2024AI必会Agent(应用解读+项目实战)，一站式搞定Agent应用
【课程介绍】
通俗解读Agent核心架构
经典框架全流程分析
主流项目源码解读
一站式搞定Agent应用
【课程大纲】
1.Agent能解决的任务及其架构分析
2.RAG检索模块的作用及其应用实例
3.MOE多专家系统与多智能体实例
4.Agent主流框架应用实战
5.MetaGpt框架解读及其应用实战
6.斯坦福AI小镇多智能体应用实战
7.RAG优化方案与微调策略
B.LLM及其下游应用任务实例
9.LORA微调大模型方法实战
【课程内容】
001-课程介绍
002-1-Agent要解决的问题分析
003-2-Agent需要具备的基本能力
004-3-与大模型的关系分析
005-4-多智能体定义分析
006-5-框架的作用和能解决的问题
007-6-整体总结分析
008-7-GPTS分析一波
009-8-经典任务分析
010-1-GPTS任务流程概述分析
011-2-调用API的控制方式
012-3-API相关配置完成
013-4-完成指令与脚本并生成
014-1-DEMO演示与整体架构分析
015-2-后端GPT项目部署启动
016-3-前端助手API与流程图配置
017-4-接入外部API的方法与流程
018-5-GPT中加入外部API调用方法
019-6-指令提示构建
020-1-论文概述分析
021-2-整体框架逻辑介绍
022-3-项目环境配置
023-4-基础解读-动作定义方式
024-5-基础解读-角色定义
025-6-单动作智能体实现方法
026-7-多动作配置方法
027-8-定时器任务环境配置
028-9-定时器任务流程解读分析
029-0-基本Agent的组成
030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义
031-2-问题拆解与执行流程
032-3-检索得到重要的URL
033-4-子问题生成总结结果
034-5-总结与结果输出
035-1-RAG要完成的任务解读
036-2-RAG整体流程解读
037-3-召回优化策略分析
038-4-召回改进方案解读
039-5-评估工具RAGAS
040-6-外接本地数据库工具
041-1-整体故事解读
042-2-要解决的问题和整体框架分析
043-3-论文基本框架分析
044-4-Agent的记忆信息
045-5-感知与反思模块构建流程
046-6-计划模块实现细节
047-7-整体流程框架图
048-8-感知模块解读
049-9-思考模块解读
050-10-项目环境配置方法解读
051-1-langchain框架解读
052-2-基本API调用方法
053-3-数据文档切分操作
054-4-样本索引与向量构建
055-5-数据切块方法
056-1-MOE概述分析
057-2-MOE模块实现方法解读
058-3-效果分析与总结
059-1-大模型如何做下游任务
060-2-LLM落地微调分析
064-1-提示工程的作用
065-2-项目数据解读
066-3-源码调用DEBUG解读
067-4-训练流程演示
068-5-效果演示与总结分析
069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题
070-2-RAG实践策略
071-3-微调要解决的问题
【课程截图】
【课程下载】
