课程目录

• 10-1COZE-API开通方法
• 10-2API外部调用方法实例演示
• 10-3Cursor应用例子分析
• 10-4用CURSOR构建一个浏览器插件
• 10-5API调用与插件测试
• 11-1效果演示与数据读取
• 11-2数据清洗与处理
• 11-3结合DeepSeek构建代码节点
• 11-4结合DeepSeek进行数据分析
• 11-5配置插件把分析结果存在excel里
• 11-6数据可视化配置方法与节点调试分析
• 11-7不同可视化图表配置方法
• 11-8输出与展示配置
• 12-1插件的基本配置方法
• 12-2输入输出参数配置方法
• 12-3在工作流中配置自己的插件并使用
• 13-1发票助手插件接入
• 13-2数据表创建方法
• 13-3识别工作流配置与测试
• 13-4调用模块工作流配置
• 13-5知识库配置
• 14-1自定义插件创建方法与流程
• 14-2插件输出配置与循环体
• 14-3知识库配置与结果输出
• 15-1影刀RPA分析
• 15-2影刀安装方法
• 15-3影刀流程配置方法实例
• 15-4执行循环操作
• 15-5完成文案采集的全部功能
• 16-1RAGFLOW介绍和特点
• 16-2RAGFLOW接入本地模型
• 16-3Chat与Embedding模型接入
• 16-4知识库构建实例
• 16-5封装成API调用
• 17-1RAG要完成的任务解读
• 17-2RAG整体流程解读
• 17-3召回优化策略分析
• 17-4召回改进方案解读
• 17-5评估工具RAGAS
• 17-6外接本地数据库工具
• 18-10项目环境配置方法解读
• 18-1整体故事解读
• 18-2要解决的问题和整体框架分析
• 18-3论文基本框架分析
• 18-4Agent的记忆信息
• 18-5感知与反思模块构建流程
• 18-6计划模块实现细节
• 18-7整体流程框架图
• 18-8感知模块解读
• 18-9思考模块解读
• 19-0Python环境说明
• 19-1AutoGenStudio框架安装与介绍
• 19-2动作API配置方法
• 19-3国内常用API配置方法
• 19-4API接口在线测试
• 19-5工作流配置
• 19-6执行流程与结果
• 1、课程介绍
• 2-2工作流要完成的任务与节点定义
• 2-3插件配置方法与参数
• 2-4大模型节点配置方法
• 2-5结束节点配置
• 2-6智能体配置方法
• 20-10调用SD-API完成设计
• 20-11Ollama环境配置与安装
• 20-12autogen接入本地模型
• 20-1API生成方法
• 20-2GroupChat模块
• 20-3执行流程分析
• 20-4外接本地支持库配置方法
• 20-5加入RAG技能
• 20-6LMStudio本地下载部署模型
• 20-7调用本地模型方法与配置
• 20-8AutogenStudio本地化部署流程
• 20-9本地化部署接入应用实例
• 21-1论文概述分析
• 21-2整体框架逻辑介绍
• 21-3项目环境配置
• 21-4基础解读-动作定义方式
• 21-5基础解读-角色定义
• 21-6单动作智能体实现方法
• 21-7多动作配置方法
• 21-8定时器任务环境配置
• 21-9定时器任务流程解读分析
• 22-0基本Agent的组成
• 22-1Agent要完成的任务和业务逻辑定义
• 22-2问题拆解与执行流程
• 22-3检索得到重要的URL
• 22-4子问题生成总结结果
• 22-5总结与结果输出
• 23-1DEMO演示与整体架分析
• 23-2后端GPT项目部署启动
• 23-3前端助手API与流程图配置
• 23-4接入外部API的方法与流程
• 23-5引入API方法解读
• 23-6指令提示构建
• 24-1环境相关配置解读
• 24-2工具调用流程拆解
• 24-3功能调用方法实例
• 24-4RAG环境配置搭建
• 24-5LLAMA3应用-RAG搭建方法
• 24-6RAG基本流程分析
• 25-1LORA微调方法
• 25-2指令微调所需数据与模型下载
• 25-3llama3模型微调实例
• 25-4llama3微调后进行量化
• 25-5llama.cpp量化实例
• 25-6部署应用
• 26-10模型选择方法总结
• 26-11项目经验总结与优化，方法
• 26-1LORA微调方法
• 26-2指令微调所需数据与模型下载
• 26-3llama3模型微调实例
• 26-4llama3微调后进行量化
• 26-5llama.cpp量化实例
• 26-6部署应用
• 26-7项目需求分析流程
• 26-8数据与特征库准备
• 26-9模型准备与项目分析
• 27-1数据挖掘要解决的问题
• 27-2数据处理与清洗分析
• 27-3特征工程的作用与流程
• 27-4机器学习算法分析
• 27-5模板到哪去找
• 28-1知识图谱要解决的问题与流程分析
• 28-2知识图谱项目实际应用分析
• 28-3知识图谱实战应用项目解读
• 28-4大模型要解决的问题和应用分析
• 28-5工具总结分析
• 29-1MOE概述分析
• 29-2MOE模块实现方法解读
• 29-3效果分析与总结
• 3-1循环节点方法解读
• 3-2循环中参数的定义方法
• 3-3续写新闻稿件方法（循环中间变量使用）
• 3-4智能体测试与输出节点
• 3-5批处理的作用与效果
• 30-1RAG与微调可以解决与无法解决的问题
• 30-2RAG实践策略
• 30-3微调要解决的问题
• 4-10选修：自定义插件配置方法实例
• 4-11选修：工作流中添加视频插件
• 4-1做视频素材业务逻辑分析
• 4-2做剧本节点系统提示词方法
• 4-3完成剧本节点输出
• 4-4画面描述与图像生成节点构建
• 4-5图像违规词限制与运镜节点
• 4-6视频节点构建与错误分析
• 4-7图像生成节点错误调试并保险
• 4-8视频生成节点容易违规的解决方法
• 4-9选修（当作拓展知识）：配置外部视频软件成为插件
• 5-1时间线定义方法
• 5-2剪映插件介绍
• 5-3时间线和素材绑定方法
• 5-4剪映草稿添加素材方法
• 5-5得到合成后的视频
• 6-1对话流配置与创建
• 6-2选择器的使用方法
• 6-3数据库与大模型的匹配方法
• 6-4知识库构建与匹配方法
• 6-5汇总输出与测试
• 7-1DEMO演示与基本流程分析
• 7-2表格填入模块解读
• 7-3表格的输入与输出
• 7-4查找与匹配的方法
• 7-5飞书表格智能体测试应用与常见问题
• 8-1DEMO演示与应用分析
• 8-2输入参数与大模型配置
• 8-3图像生成模型配置
• 8-4COZE中的应用模块配置
• 8-5COZE应用界面设计
• 9-1提示词与工作流配置
• 9-2插件配置方法与输出