067-4-训练流程演示.mp4 43.8MB

034-5-总结与结果输出.mp4 23.4MB

071-3-微调要解决的问题.mp4 14.6MB

004-3-与大模型的关系分析.mp4 18.4MB

065-2-项目数据解读.mp4 37.8MB

019-6-指令提示构建.mp4 24.5MB

007-6-整体总结分析.mp4 13.0MB

038-4-召回改进方案解读.mp4 23.1MB

042-2-要解决的问题和整体框架分析.mp4 48.8MB

066-3-源码调用DEBUG解读.mp4 35.1MB

068-5-效果演示与总结分析.mp4 29.1MB

013-4-完成指令与脚本并生成.mp4 49.1MB

058-3-效果分析与总结.mp4 41.4MB

036-2-RAG整体流程解读.mp4 18.0MB

040-6-外接本地数据库工具.mp4 19.5MB

033-4-子问题生成总结结果.mp4 47.3MB

001-课程介绍.mp4 74.8MB

050-10-项目环境配置方法解读.mp4 39.6MB

047-7-整体流程框架图.mp4 19.7MB

041-1-整体故事解读.mp4 35.5MB

053-3-数据文档切分操作.mp4 35.5MB

031-2-问题拆解与执行流程.mp4 61.5MB

037-3-召回优化策略分析.mp4 17.6MB

049-9-思考模块解读.mp4 40.4MB

022-3-项目环境配置.mp4 60.4MB

021-2-整体框架逻辑介绍.mp4 52.2MB

055-5-数据切块方法.mp4 40.7MB

014-1-DEMO演示与整体架构分析.mp4 60.7MB

054-4-样本索引与向量构建.mp4 39.1MB

064-1-提示工程的作用.mp4 37.7MB

059-1-大模型如何做下游任务.mp4 27.8MB

069-1-RAG与微调可以解决与无法解决的问题.mp4 19.6MB

070-2-RAG实践策略.mp4 16.5MB

035-1-RAG要完成的任务解读.mp4 14.3MB

057-2-MOE模块实现方法解读.mp4 29.7MB

043-3-论文基本框架分析.mp4 81.3MB

056-1-MOE概述分析.mp4 19.6MB

017-4-接入外部API的方法与流程.mp4 40.7MB

032-3-检索得到重要的URL.mp4 30.4MB

011-2-调用API的控制方式.mp4 20.8MB

027-8-定时器任务环境配置.mp4 36.5MB

039-5-评估工具RAGAS.mp4 34.6MB

008-7-GPTS分析一波.mp4 30.6MB

020-1-论文概述分析.mp4 37.9MB

028-9-定时器任务流程解读分析.mp4 44.9MB

048-8-感知模块解读.mp4 38.0MB

045-5-感知与反思模块构建流程.mp4 21.4MB

010-1-GPTS任务流程概述分析.mp4 47.8MB

063-5-LORA模型实现细节.mp4 36.8MB

062-4-LORA微调的核心思想.mp4 20.6MB

018-5-GPT中加入外部API调用方法.mp4 46.2MB

006-5-框架的作用和能解决的问题.mp4 26.3MB

016-3-前端助手API与流程图配置.mp4 56.4MB

024-5-基础解读-角色定义.mp4 13.3MB

015-2-后端GPT项目部署启动.mp4 51.4MB

046-6-计划模块实现细节.mp4 30.0MB

005-4-多智能体定义分析.mp4 17.1MB

023-4-基础解读-动作定义方式.mp4 15.7MB

061-3-LLAMA与LORA介绍.mp4 27.1MB

051-1-langchain框架解读.mp4 20.2MB