2024爆火AI Agent智能应用从0到(应用解读+项目实战)

发布时间：2024-12-08

发布者：

明月清风

文件大小：共计64个文件，合计:2.61 GB

资源金币：4.99 金币

资源来源：夸克网盘

资源状态：【实时检测】链接有效

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资源介绍

《2024爆火AI A智能应用从0到1》是一套全面的AI智能应用实战课程。课程内容包括应用解读和项目实战，通过视频教程深入浅出地讲解了AI A的应用构建过程。从感知与反思模块构建、框架的作用、效果演示与总结分析，到RAG与微调的实践策略，每一环节都紧密结合实际项目。学员将学习到如何配置项目环境、使用基本API调用方法、进行数据解读和切分操作，以及如何实现LLAMA与LORA模型等高级功能。此外，课程还涵盖了A的记忆信息管理、指令提示构建、项目部署启动等多个关键环节，旨在帮助学员从理论到实践全面掌握AI A智能应用开发，为解决复杂业务逻辑和任务提供强大的工具和方法。

资源目录结构(只展示部分的文件和文件夹，以下文件快照生成于2024-12-08)

资源投诉

2024爆火AI Agent智能应用从0到(应用解读+项目实战)1.97 GB

38_5-感知与反思模块构建流程.mp439.36 MB

5_5-框架的作用和能解决的问题.mp468.24 MB

6_5-效果演示与总结分析.mp433.12 MB

62_-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp421.08 MB

57_-提示工程的作用.mp437.35 MB

56_5-LORA模型实现细节.mp440.60 MB

4_8-感知模块解读.mp429.99 MB

64_3-微调要解决的问题.mp413.99 MB

58_2-项目数据解读.mp443.71 MB

63_2-RAG实践策略.mp417.20 MB

45_2-基本API调用方法.mp444.70 MB

54_3-LLAMA与LORA介绍.mp429.31 MB

5_3-效果分析与总结.mp442.87 MB

42_9-思考模块解读.mp427.72 MB

60_4-训练流程演示.mp452.67 MB

6_6-整体总结分析.mp431.69 MB

55_4-LORA微调的核心思想.mp421.85 MB

47_4-样本索引与向量构建.mp441.59 MB

48_5-数据切块方法.mp449.53 MB

43_0-项目环境配置方法解读.mp444.61 MB

40_7-整体流程框架图.mp432.31 MB

9_-GPTS任务流程概述分析.mp457.96 MB

7_7-GPTS分析一波.mp447.42 MB

59_3-源码调用DEBUG解读.mp440.98 MB

46_3-数据文档切分操作.mp444.56 MB

50_2-MOE模块实现方法解读.mp430.18 MB

52_-大模型如何做下游任务.mp430.03 MB

53_2-LLM落地微调分析.mp435.10 MB

49_-MOE概述分析.mp421.06 MB

44_-langchain框架解读.mp422.54 MB

8_8-经典任务分析.mp440.17 MB

4_4-多智能体定义分析.mp445.28 MB

6_4-接入外部API的方法与流程.mp459.02 MB

2_3-项目环境配置.mp467.08 MB

9_-论文概述分析.mp441.61 MB

35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp450.14 MB

5_3-前端助手API与流程图配置.mp480.83 MB

23_-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp459.12 MB

_-Agent要解决的问题分析.mp436.55 MB

_3-API相关配置完成.mp437.43 MB

20_2-整体框架逻辑介绍.mp459.01 MB

7_5-引入API方法解读.mp452.67 MB

3_3-与大模型的关系分析.mp449.76 MB

22_0-基本Agent的组成.mp456.38 MB

0_2-调用API的控制方式.mp430.96 MB

37_4-Agent的记忆信息.mp440.95 MB

27_5-总结与结果输出.mp425.26 MB

3_4-召回改进方案解读.mp424.57 MB

26_4-子问题生成总结结果.mp452.05 MB

29_2-RAG整体流程解读.mp417.70 MB

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