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第1章Agent架构解读与应用分析(1小时8节)
1-Agent要解决的问题分析
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2-Agent需要具备的基本能力
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3-与大模型的关系分析
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4-多智能体定义分析
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5-框架的作用和能解决的问题
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6-整体总结分析
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7-GPTS分析一波
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8-经典任务分析
第2章使用Coze动手做自己的Agent(42分钟5节)更新中。。。。。。
1-扣子开发平台实例解读
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2-技能测试与插件创建实例
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3-配置好自己的DIY技能
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4-工作流的基本配置流程和方法
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5-自己DIY的Agent测试与发布
第3章COZE打造自己的文案生成助手(30分钟3节)更新中。。。。。。
1-产品功能与需求分析
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2-文案助手的工作流程设计
3-配置插件与测试效果
第4章GPTS打造Agent实战(33分钟4节)
1-GPTS任务流程概述分析
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2-调用API的控制方式
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3-API相关配置完成
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4-完成指令与脚本并生成
第5章 打造自己领域专属客服 (1小时7分钟 6节)
1-DEMO演示与整体架构分析
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2-后端GPT项目部署启动
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3-前端助手API与流程图配置
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4-接入外部API的方法与流程
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5-引入API方法解读
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6-指令提示构建
第6章 autogen框架实战 (2小时30分钟 18节)更新中。。。。。。
0-Python环境说明
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1-AutoGenStudio框架安装与介绍
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2-动作API配置方法
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3-国内常用API配置方法
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4-API接口在线测试
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5-工作流配置
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6-执行流程与结果
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API生成方法
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GroupChat模块
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执行流程分析
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外接本地支持库配置方法
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加入RAG技能
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LMStudio本地下载部署模型
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调用本地模型方法与配置
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AutogenStudio本地化部署流程
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本地化部署接入应用实例
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Ollama环境配置与安装
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autogen接入本地模型
第7章 metaGpt框架解读 (30分钟 3节)
1-论文概述分
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2-整体框架逻辑介绍
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3-项目环境配置
第8章 metaGpt应用实战-网上调研资料 (54分钟 6节)
0-基本Agent的组成
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1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义
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2-问题拆解与执行流程
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3-检索得到重要的URL
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4-子问题生成总结结果
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5-总结与结果输出
第9章 RAG检索架构分析与应用 (44分钟 6节)
1-RAG要完成的任务解读
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2-RAG整体流程解读
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3-召回优化策略分析
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4-召回改进方案解读
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5-评估工具RAGAS
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6-外接本地数据库工具
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第10章 斯坦福AI小镇架构与项目解读 (1小时11分钟 10节)
1-整体故事解读
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2-要解决的问题和整体框架分析
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3-论文基本框架分析
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4-Agent的记忆信息
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5-感知与反思模块构建流程
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6-计划模块实现细节
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7-整体流程框架图
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8-感知模块解读
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9-思考模块解读
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10-项目环境配置方法解读
第11章 langchain工具实例 (49分钟 5节)
1-langchain框架解读
2-基本API调用方法
3-数据文档切分操作
4-样本索引与向量构建
5-数据切块方法
第12章 MOE多专家系统 (24分钟 3节)
1-MOE概述分析
2-MOE模块实现方法解读
3-效果分析与总结
第13章 LLM与LORA微调策略解读 (1小时2分钟 5节)
1-大模型如何做下游任务
2-LLM落地微调分析
3-LLAMA与LORA介绍
4-LORA微调的核心思想
5-LORA模型实现细节
第14章 LLM下游任务训练自己模型实战 (57分钟 5节)
1-提示工程的作用
2-项目数据解读
3-源码调用DEBUG解读
4-训练流程演示
5-效果演示与总结分析
第15章 OPENAI-LLM模型优化总结 (25分钟 3节)
1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题
2-RAG实践策略
3-微调要解决的问题
更新中。。。。。。