AI大模型应用开发(技术)-2
AI大模型应用开发(技术)-2详细内容
AI大模型应用开发(技术)-2
《AI大模型应用开发》
【课程背景】
2021年ChatGPT横空出世,打开了人工智能发展大门,AGI(通用人工智能)时代来临。经过3年的发展,国内外互联网类企业和传统企业大厂都已经进入了AI大模型的应用探索。目前AI大模型百花齐放,各家公司纷纷发布了自己的大模型产品。基础模型的发展已经成熟,应用开始发力,AI大模型的实际应用路径逐渐清晰,最佳实践公司已经开始了将AI大模型融入到业务中。头部IT软件,已经将AI大模型能力集成到自己的软件中,如微软将大模型集成到Windows中,金山公司将AI大模型能力融入到了WPS中,一些实用性的探索,也在很多企业开始。
基本的模型平台可以满足基础的应用需求,但更强大、更复杂的应用就需要编程来解决,本课程详细讲述了如何调用大模型接口来是业务具备智能,如何通过代码开发,来实现RAG、Agent功能,实现将大模型能力与企业业务进行结合,实现智能化的业务辅助系统,实现流程自动化、业务智能化。
【课程收益】
培训完结后,学员能够:
了解AI大模型和人工智能的发展情况
了解AI大模型的能力和适用场景
了解AI大模型常用平台和工具
了解人工智能、深度学习、大模型的技术
掌握使用程序调用AI大模型接口的能力
掌握提示词的编写技巧和使用技巧
掌握llamaindex等RAG平台的使用
了解RAG相关的知识处理技术
了解langchain等开源平台的使用
掌握业务系统与AI大模型的接口对接技术
了解AI大模型微调技术
掌握AI大模型本地化部署相关技术
了解AI大模型运行环境相关内容
【课程对象】企业技术人员、业务人员
【课程时长】2天 (6小时/天)
【课程特点】密切结合案例,贴近实际应用,培训完即可应用与工作;工具可用,使用平台工具皆国内可用。
【课程大纲】
人工智能和大模型的技术发展
AI大模型的智能应用案例展示和介绍
AI大模型的革命性能力介绍
AI大模型的应用情况和前景介绍
人工智能的发展历史
机器学习技术和典型算法介绍
深度学习、神经网络技术及训练过程介绍
机器视觉、卷积神经网络及典型算法介绍
自然语言处理、循环神经网络及典型算法介绍
AI大模型的技术发展情况及典型算法介绍
主流大模型的发展情况和应用
RAG、Agents、FunctionCalling、微调等概念简介
讨论:大模型应用的前景和挑战
AI技术开发入门
国内、外主流大模型介绍和申请使用
主流平台接口接入方式介绍(阿里、百度为主实操,OpenAI介绍)
阿里灵积平台介绍和申请
百度千帆平台介绍和申请
国内大模型API聚合平台介绍和申请(可使用OpenAI)
编程调用AI大模型平台演示
零码等编程助手介绍与安装
编程助手代码编写介绍与演示
Dify、Langchain、llamaIndex等相关平台介绍讨论:业务系统与大模型对接的发展前景
Prompt提示词工程--大模型应用基础
使用大模型的最基础能力培养
经典提示词体验
如何写出好的提示词(调优)--开发流程
结构化提示词主要构成部分
角色定义及使用价值
指示:任务的详细描述
上下文:更准确的回复
例子:更好的避免歧义
输入:清晰的输入可以让AI更好理解
输出:定义自己想要的输出格式
流程:大模型工作的思路
使用思维链,使大模型能力更强
基于AI大模型的智能业务应用开发
考虑安全,防止Prompt攻击
实践:完成一个基于提示词的助手
AI大模型RAG技术搭建企业专业知识服务体系
RAG概念与必要性介绍
利用RAG技术搭建专业知识专家案例演示
向量和向量检索介绍
向量数据库和知识图谱产品和应用场景介绍
使用AI大模型RAG技术搭建智能服务系统演练
知识向量化处理方式和技巧
不同文件类型知识处理方式及演练
私有化部署RAG产品方案介绍及演示
AI大模型微调技术及应用场景介绍
AI大模型微调和RAG技术应用选择
实践:基于平台动手搭建一个应用
基于AI大模型Agents技术建立智能业务系统--未来的起点
AI大模型与业务结合的几种方案介绍
基于智能体(Agents)的智能应用案例展示
主流Agents平台介绍
基于Agents平台建立企业知识库实操
建立基于知识库的初步专业助理实操
Agents平台接口介绍
利用平台公开接口搭建智能助力实操
Agents自定义接口能力介绍
Agents平台流程功能及应用介绍
结合流程完善智能助理功能实操
Agents平台数据库能力介绍
带有数据采集和处理功能的专业助理升级实操
私有化搭建Agents平台方案和需求介绍
基于私有化方案建设智能业务平台方案介绍
实践:基于公开平台的个人助理实现
大模型深度使用相关技术介绍
使用 Ollama 本地部署大模型
Ollma 简介
Ollma 安装
Ollma 部署案例
私有化部署大模型的硬件需求方案
量化技术
量化技术基本原理
常见的量化技术
模型量化的影响和选择
模型微调
模型微调原理
模型微调技术
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Prefix Tuning
Prompt tuning
P-Tuning
LoRA
QLoRA
使用 LlamaFactory 微调模型
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《数据分析思维、方法与应用》【课程背景】当下,数字化已经是各行业快速发展的基础,数据作为最新的生产要素,将会发挥更大的作用。数据分析技术,作为数据最基础的使用技术,使用成本最低,获得效益最大。通过数据分析技术,可以实现管理运营数字化,可以更透彻的了解公司和业务,可以更快速的找到日常工作中的问题原因,可以更高效的应对市场变化。数据分析,最重要的是数据思维,有了
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《数据分析与应用》【课程背景】当下,数字化已经是各行业快速发展的基础,数据作为最新的生产要素,将会发挥更大的作用。数据分析技术,作为数据最基础的使用技术,使用成本最低,获得效益最大。通过数据分析技术,可以实现管理运营数字化,可以更透彻的了解公司和业务,可以更快速的找到日常工作中的问题原因,可以更高效的应对市场变化。数据分析,最重要的是数据思维,有了数据思维可
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