课程简介
本课程系统讲解AI Agent与RAG技术的全栈应用，涵盖LangChain框架、MOE模块、LORA微调、提示工程等核心技术。通过多个实战项目，如论文分析、智能体构建、RAG优化等，帮助学员掌握从环境配置到模型部署的完整流程。课程深入解析Agent的记忆、感知、反思模块，以及RAG的召回优化、数据切块、评估工具等关键环节。学员将学习如何结合大模型与外部工具，解决复杂业务问题，并具备独立开发AI应用的能力。适合有一定编程基础，希望深入AI应用开发的学习者。
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01 课程介绍与Agent基础
第1–4节：课程导学、Agent问题分析、基本能力与大模型关系。
02 多智能体与框架分析
第5–8节：多智能体定义、框架作用、GPTS任务流程与总结。
03 GPTS任务流程与API配置
第9–13节：经典任务、API配置、指令脚本与前端助手。
04 后端部署与项目演示
第14–16节：DEMO演示、后端部署、前端API与流程图配置。
05 外部API接入方法
第17–19节：外部API接入流程、调用方法与指令提示构建。
06 论文概述与整体框架
第20–22节：论文概述、整体框架逻辑与项目环境配置。
07 Agent动作定义与实现
第23–26节：动作定义、角色定义、单动作与多动作实现。
08 定时器任务与业务逻辑
第27–30节：定时器配置、流程解读、任务与业务逻辑定义。
09 问题拆解与结果输出
第31–34节：问题拆解、检索URL、子问题生成与结果输出。
10 RAG任务与整体流程
第35–37节：RAG任务解读、整体流程与召回优化策略。
11 召回改进与评估工具
第38–40节：召回改进方案、RAGAS评估与外接数据库工具。
12 论文框架与Agent记忆
第41–44节：故事解读、论文框架、Agent记忆与感知反思。
13 计划与感知模块实现
第45–48节：感知反思、计划模块、整体流程图与感知模块。
14 思考模块与项目配置
第49–51节：思考模块、项目环境配置与LangChain框架。
15 API调用与数据切分
第52–55节：基本API调用、数据切分、文档切块与向量构建。
16 MOE模块与效果分析
第56–58节：MOE概述、模块实现方法与效果分析总结。
17 大模型下游任务与微调
第59–61节：下游任务、落地微调分析与LLAMA与LORA介绍。
18 LORA微调核心与实现
第62–64节：LORA核心思想、模型实现细节与提示工程。
19 项目数据与源码调试
第65–67节：项目数据解读、源码调用DEBUG与训练流程演示。
20 效果演示与RAG微调
第68–71节：效果演示总结、RAG与微调问题及实践策略。
--- 点击展开详细目录 ---PART1
- 🎬 001-课程介绍-.mp4
- 🎬 002-1-Agent要解决的问题分析-.mp4
- 🎬 003-2-Agent需要具备的基本能力-.mp4
- 🎬 004-3-与大模型的关系分析-.mp4
- 🎬 005-4-多智能体定义分析-.mp4
- 🎬 006-5-框架的作用和能解决的问题-.mp4
- 🎬 007-6-整体总结分析-.mp4
- 🎬 008-7-GPTS分析一波-.mp4
- 🎬 009-8-经典任务分析-.mp4
- 🎬 010-1-GPTS任务流程概述分析-.mp4
- 🎬 011-2-调用API的控制方式-.mp4
- 🎬 012-3-API相关配置完成-.mp4
- 🎬 013-4-完成指令与脚本并生成-.mp4
- 🎬 014-1-DEMO演示与整体架构分析-.mp4
- 🎬 015-2-后端GPT项目部署启动-.mp4
- 🎬 016-3-前端助手API与流程图配置-.mp4
- 🎬 017-4-接入外部API的方法与流程-.mp4
- 🎬 018-5-GPT中加入外部API调用方法-.mp4
- 🎬 019-6-指令提示构建-.mp4
- 🎬 020-1-论文概述分析-.mp4
- 🎬 021-2-整体框架逻辑介绍-.mp4
- 🎬 022-3-项目环境配置-.mp4
- 🎬 023-4-基础解读-动作定义方式-.mp4
- 🎬 024-5-基础解读-角色定义-.mp4
- 🎬 025-6-单动作智能体实现方法-.mp4
- 🎬 026-7-多动作配置方法-.mp4
- 🎬 027-8-定时器任务环境配置-.mp4
- 🎬 028-9-定时器任务流程解读分析-.mp4
- 🎬 029-0-基本Agent的组成-.mp4
- 🎬 030-1-Agent要完成的任务和业务逻辑定义-.mp4
- 🎬 031-2-问题拆解与执行流程-.mp4
- 🎬 032-3-检索得到重要的URL-.mp4
- 🎬 033-4-子问题生成总结结果-.mp4
- 🎬 034-5-总结与结果输出-.mp4
- 🎬 035-1-RAG要完成的任务解读-.mp4
- 🎬 036-2-RAG整体流程解读-.mp4
PART2
- 🎬 037-3-召回优化策略分析-.mp4
- 🎬 038-4-召回改进方案解读-.mp4
- 🎬 039-5-评估工具RAGAS-.mp4
- 🎬 040-6-外接本地数据库工具-.mp4
- 🎬 041-1-整体故事解读-.mp4
- 🎬 042-2-要解决的问题和整体框架分析-.mp4
- 🎬 043-3-论文基本框架分析-.mp4
- 🎬 044-4-Agent的记忆信息-.mp4
- 🎬 045-5-感知与反思模块构建流程-.mp4
- 🎬 046-6-计划模块实现细节-.mp4
- 🎬 047-7-整体流程框架图-.mp4
- 🎬 048-8-感知模块解读-.mp4
- 🎬 049-9-思考模块解读-.mp4
- 🎬 050-10-项目环境配置方法解读-.mp4
- 🎬 051-1-langchain框架解读-.mp4
- 🎬 052-2-基本API调用方法-.mp4
- 🎬 053-3-数据文档切分操作-.mp4
- 🎬 054-4-样本索引与向量构建-.mp4
- 🎬 055-5-数据切块方法-.mp4
- 🎬 056-1-MOE概述分析-.mp4
- 🎬 057-2-MOE模块实现方法解读-.mp4
- 🎬 058-3-效果分析与总结-.mp4
- 🎬 059-1-大模型如何做下游任务-.mp4
- 🎬 060-2-LLM落地微调分析-.mp4
- 🎬 061-3-LLAMA与LORA介绍-.mp4
- 🎬 062-4-LORA微调的核心思想-.mp4
- 🎬 063-5-LORA模型实现细节-.mp4
- 🎬 064-1-提示工程的作用-.mp4
- 🎬 065-2-项目数据解读-.mp4
- 🎬 066-3-源码调用DEBUG解读-.mp4
- 🎬 067-4-训练流程演示-.mp4
- 🎬 068-5-效果演示与总结分析-.mp4
- 🎬 069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题-.mp4
- 🎬 070-2-RAG实践策略-.mp4
- 🎬 071-3-微调要解决的问题-.mp4
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发表于 昨天 22:38
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