AI大模型應用開發(fā)介紹-5
AI大模型應用開發(fā)介紹-5詳細內容
AI大模型應用開發(fā)介紹-5
《AI大模型應用開發(fā)介紹》
【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。經過3年的發(fā)展,國內外互聯網類企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè)大廠都已經進入了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品?;A模型的發(fā)展已經成熟,應用開始發(fā)力,AI大模型的實際應用路徑逐漸清晰,最佳實踐公司已經開始了將AI大模型融入到業(yè)務中。頭部IT軟件,已經將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RAG、Agent功能,實現將大模型能力與企業(yè)業(yè)務進行結合,實現智能化的業(yè)務輔助系統(tǒng),實現流程自動化、業(yè)務智能化。
【課程收益】
培訓完結后,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
掌握使用程序調用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相關的知識處理技術
掌握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
了解AI大模型微調技術
掌握AI大模型本地化部署相關技術
了解AI大模型運行環(huán)境相關內容
【課程對象】企業(yè)技術人員、業(yè)務人員
【課程時長】6天 (6小時/天)
【課程特點】密切結合案例,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可用。
【課程大綱】
人工智能和大模型技術發(fā)展基礎
人工智能和大模型的技術發(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
人工智能的發(fā)展歷史
機器學習技術和典型算法介紹
深度學習、神經網絡技術及訓練過程介紹
機器視覺、卷積神經網絡及典型算法介紹
自然語言處理、循環(huán)神經網絡及典型算法介紹
AI大模型的技術發(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、微調等概念簡介
大模型應用的前景和挑戰(zhàn)
AI實操入門
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
國內大模型API聚合平臺介紹和申請(可使用OpenAI)
實踐:注冊各平臺進行使用體驗
提示詞工程和編程應用
Prompt提示詞工程
使用大模型的最基礎能力培養(yǎng)
經典提示詞體驗
如何寫出好的提示詞(調優(yōu))--開發(fā)流程
提示工程簡介
什么是提示工程
為什么需要提示工程
提示工程的作用和效果
提示工程的語言
結構化提示詞主要構成部分
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
提示詞使用練習:信息匯總小助手
提示詞高級開發(fā)應用介紹
在提示詞中使用流程,指明大模型思考模式
記錄提示詞,支持多輪對話的實現介紹
加入專業(yè)知識和具體約束,使答案更準確
使用思維鏈,使大模型能力更強
使用自洽性,對抗幻覺
考慮安全,防止Prompt攻擊
實踐:完成一個基于提示詞的助手
RAG技術應用和Agent技術入門
AI大模型RAG技術搭建企業(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
向量數據庫的原理和主要產品介紹
知識圖譜原理介紹和主要產品介紹
使用AI大模型RAG技術搭建智能服務系統(tǒng)演練
內容向量化原理介紹
內容向量化處理方式和注意要點
不同文件類型知識處理方式及注意事項
可以私有化部署的RAG產品介紹
私有化部署RAG產品演示
私有化部署RAG產品功能演示使用
實踐:基于平臺動手搭建一個應用
Agent技術介紹及平臺使用入門
Agent技術功能及應用場景介紹
基于智能體(Agents)的智能應用案例展示
主流Agents平臺介紹
Agent平臺流程、接口、數據庫、知識庫等介紹
實操:嘗試搭建私有助手
基于AI大模型Agents技術建立智能業(yè)務系統(tǒng)--未來的起點
基于Agents平臺建立企業(yè)知識庫實操
建立基于知識庫的復雜助理實操
利用平臺公開接口搭建智能助力演示實操
Agents自定義接口能力介紹
Agents自定義接口使用演示
Agents平臺流程功能及應用介紹
結合流程完善智能助理功能實操
Agents平臺數據庫能力介紹
帶有數據采集和處理功能的專業(yè)助理升級實操
AI大模型智能Sql技術介紹以及Agent場景應用
多維表格功能和應用場景介紹和演示
Agent平臺結合多維表建設智能業(yè)務介紹
私有化搭建Agent平臺的主要系統(tǒng)介紹
私有化搭建Agent平臺演示和功能演示
私有化搭建Agents平臺方案和需求介紹
Langchain產品介紹和應用場景介紹
基于私有化方案建設智能業(yè)務平臺方案介紹
實踐:基于公開平臺的個人助理實現
大模型深度使用相關技術介紹
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
實操:私有化部署一個小模型
量化技術
量化技術基本原理
常見的量化技術
模型量化的影響和選擇
模型微調
AI大模型微調技術及應用場景介紹
AI大模型模型微調原理
AI大模型微調技術介紹
Adapter Tuning
Prefix Tuning
Prompt tuning
P-Tuning
LoRA
QLoRA
使用 LlamaFactory 微調模型演示
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《數據分析思維、方法與應用》【課程背景】當下,數字化已經是各行業(yè)快速發(fā)展的基礎,數據作為最新的生產要素,將會發(fā)揮更大的作用。數據分析技術,作為數據最基礎的使用技術,使用成本最低,獲得效益最大。通過數據分析技術,可以實現管理運營數字化,可以更透徹的了解公司和業(yè)務,可以更快速的找到日常工作中的問題原因,可以更高效的應對市場變化。數據分析,最重要的是數據思維,有了
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《數據分析與應用》【課程背景】當下,數字化已經是各行業(yè)快速發(fā)展的基礎,數據作為最新的生產要素,將會發(fā)揮更大的作用。數據分析技術,作為數據最基礎的使用技術,使用成本最低,獲得效益最大。通過數據分析技術,可以實現管理運營數字化,可以更透徹的了解公司和業(yè)務,可以更快速的找到日常工作中的問題原因,可以更高效的應對市場變化。數據分析,最重要的是數據思維,有了數據思維可
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