当前数据:
001.1-Agent要解决的问题分析.mp4
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002.2-Agent需要具备的基本能力.mp4
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003.3-与大模型的关系与多角色交互.mp4
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004.4-框架的作用和能解决的问题.mp4
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005.5-整体总结分析.mp4
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006.6-GPTS分析一波.mp4
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007.7-经典任务分析.mp4
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008.1-COZE的基本使用解读与说明.mp4
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009.2-工作流中大模型的使用方法.mp4
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010.1-数据查找配置.mp4
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011.2-读取新闻内容并整理报告.mp4
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012.3-循环的配置与中间变量的作用.mp4
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013.4-循环体注意事项更新.mp4
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014.1-插件的基本配置方法.mp4
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015.2-输入输出参数配置方法.mp4
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016.3-再工作流中配置自己的插件并使用.mp4
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017.1-发票助手插件接入.mp4
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018.2-数据表创建方法.mp4
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019.3-识别工作流配置与测试.mp4
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020.4-调用模块工作流配置.mp4
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021.1-构建自己的邮箱插件.mp4
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022.2-插件应用与大模型流程配置.mp4
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023.3-知识库构建方法与应用.mp4
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024.1-DEMO演示与整体架构分析.mp4
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025.2-后端GPT项目部署启动.mp4
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026.3-前端助手API与流程图配置.mp4
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027.4-接入外部API的方法与流程.mp4
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028.5-引入API方法解读.mp4
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029.6-指令提示构建.mp4
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030.0-Python环境说明.mp4
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031.1-AutoGenStudio框架安装与介绍.mp4
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032.2-动作API配置方法.mp4
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033.3-国内常用API配置方法.mp4
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034.4-API接口在线测试.mp4
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035.5-工作流配置.mp4
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036.6-执行流程与结果.mp4
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037.1-API生成方法.mp4
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038.2-GroupChat模块.mp4
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039.3-执行流程分析.mp4
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040.4-外接本地支持库配置方法.mp4
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041.5-加入RAG技能.mp4
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042.6-LMStudio本地下载部署模型.mp4
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043.7-调用本地模型方法与配置.mp4
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044.8-AutogenStudio本地化部署流程.mp4
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045.9-本地化部署接入应用实例.mp4
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046.11-Ollama环境配置与安装.mp4
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047.12-autogen接入本地模型.mp4
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048.1-RAGFLOW介绍和特点.mp4
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049.2-RAGFLOW接入本地模型.mp4
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050.3-Chat与Embedding模型接入.mp4
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051.4-知识库构建实例.mp4
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052.5-封装成API调用.mp4
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053.1-GPTS任务流程概述分析.mp4
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054.2-调用API的控制方式.mp4
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055.3-API相关配置完成.mp4
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056.4-完成指令与脚本并生成.mp4
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057.1-论文概述分析.mp4
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058.2-整体框架逻辑介绍.mp4
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059.3-项目环境配置.mp4
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060.4-基础解读-动作定义方式.mp4
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061.5-基础解读-角色定义.mp4
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062.6-单动作智能体实现方法.mp4
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063.7-多动作配置方法.mp4
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064.8-定时器任务环境配置.mp4
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065.9-定时器任务流程解读分析.mp4
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066.0-基本Agent的组成.mp4
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067.1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义.mp4
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068.2-问题拆解与执行流程.mp4
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069.3-检索得到重要的URL.mp4
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070.4-子问题生成总结结果.mp4
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071.5-总结与结果输出.mp4
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072.1-RAG要完成的任务解读.mp4
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073.2-RAG整体流程解读.mp4
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074.3-召回优化策略分析.mp4
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075.4-召回改进方案解读.mp4
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076.5-评估工具RAGAS.mp4
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077.6-外接本地数据库工具.mp4
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078.1-整体故事解读.mp4
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079.2-要解决的问题和整体框架分析.mp4
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080.3-论文基本框架分析.mp4
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081.4-Agent的记忆信息.mp4
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082.5-感知与反思模块构建流程.mp4
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083.6-计划模块实现细节.mp4
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084.7-整体流程框架图.mp4
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085.8-感知模块解读.mp4
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086.9-思考模块解读.mp4
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087.10-项目环境配置方法解读.mp4
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088.1-langchain框架解读.mp4
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089.2-基本API调用方法.mp4
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090.3-数据文档切分操作.mp4
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091.4-样本索引与向量构建.mp4
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092.5-数据切块方法.mp4
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093.1-MOE概述分析.mp4
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094.2-MOE模块实现方法解读.mp4
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095.3-效果分析与总结.mp4
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096.1-大模型如何做下游任务.mp4
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097.2-LLM落地微调分析.mp4
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098.3-LLAMA与LORA介绍.mp4
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099.4-LORA微调的核心思想.mp4
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100.5-LORA模型实现细节.mp4
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101.1-提示工程的作用.mp4
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102.2-项目数据解读.mp4
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103.3-源码调用DEBUG解读.mp4
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104.4-训练流程演示.mp4
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105.5-效果演示与总结分析.mp4
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106.1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4
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107.2-RAG实践策略.mp4
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108.3-微调要解决的问题.mp4
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109.1-项目需求分析流程.mp4
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110.2-数据与特征库准备.mp4
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111.3-模型准备与项目分析.mp4
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112.4-模型选择方法总结.mp4
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113.5-项目经验总结与优化方法.mp4
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114.1-数据挖掘要解决的问题.mp4
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115.2-数据处理与清洗分析.mp4
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116.3-特征工程的作用与流程.mp4
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117.4-机器学习算法分析.mp4
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118.5-模板到哪去找.mp4
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119.1-知识图谱要解决的问题与流程分析.mp4
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120.2-知识图谱项目实际应用分析.mp4
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121.3-知识图谱实战应用项目解读.mp4
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122.4-大模型要解决的问题和应用分析.mp4
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123.5-工具总结分析.mp4
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124.1-COZE开发者平台解读.mp4
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125.1-llama3模型下载与配置安装.mp4
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126.2-环境相关配置解读.mp4
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127.3-工具调用流程拆解.mp4
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128.4-功能调用方法实例.mp4
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129.5-RAG环境配置搭建.mp4
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130.6-LLAMA3应用-RAG搭建方法.mp4
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131.7-RAG基本流程分析.mp4
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132.1-LORA微调方法.mp4
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133.2-指令微调所需数据与模型下载.mp4
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134.3-llama3模型微调实例.mp4
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135.4-llama3微调后进行量化.mp4
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136.5-llama.cpp量化实例.mp4
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137.6-部署应用.mp4
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138.配置.mp4
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139.1-提示词与工作流配置.mp4
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140.2-插件配置方法与输出.mp4
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141.COZE基本使用操作实例(必看).mp4
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142.语聚AI插件制作更新(刷完第三章动手做的时候再看就行).mp4
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143.1-扣子开发平台实例解读.mp4
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144.语聚API更新(课时9如遇问题看这个).mp4
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145.2-技能测试与插件创建实例.mp4
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146.3-配置好自己的DIY技能.mp4
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147.4-工作流的基本配置流程和方法.mp4
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148.5-自己DIY的Agent测试与发布.mp4
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149.COZE的UI界面变化.mp4
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150.1-产品功能与需求分析.mp4
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151.2-文案助手的工作流程设计.mp4
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152.3-配置插件与测试效果.mp4
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153.COZE的UI界面更新.mp4
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154.COZE介绍与界面更新.mp4
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155.语聚AI插件制作更新.mp4
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