合集-AI agent三期
摘要:1 AI智能体课程介绍 1.1 讲师介绍 1.2 课程介绍 # AI智能体 AI智能开发 # 阶段一:AI Agent快速入门 1 AI大模型常用名词介绍 2 主流AI智能体介绍 3 coze介绍 4 搭建自己的智能体 5 多个案例 -电子女友 -高考志愿填报 -个人记账本 6 智能体发布 -发布到
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摘要:今日内容 1 LLM模型配置 1.1 生成多样性(temperature) #1 temperature解释: 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性,反之,降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。建议不要与 “Top p” 同时调整 # 2 不同模式 ## 精确模式: 在需要严格遵循指
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摘要:今日内容 1 目标 # 1 做一个智能体,实现: 1.1 用户传一段视频 + 一段音频 》合成到一起 》对口型视频 1.2 用户传一段视频 + 写一段文字 + 克隆某个人的音色 》生成口播 -以我自己音色为例 -只要有别人的声音--》录成音频--》都可以克隆 1.3 用户传一段视频 + 没有声音,没
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摘要:day04 今日内容 1 Dify介绍 1.1 Dify是什么 Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。它融合了后端即服务(Backend as Service)和 LLMOps 的理念,使开发者可以快速搭建生产级的生成式 AI 应用。即使你是非技术人员,也能参与到 AI 应用的定
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摘要:今日目标 # 使用coze 》实现一个--》用户输入一个主题 》生成中英文儿歌视频 》目标是方便 小朋友学习英文单词 -如果本地部署的coze,需要对接大模型[收费],使用第三方插件【有的插件也收费】 -直接用云服务版,需要扣资源点 1 工作流截图 # 1 开始节点 # 2 大模型节点 》根据用户输
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摘要:今日内容 1 基于Coze的自动出题工作流 1.1 作用和功能 # 1 作用 传统出题需教师手动筛选知识点、设计题型、斟酌难度,耗时且繁琐。自动出题工作流可依据预设的知识点大纲,快速从题库中匹配对应内容,生成不同题型的题目。例如,从高中生物 “细胞的代谢” 模块中,自动抽取 “物质进出细胞的方式”
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摘要:今日内容 1 AI 短视频介绍 1.1 AI短视频是什么 # 1 AI 短视频是指通过人工智能技术(尤其是生成式 AI、智能剪辑算法等)自动或辅助完成制作的短视频内容,其核心是利用 AI 工具替代或简化传统短视频创作中 “内容生成、剪辑、优化” 等环节,降低创作门槛、提升效率,并拓展创意可能性 #
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摘要:今日内容 0 补充:剪映添加字幕和朗读 # 1 打开剪映应用 # 2 导入视频 视频导入成功,就可以编辑 # 3 添加字幕 -点击左上方--字幕 》新建字幕 # 4 输入字幕内容-选择配音 # 5 点击字幕,调整字幕的属性 1 项目介绍 1.1 项目演示 # 1 我用了一天时间 》做出来的 # 2
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摘要:今日内容 1 Trae配置 # 1 之前就装过python解释器和JDK了 # 2 如果你电脑上没有任何编辑器,使用txt写代码,都可以 可以运行pyton或java的项目 # 3 IDE只是个快速写代码的软件,如果没装python解释器和JDK 》代码运行不了 Trae Pycharm Andro
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摘要:今日内容 1 后端Django项目 trae或者其他ai工具去编写项目时 》如果UI图不一样,写出来的,可能跟我的不一样 后端的代码,前端代码,每次写都会有差距 Django后端项目 》Python的一个web框架 》学习成本挺高 》学习周期建议1个月 我们没有学习,里面好多东西不懂 》我们尽量全部
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摘要:今日内容 1 Python 对接Coze工作流 # 1 之前使用coze做了一个工作流 -换脸 -当时只能发布到,集成到智能体中 》发布到coze商店 》链接地址 》把链接地址发送给其他人使用 -我想对这个功能收费? -我想做一款app/微信小程序 》在app,小程序上使用功能 -拍照,相册中照片直
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摘要:今日内容 1 项目上线架构 # 1 购买云服务 操作系统--》centos9 -上线到公网 # 2 nginx -转发用户的请求--》到uwsgi的django项目 # 3 mysql8 -后端项目数据存储在mysql中 # 4 上传我们后端项目 -导入项目依赖:requirements.txt -
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摘要:今日内容 1 介绍RPA 1.1 RPA是什么 # RPA(Robotic Process Automation,机器人流程自动化[自动化流程机器人])是一种通过软件机器人(或称为 “数字员工”)模拟人类在计算机上的操作行为,来自动执行重复性、规则性业务流程的技术 1.2 RPA使用场景 # 功能作
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摘要:今日内容 1 抖音评论获取写入excel 1.1 需求 # 有一个抖音视频 》想把抖音视频下所有评论获取到 》存储到excel中 # 拓展:获取母婴主题下 》前10个视频 》所有评论 1.2 步骤 # 步骤 1 打开抖音的某个视频:地址是写死的,只有一个 -把视频地址放在excel中,一个个读取,获
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摘要:自我介绍 张晓波:bobo老师 工信部认聘的数据分析和人工智能专家组专家,参与数字化人才《岗位能力标准》的制订工作。 华为认证AI大模型专家讲师 专业的事交给专业的人去做 有言在先 授课风格: 没有鸡汤、没有段子。有认真负责的态度、有传道受业解惑的育人之志和启智之能。 学习方法 课上动脑听、课下
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摘要:虚拟环境创建 创建虚拟环境 语法:conda create -n <环境名称> [选项]。 示例:创建一个名为myenv且指定Python版本为3.8的虚拟环境,命令为conda create -n myenv python=3.10。 激活虚拟环境 激活:使用命令conda activate <环
