要制作一个辅助教学的数学智能体，可以参考以下步骤和要点：
在接下来的例子中，我们将探索一个有趣的应用：使用模型分析视频并回答相关问题。这个过程包含几个关键步骤：1.我们会准备一个视频和三个相关问题。2.模型将先回答第一个问题，然后利用这个答案来回答问题2和3。让我们开始编写代码来实现这个功能：首先，我们需要为视频设置URI和URL。设置完成后，我们可以打印视频内容，确保一切正常。并且，如果你观看这个视频，你会发现它的主题是回归模型，这为我们的问题提供了很好的背景。接下来，让我们来看看我们为这个视频准备的三个问题，它们逐步深入，考验模型的理解和应用能力：1.问题1是我们的起点：视频中解释了哪个概念？这个问题看似简单，但它要求模型准确把握视频的核心内容。有趣的是，我们并没有给模型任何关于视频主题的提示，这将测试它的视频理解能力。2.问题2则更具挑战性：基于问题1的答案，你能解释这个基本的数学原理吗？这个问题不仅要求模型理解视频内容，还需要它能够提取并阐述相关的数学原理。这将考验模型的知识整合和表达能力。3.问题3更进一步，涉及实际应用：你能提供一个简单的scikit-learn代码示例来解释这个概念吗？这个问题测试模型是否能将理论知识转化为实际的编程实践，这是一个相当高级的任务。最后，我们要将三个问题和视频整合到一起，创建一个完整的查询内容。让我们称这个组合为contents_2。现在，让我们运行这段代码，然后仔细检查输出，看看模型是否正确理解了视频内容并恰当地回答了我们的问题。
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