AI大模型应用Agent项目实战155节(1)
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- 资源类型
- 夸克网盘
- 分享用户
- 大方*紫貂
- 文件数量
- 131
- 文件大小
- 2.8 GB
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资源简介
本资源《AI大模型应用Agent项目实战155节(1)》为夸克网盘分享内容，共包含 131 个文件/文件夹，总大小约 2.8 GB。涉及 AI、大模型、Agent、实战、教程 等内容。如需获取，请前往夸克网盘查看。
文件清单（131）
- 001.1-Agent要解决的问题分析（2024）.mp4
- 002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4
- 003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4
- 004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4
- 005.5-整体总结分析.mp4
- 006.6-GPTS分析一波.mp4
- 007.7-经典任务分析.mp4
- 008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4
- 009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4
- 010.1-数据查找配置.mp4
- 011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4
- 012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4
- 013.4-循环体注意事项更新.mp4
- 014.1-插件的基本配置方法.mp4
- 015.2-输入输出参数配置方法.mp4
- 016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
- 017.1-发票助手插件接入.mp4
- 018.2-数据表创建方法.mp4
- 019.3-识别工作流配置与测试.mp4
- 020.4-调用模块工作流配置.mp4
- 021.1-构建自己的邮箱插件.mp4
- 022.2-插件应用与大模型流程配置.mp4
- 023.3-知识库构建方法与应用.mp4
- 024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
- 025.2-后端GPT项目部署启动.mp4
- 026.3-前端助手API与流程图配置.mp4
- 027.4-接入外部API的方法与流程.mp4
- 028.5-引入API方法解读.mp4
- 029.6-指令提示构建.mp4
- 030.0-Python环境说明.mp4
- 4-Agent组成.png
- 5-多模态.png
- 1-Agent趋势.png
- 2-Agent流程.png
- 3-Ageng包括组件.png
- 6-多角色组成.png
- 7-Agent游戏.png
- 8-多智能体.png
- 9-多智能体2.png
- Agent.png
- Agent思维导图.pdf
- 2.png
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- 斯坦福AI小镇.pdf
- 斯坦福AI小镇.png
- 斯坦福小镇论文.pdf
- Agent客服.rar
- rag_skill.rar
- Skill.py
- API复制这个不要改.docx
- 短视频脚本.docx
- 广告文案.docx
- GPTS例子.docx
- 文章翻译.docx
- 语聚AI指定(只改动作即可).docx
- 组会不用愁.txt
- 基本使用.rar
- examples.rar
- MetaGPT-main.zip
- metaGpt.pdf
- 飞书模板链接.txt
- 飞书文档链接.PanD
- 分析内容.txt
- 获取标签.txt
- 汇总整合json.txt
- 检索内容.txt
- 筛选并输出.txt
- 提示词.txt
- 循环.png
- 餐饮1.png
- 全部提示词资料.docx
- 提示词.txt
- 邮箱代码.txt
- 提示词.txt
- 大模型.pdf
- RAG.pdf
- RAG.png
- Chinese-LLaMA-Alpaca-3-main.zip
- llama3.rar
- ragflow_api.py
- 代码地址.txt
- index.html
- style.css
- write.json
- 标题.txt
- 画图.txt
- 生成文案.txt
- llama3.rar
- AI大模型应用Agent项目实战155节(1)
- Agent系列
- Agent论文解读与总结相关
- Agent论文解读与总结相关
- Autogen与其他智能体框架
- COZE智能体系列(重要)
- 大模型微调与知识库
- Agent架构解读与应用分析
- Agent架构解读与应用分析
- Agent架构解读与应用分析
- OPENAI-LLM模型优化总结
- 斯坦福AI小镇架构与项目解读
- Agent打造专属客服
- autogen与部署模块
- GPTS打造Agent实战
- langchain工具实例
- metagpt
- COZE飞书书签自动化
- COZE资料收集与报告整理
- 新增Coze打造Agent(小红书)
- 新增COZE打造发票助手
- 新增COZE邮箱助手
- 新增COZE资料收集与报告整理
- 补充
- LLM下游任务训练自己模型实战
- LLM与LORA微调策略解读
- RAG检索架构分析与应用
- 新增LLAMA3相关
- 新增RAGFLOW
- AutogenStudio部署
- 小红书提示词
- llama3
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