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2025-12-31 14:10:54
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视频选集
(1/76)
1.n8n特点介绍
07:39
2.n8n私有化部署与安装
12:51
3.n8n创建WorkFlow(从黑客网上获取消息)
11:09
4.n8n创建WorkFlow(获取网站数据并写出)
18:37
5.n8n与AI Agent相结合的效果
08:57
6.n8n chain节点的作用
12:54
7.n8n创建WorkFlow(博客文章扒取并总结)
11:39
8.n8n创建WorkFlow(简历总结)
07:38
9.AI大模型知识体系有哪些?
24:49
10.Coze更新总体内容介绍
13:38
11.Coze创建暖心聊天机器人
17:13
12.Agent工作流使用
08:19
13.Agent使用触发器
06:05
14.Agent使用知识库
15:09
15.Coze与coursor的区别
07:04
16.Coze使用变量数据库
07:48
17.Coze创建低代码搭建
09:30
18.Coze创建AI生成应用
10:55
19.AI大模型学习体系(一)
20:08
20.AI大模型学习体系(二)
16:53
01关于AI大模型的选择(必看)
16:50
02Qwen3大模型私有化部署(一)
21:48
03Qwen3大模型私有化部署(二)
16:22
04测试私有化部署的Qwen3
15:25
05国内外各种大模型的调用(一)
18:30
06国内外各种大模型的调用(二)
15:52
07Deepseek-R1-0528大模型的部署和测试
12:22
08提示词模板(一)
11:39
09提示词模板(二)ICL技术
17:32
10聊天和消息占位符
09:56
11在聊天的提示词模板中用ICL
19:03
12输出解析和结构化(一)
22:03
13输出解析和结构化(二)
13:03
14输出解析和结构化(三)
13:30
15结构化输出的总结和多模态机器人案例
13:54
16多模态聊天数字人案例(一)
15:25
17多模态聊天数字人案例(二)
16:45
18多模态聊天数字人案例(三)
13:17
19多模态聊天数字人案例(四)
18:45
20处理聊天历史记录的摘要(一)
15:57
21处理聊天历史记录的摘要(二)
15:38
22处理聊天历史记录的摘要(三)
12:33
23多模态聊天数字人案例(五)
16:45
24多模态聊天数字人案例(六)
17:18
25多模态聊天数字人案例(七)
22:27
26语音转文字模型
16:33
27语音转文字模型(二)
10:21
28多模态和全模态大模型
14:15
29多模态大模型测试
15:13
30最后的多模态聊天数字人案例
23:16
31.LCEL语法案例(一)
19:27
31Embeddings是什么? - 副本
16:00
31Embeddings是什么?
16:00
32.LCEL语法案例(二)
13:32
32Embeddings和One-Hot比较
13:29
33.LCEL语法案例(三)
19:48
33OpenAI的Embedding
16:48
34.LCEL语法案例(四)
07:01
34部署BGE-Large的嵌入模型
21:22
35.LCEL语法案例(五)
10:32
35部署Qwen3的嵌入模型
20:42
36.LCEL语法案例(六)
12:35
36Qwen3的嵌入模型和Langchain整合
09:40
37.LCEL语法案例(七)
16:49
37评论数据语义搜索案例(一)
20:06
38.LCEL语法案例(八)
18:37
38评论数据语义搜索案例(二)
20:53
39FAISS向量数据库(一)
26:57
39LCEL语法案例(九)
10:53
40.LCEL语法案例(十)
15:05
40FAISS向量数据库(二)
20:02
41Chroma数据库案例
07:53
42上下文感知的RAG案例(一)
18:39
43上下文感知的RAG案例(二)
16:59
44上下文感知的RAG案例(三)
18:16
45上下文感知的RAG案例(四)
11:46
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