培訓(xùn)時間/地點(diǎn)：2025年3月14日（星期五）/上 海

2025年10月17日（星期五）/上 海

收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)：￥2800/人

? 含授課費(fèi)、證書費(fèi)、資料費(fèi)、午餐費(fèi)、茶點(diǎn)費(fèi)、會務(wù)費(fèi)、稅費(fèi)

? 不包含學(xué)員往返培訓(xùn)場地的交通費(fèi)用、住宿費(fèi)用、早餐及晚餐

證書：

頒發(fā)上海市人工智能技術(shù)協(xié)會培訓(xùn)證書。

課程背景：

AI（大模型）的發(fā)展和應(yīng)用已成為明確的趨勢，目前大部分企業(yè)對于大模型的能力、邊界、本質(zhì)沒有深入透徹的理解。更加不知道如何基于AI提升工作效率、加速績效改善、推動業(yè)務(wù)突破。

在《AI賦能知識管理》課程中，我們將詳細(xì)介紹RAG這種最有效率和效果的大模型落地模式，聚焦如何助力企業(yè)員工高效落地大模型及企業(yè)本地知識庫。通過真實(shí)案例分享幫助大家快速建立起對大模型能力的準(zhǔn)確認(rèn)知，明確相關(guān)知識管理系統(tǒng)的建設(shè)和使用思路，通過落地的RAG方案，發(fā)揮AI原動力，助推企業(yè)各項工作的變革和業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成。

課程目標(biāo)：

詳細(xì)介紹RAG這種最有效率和效果的大模型落地模式，聚焦如何助力企業(yè)員工高效落地大模型及企業(yè)本地知識庫。通過真實(shí)案例分享幫助大家快速建立起對大模型能力的準(zhǔn)確認(rèn)知，明確相關(guān)知識管理系統(tǒng)的建設(shè)和使用思路，通過落地的RAG方案，發(fā)揮AI原動力，助推企業(yè)各項工作的變革和業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成。

參訓(xùn)對象：

IT相關(guān)人員，部門管理者，企業(yè)管理者。

授課形式：

知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風(fēng)暴、強(qiáng)調(diào)學(xué)員參與。

課程大綱：

模塊

單元

知識點(diǎn)

互動

開場與引入

走近知識管理

知識管理基本理念及發(fā)展歷程

知識管理在當(dāng)今時代呈現(xiàn)的新生命力

如何找到知識管理價值入點(diǎn)

關(guān)于大模型進(jìn)企業(yè)的現(xiàn)狀和問題

誤區(qū)1、期望過高

誤區(qū)2、投入方法和資源不當(dāng)

誤區(qū)3、目標(biāo)與手段背離

模塊一

解密大模型

大模型是什么

1、大模型的來源及構(gòu)成

2、大模型本質(zhì)，把大模型當(dāng)“人”看

3、大模型的適用范圍

大模型可以為企業(yè)帶來的改變

改變1、各類型企業(yè)/各板塊業(yè)務(wù)增效

改變2、內(nèi)外部協(xié)作智能化

改變3：企業(yè)核心價值的增強(qiáng)和轉(zhuǎn)變

改變4：有效支撐企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型

改變5：2-3人微型企業(yè)增多與市場競爭格局改變

用3-5個簡短案例說明

引入大模型，正當(dāng)其時

1、大模型是明顯接近“人類”的AI（以往的AI產(chǎn)品離“人”的水平差距比較遠(yuǎn)）

2、大模型（包含語言、圖像、多模態(tài)等）是企業(yè)數(shù)字化/智能化的發(fā)動機(jī)/引擎

3、大模型是企業(yè)人力管理/盈利能力管理的新階段

4、行業(yè)探索期已過，行與不行/如何開展已有初步結(jié)論

RAG：當(dāng)前大模型落地的最優(yōu)解

1、 RAG的基礎(chǔ)含義

2、 RAG的基本實(shí)現(xiàn)過程

3、 RAG的優(yōu)勢（對比大模型直接應(yīng)用、大模型微調(diào)、大模型訓(xùn)練）

RAG落地的實(shí)際案例和體系建設(shè)

