AI-LLM應(yīng)用開發(fā)及部署

  培訓(xùn)講師:楓影(王鴻華)

講師背景:
楓影老師10年互聯(lián)網(wǎng)項目運(yùn)營老兵3年蘇寧采銷管理3年阿里天貓運(yùn)營6年新零售私域運(yùn)營電子科技大學(xué)科園教育特聘顧問導(dǎo)師西南財經(jīng)大學(xué)特聘教授四川大學(xué)“互聯(lián)網(wǎng)”創(chuàng)業(yè)大賽評委四川省人社廳就業(yè)訓(xùn)練中心、省雙創(chuàng)中心電商創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師中國國際“互聯(lián)網(wǎng)”大賽四川賽 詳細(xì)>>

楓影
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AI-LLM應(yīng)用開發(fā)及部署詳細(xì)內(nèi)容

AI-LLM應(yīng)用開發(fā)及部署

GPT模型因其強(qiáng)大的文本生成能力,正在被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)。無論是自動化的客戶服務(wù)、個性化的內(nèi)容推薦還是智能助手的設(shè)計,GPT模型都能提供高效且高質(zhì)量的支持。本課程旨在幫助學(xué)員快速掌握GPT模型的基礎(chǔ)到高級應(yīng)用。



課程收獲







  • 理解GPT模型的基本原理和技術(shù)優(yōu)勢。







  • 掌握從基礎(chǔ)調(diào)用到高級微調(diào)的全過程。







  • 能夠獨(dú)立設(shè)計和實(shí)現(xiàn)基于GPT的智能應(yīng)用。







  • 學(xué)會評估和優(yōu)化GPT模型的輸出質(zhì)量。







  • 了解最新的GPT技術(shù)和行業(yè)發(fā)展趨勢。







課程對象







  • 對自然語言處理和人工智能感興趣的初學(xué)者。







  • 希望利用GPT模型解決具體業(yè)務(wù)問題的企業(yè)技術(shù)人員。







  • 需要提升現(xiàn)有產(chǎn)品智能化水平的產(chǎn)品經(jīng)理或開發(fā)者。







  • 關(guān)注人工智能技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用中的產(chǎn)品經(jīng)理和項目經(jīng)理。







  • 想要了解GPT模型最新進(jìn)展的研究人員。







課程時長



1天(6小時)






【課程大綱】



?Part 1:AI-LLM的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢 1. AI-LLM



1.1 AI的定義
1.2 AI的發(fā)展史
1.3 AI三大要素:算法 + 數(shù)據(jù) + 算力







  • 機(jī)器學(xué)習(xí):監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)







  • 深度學(xué)習(xí):圖像識別技術(shù)CV與人類自然語言處理NLP







  • AI-LLM大模型的誕生







1.7 AI-LLM大模型的技術(shù)原理







  • transformer架構(gòu)







  • 注意力機(jī)制







  • 量化模型







  • 模型枝剪







  • 知識蒸餾







2. AI-LLM大模型的主要應(yīng)用領(lǐng)域



3.1 AI-LLM特點(diǎn):理解語義、知識記憶、邏輯推理、直接生成
3.2 文生文、文生圖、文生音頻、文生視頻、文生代碼
3.3 圖生視頻
3.4 數(shù)字員工



3. AI-LLM大模型的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢



4.1 國外AI-LLM大模型介紹
4.2 AI-LLM大模型的發(fā)展趨勢
4.3 多模態(tài)
4.4 AI agent的出現(xiàn)



4. AI agent(應(yīng)用)



5.1 AI agent







  • 國內(nèi)外 agent 工具介紹:文心智能體、智譜清言智能體和coze







  • 本地化部署:ollama 和 LM studio







5.2 工作流 RPA + LLM + RAG 本地化知識庫搭建







  • 工作流







  • 節(jié)點(diǎn)與參數(shù)







  • LLM調(diào)用







  • RAG







5.3 部署







  • API部署







  • 鏈接







  • 云化移動端部署:公眾號、企微、小程序、釘釘?shù)?/p>





  • 本地化端側(cè)部署







5.4 數(shù)字員工的誕生






Part 2:AI-LLM應(yīng)用 1. 內(nèi)容生成 - 工具類



1.1 文本類:通訊稿 / 培訓(xùn)總結(jié) / 會議紀(jì)要 / 公文 / 營銷文







  • 工具:kimi、文心一言、通義千問、訊飛星火、豆包







1.2 圖片類:配圖 / 營銷海報 / 產(chǎn)品圖片







  • 工具:SD、即夢、文心一格、canva







1.3 短視頻:紀(jì)錄片 / 品牌宣傳 / 產(chǎn)品推介 / 數(shù)字人播報







  • 工具:星火繪鏡、即夢、Runway、Pika、度+







1.4 PPT:演示類 / 演講類 / 培訓(xùn)類







  • 工具:Gamma、AIppt、WPSAI







1.5 其他:數(shù)據(jù)處理、思維導(dǎo)圖







  • 工具:kimi、文心一言







2. 數(shù)字員工(Agent + RPA + LLM + RAG + Prom + ollama)



2.1 應(yīng)用領(lǐng)域:







  • FAQ客服機(jī)器人







  • 內(nèi)容生成類數(shù)字員工







  • 自動工作流機(jī)器人







  • 財務(wù)數(shù)字員工







  • 營銷運(yùn)營數(shù)字員工







  • HR數(shù)字員工







2.2 主要的工作原理及關(guān)鍵點(diǎn)







  • Agent界面搭建







  • LLM調(diào)用:算法模型調(diào)用







  • RAG:知識庫構(gòu)建







  • Promote:調(diào)優(yōu)







2.3 數(shù)據(jù)安全







  • 開源數(shù)據(jù)使用







  • 本地化數(shù)據(jù)治理與RAG










附:AI-LLM產(chǎn)品開發(fā)和應(yīng)用的基礎(chǔ)能力體系 1. Prompt 提示詞



1.1 提示詞的基本結(jié)構(gòu)
1.2 三類提示詞寫作模板
1.3 提示詞強(qiáng)化加強(qiáng)
1.4 調(diào)優(yōu)



2. Agent 工具



2.1 工具:智譜清言Agent、文心智能體、coze、ollama
2.2 工作流設(shè)計
2.3 知識庫RAG
2.3 部署



3. RAG本地化知識庫



3.1 AI-agent 能夠解析的知識庫
3.2 知識體系
3.3 知識筆記 obsidian 工具的使用



4. 工作流 + AI-IPA(RPA)



4.1 定義工作流
4.2 工作流程設(shè)計
4.3 國內(nèi)主流RPA工具介紹
4.4 RPA流設(shè)計器的使用



 

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