AI大模型應用開發(fā)（技術(shù)）-2

  培訓講師：郭振杰

講師背景：
郭振杰老師20年互聯(lián)網(wǎng)和企業(yè)信息系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗百度認證區(qū)塊鏈系統(tǒng)運用與設(shè)計中級培訓師阿里認證數(shù)字化轉(zhuǎn)型專家銀聯(lián)系統(tǒng)開發(fā)應用技術(shù)專家河北省科技創(chuàng)新英才百度認證中級培訓師工信部認證人工智能開發(fā)高級工程師復旦大學人工智能時代運營管理創(chuàng)新專家高級架構(gòu) 詳細>>

郭振杰
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AI大模型應用開發(fā)（技術(shù)）-2詳細內(nèi)容

AI大模型應用開發(fā)（技術(shù)）-2

《AI大模型應用開發(fā)》
【課程背景】
2021年ChatGPT橫空出世，打開了人工智能發(fā)展大門，AGI（通用人工智能）時代來臨。經(jīng)過3年的發(fā)展，國內(nèi)外互聯(lián)網(wǎng)類企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)大廠都已經(jīng)進入了AI大模型的應用探索。目前AI大模型百花齊放，各家公司紛紛發(fā)布了自己的大模型產(chǎn)品。基礎(chǔ)模型的發(fā)展已經(jīng)成熟，應用開始發(fā)力，AI大模型的實際應用路徑逐漸清晰，最佳實踐公司已經(jīng)開始了將AI大模型融入到業(yè)務中。頭部IT軟件，已經(jīng)將AI大模型能力集成到自己的軟件中，如微軟將大模型集成到Windows中，金山公司將AI大模型能力融入到了WPS中，一些實用性的探索，也在很多企業(yè)開始。
基本的模型平臺可以滿足基礎(chǔ)的應用需求，但更強大、更復雜的應用就需要編程來解決，本課程詳細講述了如何調(diào)用大模型接口來是業(yè)務具備智能，如何通過代碼開發(fā)，來實現(xiàn)RAG、Agent功能，實現(xiàn)將大模型能力與企業(yè)業(yè)務進行結(jié)合，實現(xiàn)智能化的業(yè)務輔助系統(tǒng)，實現(xiàn)流程自動化、業(yè)務智能化。
【課程收益】
培訓完結(jié)后，學員能夠：
了解AI大模型和人工智能的發(fā)展情況
了解AI大模型的能力和適用場景
了解AI大模型常用平臺和工具
了解人工智能、深度學習、大模型的技術(shù)
掌握使用程序調(diào)用AI大模型接口的能力
掌握提示詞的編寫技巧和使用技巧
掌握llamaindex等RAG平臺的使用
了解RAG相關(guān)的知識處理技術(shù)
了解langchain等開源平臺的使用
掌握業(yè)務系統(tǒng)與AI大模型的接口對接技術(shù)
了解AI大模型微調(diào)技術(shù)
掌握AI大模型本地化部署相關(guān)技術(shù)
了解AI大模型運行環(huán)境相關(guān)內(nèi)容
【課程對象】企業(yè)技術(shù)人員、業(yè)務人員
【課程時長】2天 (6小時/天）
【課程特點】密切結(jié)合案例，貼近實際應用，培訓完即可應用與工作；工具可用，使用平臺工具皆國內(nèi)可用。
【課程大綱】
人工智能和大模型的技術(shù)發(fā)展
AI大模型的智能應用案例展示和介紹
AI大模型的革命性能力介紹
AI大模型的應用情況和前景介紹
人工智能的發(fā)展歷史
機器學習技術(shù)和典型算法介紹
深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)及訓練過程介紹
機器視覺、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡及典型算法介紹
自然語言處理、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡及典型算法介紹
AI大模型的技術(shù)發(fā)展情況及典型算法介紹
主流大模型的發(fā)展情況和應用
RAG、Agents、FunctionCalling、微調(diào)等概念簡介
討論：大模型應用的前景和挑戰(zhàn)
AI技術(shù)開發(fā)入門
國內(nèi)、外主流大模型介紹和申請使用
主流平臺接口接入方式介紹（阿里、百度為主實操，OpenAI介紹）
阿里靈積平臺介紹和申請
百度千帆平臺介紹和申請
國內(nèi)大模型API聚合平臺介紹和申請（可使用OpenAI）
編程調(diào)用AI大模型平臺演示
零碼等編程助手介紹與安裝
編程助手代碼編寫介紹與演示
Dify、Langchain、llamaIndex等相關(guān)平臺介紹討論：業(yè)務系統(tǒng)與大模型對接的發(fā)展前景
Prompt提示詞工程--大模型應用基礎(chǔ)
使用大模型的最基礎(chǔ)能力培養(yǎng)
經(jīng)典提示詞體驗
如何寫出好的提示詞（調(diào)優(yōu)）--開發(fā)流程
結(jié)構(gòu)化提示詞主要構(gòu)成部分
角色定義及使用價值
指示：任務的詳細描述
上下文：更準確的回復
例子：更好的避免歧義
輸入：清晰的輸入可以讓AI更好理解
輸出：定義自己想要的輸出格式
流程：大模型工作的思路
使用思維鏈，使大模型能力更強
基于AI大模型的智能業(yè)務應用開發(fā)
考慮安全，防止Prompt攻擊
實踐：完成一個基于提示詞的助手
AI大模型RAG技術(shù)搭建企業(yè)專業(yè)知識服務體系
RAG概念與必要性介紹
利用RAG技術(shù)搭建專業(yè)知識專家案例演示
向量和向量檢索介紹
向量數(shù)據(jù)庫和知識圖譜產(chǎn)品和應用場景介紹
使用AI大模型RAG技術(shù)搭建智能服務系統(tǒng)演練
知識向量化處理方式和技巧
不同文件類型知識處理方式及演練
私有化部署RAG產(chǎn)品方案介紹及演示
AI大模型微調(diào)技術(shù)及應用場景介紹
AI大模型微調(diào)和RAG技術(shù)應用選擇
實踐：基于平臺動手搭建一個應用
基于AI大模型Agents技術(shù)建立智能業(yè)務系統(tǒng)--未來的起點
AI大模型與業(yè)務結(jié)合的幾種方案介紹
基于智能體（Agents）的智能應用案例展示
主流Agents平臺介紹
基于Agents平臺建立企業(yè)知識庫實操
建立基于知識庫的初步專業(yè)助理實操
Agents平臺接口介紹
利用平臺公開接口搭建智能助力實操
Agents自定義接口能力介紹
Agents平臺流程功能及應用介紹
結(jié)合流程完善智能助理功能實操
Agents平臺數(shù)據(jù)庫能力介紹
帶有數(shù)據(jù)采集和處理功能的專業(yè)助理升級實操
私有化搭建Agents平臺方案和需求介紹
基于私有化方案建設(shè)智能業(yè)務平臺方案介紹
實踐：基于公開平臺的個人助理實現(xiàn)
大模型深度使用相關(guān)技術(shù)介紹
使用 Ollama 本地部署大模型
Ollma 簡介
Ollma 安裝
Ollma 部署案例
私有化部署大模型的硬件需求方案
量化技術(shù)
量化技術(shù)基本原理
常見的量化技術(shù)
模型量化的影響和選擇
模型微調(diào)
模型微調(diào)原理
模型微調(diào)技術(shù)
Adapter Tuning
Prefix Tuning
Prompt tuning
P-Tuning
LoRA
QLoRA
使用 LlamaFactory 微調(diào)模型

 

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