无限制AI聊天软件，自由度，可玩性极高

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一口气学会RAG AI Agent和向量数据库Vector Database

这期视频我带大家从零开始设计并搭建一个 RAG AI Agent，用 Supabase 来做向量数据库。我会先用 AI Agent 系统设计的思路讲清楚什么是 RAG，再现场演示一个完整的 Demo，并手把手教你如何跑开源代码仓库（Github 已经放好），最后还会部署到 Google Cloud。 📂 开源代码Github仓库: https://github.com/ShenSeanChen/yt-rag 另外我也整理了一个全栈应用模板，可以帮你快速起步: https://github.com/ShenSeanChen/launch-mvp-stripe-nextjs-supabase 我目前在做的AI创业项目 AutoManus.io，一款专门帮卖实物产品的企业管理销售线索的 AI Agent You Can Build Anything. You Can Learn Anything. 💪 如果你觉得内容有帮助，可以请我喝杯咖啡 ☕️ https://buy.stripe.com/5kA176bA895ggog4gh 我的其他平台： X: https://x.com/ShenSeanChen Discord: https://discord.gg/TKKPzZheua LinkedIn: https://linkedin.com/in/shen-sean-chen Github: https://github.com/ShenSeanChen Instagram: https://www.instagram.com/sean_tech_stories Timeline 00:00 Intro 00:47 RAG, VectorDB - AI Agent System Design 03:13 What is an Embedding? 05:44 Live Demo with RAG, VectorDB 07:51 Why don't we just feed data into ChatGPT 09:21 How to setup RAG, VectorDB with Open Source Github 13:48 Setup Supabase Vector DB API Keys 17:01 Initialize Vector Database 20:07 Explanation on test_setup.py 20:37 How to embed text / seeding 22:00 Test Backend AI Agent API 23:05 Documents, Seeding, RAG Query 26:47 Start embedding the text 27:40 Check Supabase Vector Embeddings 29:19 AI Chat Q&A Agent 30:16 Deploy the RAG/VectorDatabase to Google Cloud 31:04 Commit to Github, Connect to GCP 32:31 Dockerfile Setup 32:53 Setup Variables & Secrets on Google Cloud GCP 34:36 Final Comments

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Kaggle竞赛上千枚金牌得主巨著，几乎解决所有机器学习代码问题！

b站冷知识：点赞是免费的，却可以让做视频的up开心好几天硬币是珍贵的，投币却可以让你我更快成为六级大佬收藏夹的容量是无限的，却可以让我的视频成为你永久的回忆。三连是神圣的，请把你们神圣的三连交给up吧！其实你还可以点个关注，不会迷路！ [脱单doge]

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陈华钧：知识增强大模型智能体 | 第四届智能决策论坛

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https://www.youtube.com/watch?v=NuIMZBseAOM AI可太好用了你们知道吗可能有人会好奇为什么视频里的很多画面的色调这么阴间，除开烘托气氛，还有一点就是15:00处说的，谷歌会用油管上的视频来训练AI，但为了避免模型崩溃，他们会避开对AI有害的元素，像是过分鲜艳或不自然的画面，枪支尸体战场等暴力场景（比如视频里挂在墙上的AK，还很贴心地在枪托上贴了个“枪”字），以及大公司的商标（侵权问题），如果你的视频里有大量类似的画面或元素，那它就不太可能会被拿去喂AI 翻译：DickSeed | 校对：ChatGAY 喜欢的可以去油管关注原作者Ordinary Things *顺便点个赞吧*

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