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摘要:jupyter环境搭建/langchain的记忆模块 swarm进阶+agentsSDK代码.ipynb Swarm搭建智能体 1 简介 Swarm是OpenAI于2024年10月12日开源多智能体编排框架,旨在简化多智能体系统的构建、协调和部署。 其设计强调轻量级、高度可控和易于测试,适用于处理大
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摘要:swarm进阶+agentsSDK代码.ipynb OpenAI开源Agents SDK智能体开发实战 Agents SDK简介 2025年3月11号,OpenAI正式推出其下第一款企业级Multi-Agent开发框架Agents-SDK,该框架是此前OpenAI在去年推出的Swarm的升级版,在保
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摘要:Streamlit 简介 什么是streamlit Streamlit是一个免费的开源框架,用于快速构建和共享漂亮的数据科学Web应用程序。它是一个基于Python的库,专为机器学习工程师设计。数据分析工程师不是网络开发人员,他们对花几周时间学习使用这些框架来构建网络应用程序不感兴趣。相反,他们需要
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摘要:pandas操作代码.ipynb 数据分析处理平台 pip install openpyxl 基于streamlit结合openai agent sdk实现。 import streamlit as st import pandas as pd import asyncio from openai
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摘要:langgraph基础.ipynb 整体课程设计介绍 第一次直播: 开班介绍+环境适配+自主学习任务布置 任务:预习系列(参考2期) day20-大模型基本概述+API调用 day21-大模型基本概述+API调用 day22-langchain框架基础 day23-langchain框架进阶 第二次
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摘要:整体课程设计介绍 第一次直播: 开班介绍+环境适配+自主学习任务布置 任务:预习系列(参考2期) day20-大模型基本概述+API调用 day21-大模型基本概述+API调用 day22-langchain框架基础 day23-langchain框架进阶 第二次直播: api接口调用和Functi
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摘要:MCP快速入门实战 一、MCP技术体系介绍 MCP,全称是Model Context Protocol,模型上下文协议,由Claude母公司Anthropic于2024年11月正式提出。 MCP解决的最大痛点,就是Agent开发中调用外部工具的技术门槛过高的问题。 我们都知道,能调用外部工具,是大模
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摘要:四、SSE传输方式的MCP服务器创建流程 以上MCP服务器都是stdio传输方式,而除此之外,目前MCP服务器还支持SSE传输和基于HTTP的流式传输。这两种传输方式也有非常广泛的实际用途,接下来详细介绍如何构建基于SSE和HTTP流式传输的MCP服务器。 1. stdio、SSE与基于HTTP的流
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摘要:Agents SDK+MCP智能体开发 MCP入门介绍与接入Agents SDK基本流程 2025年3月27号,Agents SDK正式官宣支持MCP使用,这也使得Agents SDK的实际应用场景得到拓展: 现在,我们仅需在创建Agent的时候,将MCP服务器视作为一项工具,即可顺利调用MCP服务
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摘要:RAG 一、RAG技术介绍 RAG,Retrieval-Augmented Generation,也被称作检索增强生成技术,最早在 Facebook AI(Meta AI)在 2020 年发表的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Inten
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摘要:Agentic RAG 架构 Agentic RAG 架构的基本原理 在大模型领域技术的发展历程中,提高信息检索的效率和准确性是各行各业都在急需解决的应用难题。在前几年技术地位的是检索增强生成 (RAG)技术,通过将大模型 ( LLMs ) 与外部数据检索相集成,彻底改变了人工智能系统,从而可以做出
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摘要:GraphRAG快速入门与原理详解 一、GraphRAG快速入门介绍 当前阶段大模型的应用落地急需解决的核心问题有一个是:如何与私域数据交互。而私域数据主要的问题是:需要有效地将企业数据整合进大语言模型中,但由于大模型的上下文处理能力有限,必须精准的选择出哪些数据在当前对话上下文中是有效的。一个系统
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摘要:多模态RAG理论篇 一、技术回顾 1.RAG RAG,Retrieval-Augmented Generation,也被称作检索增强生成技术,最早在 Facebook AI(Meta AI)在 2020 年发表的论文《Retrieval-Augmented Generation for Knowle
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摘要:多模态RAG系统进阶:olmOCR工具使用 olmOCR部署与调用流程 olmOCR本质上其实是一个经过特定功能微调的多模态大模型,能够实现明显好于其他普通OCR模型的光学字符识别效果。 项目地址: https://github.com/allenai/olmocr 目前官方已发布 7B 等级模型
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摘要:技术直播课:1-10 1 coze,dify(小白) 2 rpa(小白) 3 AI编程(小白) 4 AI大模型(有编程能力的同学) 两方面的目的: 搭建自己的工作流服务我们的工作,生活 能够服务的副业变现 -- 技术接单(有编程能力的同学) -- 小咸鱼大一点淘宝更专注有特长的抖音小红书视频号 --
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摘要:1. 2026 AI陪跑-自媒体方向-0204 第一节
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摘要:1. 2026 AI陪跑-自媒体方向-0301 第三节-流量运营、合规、变现
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