RAG落地體系搭建

1、總述：快速推動RAG企業(yè)落地的“365”體系

2、大模型“六邊形戰(zhàn)士”模型及基礎(chǔ)準(zhǔn)備工作

? 業(yè)務(wù)場景（選取場景，應(yīng)該遵循高價值、易實(shí)現(xiàn)原則）

? 產(chǎn)品設(shè)計（產(chǎn)品基本選型，如對話溝通型、工作臺調(diào)取型、工作流嵌入型）

? 技術(shù)攻關(guān)（搜索關(guān)鍵技術(shù)、問答關(guān)鍵技術(shù)、推薦關(guān)鍵技術(shù)）

? 模型算法（大模型的選型和具體選擇方法、周邊算法及模型）

? 算力規(guī)劃（提高算力投產(chǎn)比的方式方法）

? 數(shù)據(jù)/知識（企業(yè)數(shù)據(jù)/知識的管理體系和方法）

互動一：

用案例串講本節(jié)理論：

互動二：

簡要說明，在相關(guān)模塊，我們有哪些進(jìn)一步的培訓(xùn)或輔導(dǎo)項目

RAG落地實(shí)施-知識管理金三角體系

一、總述：知識運(yùn)營的“金三角”體系

?   基于業(yè)務(wù)變革的知識變革

?   知識運(yùn)營全鏈路管理

?   業(yè)務(wù)場景最優(yōu)探索和價值閉環(huán)

二、RAG如何落地的具體措施

1、 基于業(yè)務(wù)變革：知識基礎(chǔ)形態(tài)改變和知識質(zhì)量提升

2、 知識運(yùn)營全鏈路：五部曲

? 知識生產(chǎn)

? 知識采集

? 知識加工

? 知識應(yīng)用

? 知識增補(bǔ)

3、 探索和閉環(huán)：搭建和運(yùn)行“知識for AI”管理體系

? 應(yīng)用場景落地：

客戶、用戶角度和問題、痛點(diǎn)意識

如何實(shí)現(xiàn)問題/痛點(diǎn)角度的業(yè)務(wù)場景和價值梳理

基于以上體系的知識體系的重構(gòu)

? 知識盤點(diǎn)：

知識架構(gòu)、知識地圖、知識體系

知識規(guī)范度和AI友好度評估和提升

? 知識管理規(guī)范與知識貢獻(xiàn)激勵

? 系統(tǒng)/產(chǎn)品功能建設(shè)要點(diǎn)

? RAG效果評估

訓(xùn)練集/測試集的搭建和運(yùn)用

基于業(yè)務(wù)價值評估指標(biāo)和體系

成功用好RAG的五大保障

? 基礎(chǔ)保障：知識/數(shù)據(jù)的積累和管理

? 組織保障：崗位增設(shè)與參與人員

? 體系保障：IT、業(yè)務(wù)運(yùn)營等體系的職責(zé)與分工協(xié)作

? 文化保障：探索、學(xué)習(xí)型文化的建立和持續(xù)迭代

? 機(jī)制保障：評估和評價機(jī)制

RAG在企業(yè)落地的項目探討

開啟企業(yè)落地項目的三步走

第一步：基于“365”體系的評價框架

第二步：（基于自評）定位問題、選擇切入點(diǎn)

第三步：明確第一批優(yōu)先行動任務(wù)

互動：

讓聽眾用我們的問卷評估自己企業(yè)或體系的情況

總結(jié)和提煉

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主題

上課時間

2025年10月17-17日 上海

參加人數(shù)

費(fèi)用

聯(lián)系人

先生 女士

單位名稱

部門職務(wù)

電話

傳真

手機(jī)

郵箱

通信地址

郵編

備注

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