AI大模型应用开发(技术)-8

  培训讲师:郭振杰

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郭振杰
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AI大模型应用开发(技术)-8详细内容

AI大模型应用开发(技术)-8

《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
掌握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】6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】
人工智能和大模型技术基础和开发准备
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、深度学习的技术理论
AI大模型的技术发展介绍
主流大模型的发展情况和应用
RAG、Agents、FunctionCalling、微调等概念简介
大模型应用的前景和挑战
AI实操入门
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)
编写第一个接口调用程序
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
实践:完成接口申请,并完成第一个大模型访问程序
大模型调用开发
AI大模型接口调用基础
各平台Playground使用介绍和体验
模型和token等基本概念介绍
env配置文件使用介绍与实操
URL调用方式介绍和演练
大模型API参数详细介绍
API函数调用方式介绍和演练
大模型调用高级应用
API调用Json格式返回输出
流式调用和批量调用使用演练
多模态大模型音频功能调用
多模态大模型翻译功能调用
多模态大模型图像功能调用
通过大模型实现Function Calling
实践:完成大模型各类调用功能
提示词工程和编程应用
Prompt提示词工程
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
提示工程简介
什么是提示工程
为什么需要提示工程
提示工程的作用和效果
提示工程的语言
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
提示词高级开发应用
在提示词中使用流程,指明大模型思考模式
记录提示词,支持多轮对话
加入专业知识和具体约束,使答案更准确
使用思维链,使大模型能力更强
使用自洽性,对抗幻觉
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
基于 Langchain 的应用开发(一)
Langchain 框架简介
Langchain 框架架构
Langchain 基本模块
Langchain 基本应用场景
Langchain 框架的输入输出(I/O)
Langchain进行模型封装
Langchain实现多轮对话
Langchain进行Prompts封装
输出解析器 Output Parser 进行结构化输出
通过Langchain实现Function Calling
实操:Lnagchain 框架(I/O)案例
Langchain 框架中的检索增强生成(RAG)
检索增强生成(RAG)介绍
索引、检索和生成
文档和文档加载器
TextLoader、WebBaseLoader 和 pypdfLoader
分割器和 RecursiveCharacterTextSplitter
嵌入模型
向量存储库
检索器
基于 Langchain 的应用开发(二)
Langchain 框架中的记忆(Memory)
记忆(Memory)的概念
BaseChatMessageHistory 接口及其子类
RunnableWithMessageHistory
基于 Langchain 的聊天机器人
实操:通过Memory实现多轮交互
LangChain 框架的链和表达式语言 LCEL
Langchain 框架中的链(Chain)
Langchain 表达式语言 LCEL
LCEL 中的 RunnableLambda
LCEL 中的 RunnableSequence
LCEL 中的 RunnableParallel
LCEL 中的 RunnablePassthrough
LCEL 中的 RunnableBranch
实操:通过LCEL实现简单流程
Langchain 框架中的智能体(Agent)
AI Agent 介绍
Langchain 中的 AI Agent 实现方式
LangGraph 库介绍
LangGraph 中的图
LangGraph 中的状态
LangGraph 中的节点
LangGraph 中的边
Langchain 中的工具
ReAct 方法
实操:Langchain 框架 AI 智能体案例
大模型私有化部署
使用 Ollama 本地部署大模型
Ollma 简介
Ollma 安装
Ollma 部署案例
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
Adapter Tuning
Prefix Tuning
Prompt tuning
P-Tuning
LoRA
QLoRA
使用 LlamaFactory 微调模型
Dify本地部署实现智能体

 

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