2024 AI Agent开发实战:从入门到精通,掌握智能应用构建

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2024 AI Agent开发实战:从入门到精通,掌握智能应用构建

本套教程系统梳理了2024年最热门的AI Agent技术,从基础理论到完整项目实战,帮助开发者快速掌握智能应用的构建方法。内容覆盖Agent需求分析、API配置、指令与脚本构建,以及GPT项目部署、前端助手API配置等核心环节,适合AI初学者和有经验的开发者系统学习。

课程以视频形式呈现,共64个章节,从Agent要解决的核心问题出发,逐步深入到多智能体定义、框架作用分析,再到GPTS任务流程、API调用与控制方式等实操内容。后半部分重点讲解后端GPT项目部署、前端助手API与流程图配置、外部API接入方法,以及指令提示构建等实战技能。

在高级应用部分,教程详细解读了RAG(检索增强生成)技术、召回优化策略、评估工具RAGAS,以及外接本地数据库的方法。同时,还涵盖了LangChain框架解读、数据文档切分、样本索引与向量构建、MOE模块实现、LLM微调(LLAMA与LORA)、提示工程等关键知识点。通过完整的项目案例,帮助学习者理解AI Agent从设计到部署的全流程。

无论是希望入门AI Agent开发的新手,还是寻求技术进阶的开发者,这套教程都能提供系统、实用的指导,助力快速掌握智能应用构建的核心能力。

📢 以下文件由夸克网盘用户于2024-09-30分享(文件数量过多时仅展示部分文件)
2024爆火AI Agent智能应用从0到1(应用解读+项目实战)2.61GB
1_1-Agent要解决的问题分析.mp436.55MB
2_2-Agent需要具备的基本能力.mp435.62MB
3_3-与大模型的关系分析.mp449.76MB
4_4-多智能体定义分析.mp445.28MB
5_5-框架的作用和能解决的问题.mp468.24MB
6_6-整体总结分析.mp431.69MB
7_7-GPTS分析一波.mp447.42MB
8_8-经典任务分析.mp440.17MB
9_1-GPTS任务流程概述分析.mp457.96MB
10_2-调用API的控制方式.mp430.96MB
11_3-API相关配置完成.mp437.43MB
12_4-完成指令与脚本并生成.mp457.17MB
13_1-DEMO演示与整体架构分析.mp489.53MB
14_2-后端GPT项目部署启动.mp472.67MB
15_3-前端助手API与流程图配置.mp480.83MB
16_4-接入外部API的方法与流程.mp459.02MB
17_5-引入API方法解读.mp452.67MB
18_6-指令提示构建.mp429.31MB
19_1-论文概述分析.mp441.61MB
20_2-整体框架逻辑介绍.mp459.01MB
21_3-项目环境配置.mp467.08MB
22_0-基本Agent的组成.mp456.38MB
23_1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp459.12MB
24_2-问题拆解与执行流程.mp485.09MB
25_3-检索得到重要的URL.mp438.37MB
26_4-子问题生成总结结果.mp452.05MB
27_5-总结与结果输出.mp425.26MB
28_1-RAG要完成的任务解读.mp415.44MB
29_2-RAG整体流程解读.mp417.7MB
30_3-召回优化策略分析.mp418.15MB
31_4-召回改进方案解读.mp424.57MB
32_5-评估工具RAGAS.mp440.76MB
33_6-外接本地数据库工具.mp416.96MB
34_1-整体故事解读.mp438.18MB
35_2-要解决的问题和整体框架分析.mp450.14MB
36_3-论文基本框架分析.mp470.67MB
37_4-Agent的记忆信息.mp440.95MB
38_5-感知与反思模块构建流程.mp439.36MB
39_6-计划模块实现细节.mp445.51MB
40_7-整体流程框架图.mp432.31MB
41_8-感知模块解读.mp429.99MB
42_9-思考模块解读.mp427.72MB
43_10-项目环境配置方法解读.mp444.61MB
44_1-langchain框架解读.mp422.54MB
45_2-基本API调用方法.mp444.7MB
46_3-数据文档切分操作.mp444.56MB
47_4-样本索引与向量构建.mp441.59MB
48_5-数据切块方法.mp449.53MB
49_1-MOE概述分析.mp421.06MB
50_2-MOE模块实现方法解读.mp430.18MB
51_3-效果分析与总结.mp442.87MB
52_1-大模型如何做下游任务.mp430.03MB
53_2-LLM落地微调分析.mp435.1MB
54_3-LLAMA与LORA介绍.mp429.31MB
55_4-LORA微调的核心思想.mp421.85MB
56_5-LORA模型实现细节.mp440.6MB
57_1-提示工程的作用.mp437.35MB
58_2-项目数据解读.mp443.71MB
59_3-源码调用DEBUG解读.mp440.98MB
60_4-训练流程演示.mp452.67MB
61_5-效果演示与总结分析.mp433.12MB
62_1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp421.08MB
63_2-RAG实践策略.mp417.2MB
64_3-微调要解决的问题.mp413.99MB
共64个文件,合计:2.61GB
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