枫影（王鸿华）：AI-LLM应用开发及部署

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课程概要

培训时长 : 1天

课程价格 : 扫码添加微信咨询

课程分类 : 互联网

课程编号 : 35681

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适用对象

对自然语言处理和人工智能感兴趣的初学者、希望利用GPT模型解决具体业务问题的企业技术人员、需要提升现有产品智能化水平的产

课程介绍

GPT模型因其强大的文本生成能力，正在被广泛应用于各行各业。无论是自动化的客户服务、个性化的内容推荐还是智能助手的设计，GPT模型都能提供高效且高质量的支持。本课程旨在帮助学员快速掌握GPT模型的基础到高级应用。

课程收获

理解GPT模型的基本原理和技术优势。
掌握从基础调用到高级微调的全过程。
能够独立设计和实现基于GPT的智能应用。
学会评估和优化GPT模型的输出质量。
了解最新的GPT技术和行业发展趋势。

课程对象

对自然语言处理和人工智能感兴趣的初学者。
希望利用GPT模型解决具体业务问题的企业技术人员。
需要提升现有产品智能化水平的产品经理或开发者。
关注人工智能技术在行业应用中的产品经理和项目经理。
想要了解GPT模型最新进展的研究人员。

课程时长

1天（6小时）

【课程大纲】

Part 1：AI-LLM的发展现状及趋势 1. AI-LLM

1.1 AI的定义
1.2 AI的发展史
1.3 AI三大要素：算法 + 数据 + 算力

机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习
深度学习：图像识别技术CV与人类自然语言处理NLP
AI-LLM大模型的诞生

