AI-LLM应用开发及部署_枫影（王鸿华）_企业内训课程

AI-LLM应用开发及部署

培训讲师：枫影（王鸿华）

讲师背景：
枫影老师10年互联网项目运营老兵3年苏宁采销管理3年阿里天猫运营6年新零售私域运营电子科技大学科园教育特聘顾问导师西南财经大学特聘教授四川大学“互联网”创业大赛评委四川省人社厅就业训练中心、省双创中心电商创业导师中国国际“互联网”大赛四川赛详细>>

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AI-LLM应用开发及部署

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

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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