21.1 MB] 16_4-接入外部API的方法与流程.mp4 [59.0 MB] 42_9-思考模块解读.mp4 [27.7 MB] 56_5-LORA模型实现细节.mp4 [40.6 MB] 17_5-引入API方法解读.mp4 [52.7 MB] 8_8-经典任务分析.mp4 [40.2 MB] 22_0-基本Agent的组成.mp4 [56.4 MB] 10_2-调用API的控制方式.mp4 [31.0 MB] 9_1-GPTS任务流程概述分析.mp4 [58.0 MB] 7_7-GPTS分析一波.mp4 [47.4 MB] 51_3-效果分析与总结.mp4 [42.9 MB] 44_1-langchain框架解读.mp4 [22.5 MB]