【2024.8月收录】2024爆火AI Agent智能应用从0到(应用解读项目实战)

发布时间：2025-04-10

发布者：

断桥残雪

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22_0-基本Agent的组成【：鑫峰资源库】.mp456.38 MB

29_2-RAG整体流程解读【：鑫峰资源库】.mp417.70 MB

2_3-项目环境配置【：鑫峰资源库】.mp467.08 MB

30_3-召回优化策略分析【：鑫峰资源库】.mp418.15 MB

27_5-总结与结果输出【：鑫峰资源库】.mp425.26 MB

24_2-问题拆解与执行流程【：鑫峰资源库】.mp485.09 MB

3_3-与大模型的关系分析【：鑫峰资源库】.mp449.76 MB

28_-RAG要完成的任务解读【：鑫峰资源库】.mp415.44 MB

26_4-子问题生成总结结果【：鑫峰资源库】.mp452.05 MB

33_6-外接本地数据库工具【：鑫峰资源库】.mp416.96 MB

23_-Agent要完成的任务和业务逻辑定义【：鑫峰资源库】.mp459.12 MB

34_-整体故事解读【：鑫峰资源库】.mp438.18 MB

39_6-计划模块实现细节【：鑫峰资源库】.mp445.51 MB

25_3-检索得到重要的URL【：鑫峰资源库】.mp438.37 MB

32_5-评估工具RAGAS【：鑫峰资源库】.mp440.76 MB

3_4-召回改进方案解读【：鑫峰资源库】.mp424.57 MB

36_3-论文基本框架分析【：鑫峰资源库】.mp470.67 MB

35_2-要解决的问题和整体框架分析【：鑫峰资源库】.mp450.14 MB

20_2-整体框架逻辑介绍【：鑫峰资源库】.mp459.01 MB

37_4-Agent的记忆信息【：鑫峰资源库】.mp440.95 MB

2_2-Agent需要具备的基本能力【：鑫峰资源库】.mp435.62 MB

6_4-接入外部API的方法与流程【：鑫峰资源库】.mp459.02 MB

0_2-调用API的控制方式【：鑫峰资源库】.mp430.96 MB

8_6-指令提示构建【：鑫峰资源库】.mp429.31 MB

9_-论文概述分析【：鑫峰资源库】.mp441.61 MB

7_5-引入API方法解读【：鑫峰资源库】.mp452.67 MB

2_4-完成指令与脚本并生成【：鑫峰资源库】.mp457.17 MB

3_-DEMO演示与整体架构分析【：鑫峰资源库】.mp489.53 MB

_-Agent要解决的问题分析【：鑫峰资源库】.mp436.55 MB

_3-API相关配置完成【：鑫峰资源库】.mp437.43 MB

5_3-前端助手API与流程图配置【：鑫峰资源库】.mp480.83 MB

4_2-后端GPT项目部署启动【：鑫峰资源库】.mp472.67 MB

58_2-项目数据解读【：鑫峰资源库】.mp443.71 MB

5_3-效果分析与总结【：鑫峰资源库】.mp442.87 MB

6_5-效果演示与总结分析【：鑫峰资源库】.mp433.12 MB

63_2-RAG实践策略【：鑫峰资源库】.mp417.20 MB

43_0-项目环境配置方法解读【：鑫峰资源库】.mp444.61 MB

45_2-基本API调用方法【：鑫峰资源库】.mp444.70 MB

55_4-LORA微调的核心思想【：鑫峰资源库】.mp421.85 MB

44_-langchain框架解读【：鑫峰资源库】.mp422.54 MB

46_3-数据文档切分操作【：鑫峰资源库】.mp444.56 MB

7_7-GPTS分析一波【：鑫峰资源库】.mp447.42 MB

64_3-微调要解决的问题【：鑫峰资源库】.mp413.99 MB

48_5-数据切块方法【：鑫峰资源库】.mp449.53 MB

50_2-MOE模块实现方法解读【：鑫峰资源库】.mp430.18 MB

59_3-源码调用DEBUG解读【：鑫峰资源库】.mp440.98 MB

56_5-LORA模型实现细节【：鑫峰资源库】.mp440.60 MB

53_2-LLM落地微调分析【：鑫峰资源库】.mp435.10 MB

47_4-样本索引与向量构建【：鑫峰资源库】.mp441.59 MB

54_3-LLAMA与LORA介绍【：鑫峰资源库】.mp429.31 MB

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