1.7 AI-LLM大模型的技术原理

transformer架构
注意力机制
量化模型
模型枝剪
知识蒸馏

2. AI-LLM大模型的主要应用领域

3.1 AI-LLM特点：理解语义、知识记忆、逻辑推理、直接生成
3.2 文生文、文生图、文生音频、文生视频、文生代码
3.3 图生视频
3.4 数字员工

3. AI-LLM大模型的发展现状及趋势

4.1 国外AI-LLM大模型介绍
4.2 AI-LLM大模型的发展趋势
4.3 多模态
4.4 AI agent的出现

4. AI agent（应用）

5.1 AI agent

国内外 agent 工具介绍：文心智能体、智谱清言智能体和coze
本地化部署：ollama 和 LM studio

5.2 工作流 RPA + LLM + RAG 本地化知识库搭建

工作流
节点与参数
LLM调用
RAG

5.3 部署

API部署
链接
云化移动端部署：公众号、企微、小程序、钉钉等
本地化端侧部署

5.4 数字员工的诞生

Part 2：AI-LLM应用 1. 内容生成 - 工具类

1.1 文本类：通讯稿 / 培训总结 / 会议纪要 / 公文 / 营销文

工具：kimi、文心一言、通义千问、讯飞星火、豆包

1.2 图片类：配图 / 营销海报 / 产品图片

工具：SD、即梦、文心一格、canva

1.3 短视频：纪录片 / 品牌宣传 / 产品推介 / 数字人播报

工具：星火绘镜、即梦、Runway、Pika、度+

1.4 PPT：演示类 / 演讲类 / 培训类

工具：Gamma、AIppt、WPSAI

1.5 其他：数据处理、思维导图

工具：kimi、文心一言

2. 数字员工（Agent + RPA + LLM + RAG + Prom + ollama）

2.1 应用领域：

FAQ客服机器人
内容生成类数字员工
自动工作流机器人
财务数字员工
营销运营数字员工
HR数字员工

2.2 主要的工作原理及关键点

Agent界面搭建
LLM调用：算法模型调用
RAG：知识库构建
Promote：调优

2.3 数据安全

开源数据使用
本地化数据治理与RAG

附：AI-LLM产品开发和应用的基础能力体系 1. Prompt 提示词

1.1 提示词的基本结构
1.2 三类提示词写作模板
1.3 提示词强化加强
1.4 调优

2. Agent 工具

2.1 工具：智谱清言Agent、文心智能体、coze、ollama
2.2 工作流设计
2.3 知识库RAG
2.3 部署

3. RAG本地化知识库

3.1 AI-agent 能够解析的知识库
3.2 知识体系
3.3 知识笔记 obsidian 工具的使用

4. 工作流 + AI-IPA（RPA）

4.1 定义工作流
4.2 工作流程设计
4.3 国内主流RPA工具介绍
4.4 RPA流设计器的使用

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• 枫影（王鸿华）：AI Agent: 【课程背景】 AI Agent（人工智能代理）已成为推动企业数字化转型和智能化升级的关键力量。AI Agent能够模拟人类智能行为，执行自动化任务，提供决策支持，甚至与人类进行自然语言交流。在各行各业，AI Agent正逐步替代重复性劳动，释放人力资源，提高工作效率，优化用户体验。然而，AI Agent的构建和应用并非易事，它需要跨学科的知识和技能，包括但不限于工作流、提示词、知识库等。为了帮助学员更好地理解和掌握AI Agent的构建与应用，本课程旨在提供一个系统化的学习路径，从理论到实践，从技术到业务，全面覆盖AI Agent的关键知识点和应用场景。【课程收获】全面理解AI Agent：深入掌握AI Agent的基本概念、工作原理和关键技术。技术实践技能：学会应用工作流、LLM和RAG等技术构建AI Agent。业务融合能力：理解AI Agent在不同业务场景中的应用，学会将技术与业务需求结合。工具运用熟练度：熟悉并能够运用国内主流AI Agent工具进行项目开发。【课程对象】全员【课程时长】1天（6h/天）【课程大纲】 Part 1：认识AI Agent 1.1 定义与概念 1.1.1 什么是AI Agent 1.1.2 AI Agent与RPA的区别 1.1.3 AI Agent的发展历程 1.2 指导思想 1.2.1 智能决策与自主学习 1.2.2 人机协作与交互体验 1.2.3 数据驱动与知识发现 1.3 AI Agent的原理 1.3.1 RPA流程自动化 1.3.2 RAG知识库管理 1.3.3 LLM AI 大模型 Part 2：AI Agent的核心技术 2.1 机器学习算法 - LLM 2.1.1 监督学习与非监督学习 2.1.2 强化学习 2.1.3 聚类与分类算法 2.2 自然语言处理 2.2.1 语言模型与文本分析 2.2.2 语义理解与情感分析 2.2.3 机器翻译与多语言支持 2.3 知识图谱 2.3.1 知识表示与推理 2.3.2 实体识别与关系抽取 2.3.3 知识融合与更新 Part 3：AI Agent在企业中的应用 3.1 客户服务与支持 3.1.1 聊天机器人与客户互动 3.1.2 智能推荐系统 3.1.3 客户反馈分析与处理 3.2 人力资源管理 3.2.1 简历筛选与候选人评估 3.2.2 员工培训与发展 3.2.3 员工满意度与情绪分析 3.3 风险管理与合规 3.3.1 欺诈检测与预防 3.3.2 合规性检查与报告 3.3.3 风险评估与预测 3.4 供应链优化 3.4.1 需求预测与库存管理 3.4.2 物流优化与路径规划 3.4.3 供应链风险评估 Part 4：国内主流AI Agent工具 4.1 工具概览 4.1.1 百度文心止疼提 4.1.2 阿里摩搭 4.1.3 智谱清言 4.1.4 字节Coze 4.2 工具选择与评估 4.2.1 功能与性能评估 4.2.2 成本效益分析 4.2.3 用户体验与支持服务 Part 5：实践AI Agent流程搭建 5.1 文心智能体介绍 5.1.1 软件特点与优势 5.1.2 社区资源与支持 5.2 搭建AI Agent流程的步骤 5.2.1 需求分析与规划 5.2.2 注册账号并完成零代码开发 5.2.2 本地知识库上传 5.2.3 测试与优化 5.2.5.1 性能测试 5.2.5.2 用户反馈收集 5.2.5.3 模型迭代 5.3 维护与迭代 5.3.1 监控AI Agent性能 5.3.2 异常处理与日志记录 5.3.3 知识更新与模型再训练

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