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AI大模型与智能体赋能业务效能提升实战
研发学院 AI大模型与智能体赋能业务效能提升实战
赵明

赵老师,毕业于清华大学软件学院

具有20年世界500强企业IT项目实战经验,7年AI经验,3年大模型应用经验,10年技术团队管理经验,涉及互联网金融与银行项目测试与自动化,敏捷项目管理,DevOps工具链研发等。包括金融系统、广告系统、企业信息化、企业互联网应用,AI技术与应用等。

兼任人工智能研究院研究员,智联联盟AI专家组成员。


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课程内容

课程目标

结合开源离线大模型,全面讲述并带领学员搭建大模型环境,结合企业实际,通过CV、语音与NLP大模型实现业务需求落地与赋能。

课程优势

1. 课程所涉及软件全部开源,且可离线私有化部署,保护企业数据安全

2. 动手上机实践,带领学员搭建CV,语音和NLP LLM体系

3. 结合企业实际痛点与业务需求,结合大模型技术,给出解决方案

课程收益

1. 理解大模型核心原理,模型训练和优化策略

2. 掌握OLlama搭建方法,以及3种调用大模型方式

3. 掌握CV、语音和NLP 大模型在各种业务场景中的赋能应用

4. 结合上机实践,调用DeepSeek,llama-vision,Qwen,stable-diffusion,whisper等大模型

课程产出

1.课程讲义

2.课程所有案例与脚本

3.课程所有提示词文案

课程大纲

大模型应用与本地化部署实践   ~ 2小时

大模型场景应用

  • 大模型在新能源汽车领域中的应用

    • 智能驾驶领域

    • 智能座舱与用户体验

    • 车联网与车路协同

    • 汽车制造与供应链

    • 汽车 AI 应用挑战与未来方向

  • 大模型在研发全生命周期中的应用

  • 【案例】需求文档->业务代码->自动化测试代码的全链路生成

OLIama部署应用

  • OLIama简介

  • 模型参数

  • 网络安全隔离

  • 部署OLIama环境

  • OLIama常用操作命令

  • 离线模型CLI接口

  • 模型API接口

  • UI调试界面

  • 【案例】实现离线大模型人机对话

提示词工程优化高阶技巧

  • 优秀提示词模版

  • 【案例】IDE提示词模版优化

  • RE2

  • Few-Shot少样本示例法

  • 常用分隔标识

  • 关键词指令标签

  • 【案例】提示词模版库

脚本API调用大模型

  • API调用方式

  • 维护提示词库

  • 关键词匹配

  • 开发脚本调用大模型

  • 【案例】一键式调用大模型

上机实践

  • 3种方式调用大模型练习

  • 运行一键式调用大模型

平台化建设 ~ 知识库体系搭建与RAG ~ 2小时

AI智能体概述

  • AI智能体概述

  • 智能体四要素

·           AI智能体工作原理

  • 行业主流AI智能体工具

Dify概述与主要功能

  • Dify平台概述

  • Dify的核心功能与优势

  • Dify与其他平台对比

  • 低代码/无代码开发模式

  • Dify常用组件

  • 模型推理参数微调

  • 工作流与自动化任务

  • 多模态应用开发

构建本地知识库

  • 什么是知识库

  • 向量数据库

  • 使用Embedding模型将文本转换为数值向量

  • 导入文本

RAG优化策略

  • 数据分块优化

  • 检索模块性能优化策略

    • 向量搜索

    • 全文搜索

    • 混合搜索

    • Top K值设置

    • 倒排索引

    • Score 阈值设置

    • Rerank模型选择

  • 索引模式策略选择

    • 高质量模式

    • 经济模式

    • 问答模式

上机实践

  • 部署Dify

  • 导入本地知识库

  • 创建AI agent

  • 【案例】大模型实现RAG智能对话

CV图像大模型赋能效能提升应用 ~ 1.5小时

图像关键信息提取

  • OCR概述

  • OCR技术原理

  • 【案例】利用大模型进行报表关键信息提取

图像内容理解

  • 提示词优化

  • llama-vision大模型技术原理

  • 【案例】图像理解

图像生成

  • 提示词优化

  • stable-diffusion大模型技术原理

  • 【案例】数据增强-利用大模型生成图像

图表生成

  • 基于数据输入自动生成折线图

  • 基于数据输入自动生成柱状图

  • 【案例】利用Dify工具生成图表

上机实践

  • 使用llama-vision实现图生文调用

  • 使用stable-diffusion实现文生图调用

CV视频大模型赋能效能提升应用 ~ 0.5小时

视频生成

  • 视频生成大模型技术原理

  • CogVideoX应用

  • 【案例】智驾领域场景视频生成

上机实践

  • 使用CogVideoX实现文生视频调用

  • 使用极梦AI实现文生视频调用

语音大模型赋能效能提升应用 ~ 0.5小时

语音识别

  • ASR大模型技术原理

  • 利用whisper进行语音识别

  • 利用大模型进行识别后文字自动修正

  • 【案例】Dify工作流实现精准语音识别

语音合成

  • TTS大模型技术原理

  • 音色与语速选择

  • chatTTS-ui部署与应用

  • 【案例】chatTTS实现语音合成

NLP大模型赋能效能提升实践 ~ 2小时

简历高效筛选

  • 设置提示词

  • 搭建工作流

  • 【案例】大模型实现简历高效筛选

AI辅助文档生成

  • 【案例】需求文档生成

  • 【案例】设计文档生成

  • 【案例】测试报告生成

  • 【案例】运维手册生成

网页爬虫与摘要提取

  • 什么是爬虫

  • 通过API工具调用爬虫

  • AI摘要提取

  • 【案例】实现信息爬取并获取摘要

AI机器翻译

  • AI翻译的基本原理

  • 使用大模型进行翻译

  • 对翻译内容进行优化

  • 【案例】实现信息中英文互译

智能客服

  • 基本内容问答

  • 知识库增强检索RAG

  • 【案例】智能客服应用搭建

用户画像

  • 【案例】用户行为分析

  • 【案例】产品精准营销

舆情分析

  • 舆情类型

  • 【案例】文本情感分类

  • 音频提取方法

  • 【案例】视频多模态进行舆情分析

大模型业务赋能案例

·           【案例】AI辅助用户画像

·           【案例】AI辅助人才画像

·           【案例】AI辅助会议纪要生成

·           【案例】AI辅助数据图表生成

  • 【案例】AI辅助PPT演示文稿生成

·           【案例】项目风险智能预测

  • 【案例】项目智能排期与进度跟踪

上机实践

  • 使用QwenDeepseek实现以上场景的文生文调用与优化

大模型在软件研发与测试领域的应用 ~ 2小时

需求文档评审与理解

  • 大模型进行需求文档评审

  • 图文混排文档的解析

  • 【案例】大模型理解需求并生成代码

代码理解与重构建议

  • 代码重构概述

  • 通过大模型进行代码解释

  • 通过大模型进行代码重构

  • 【案例】代码重构效果对比

缺陷检测与代码审查

  • Code review概述

  • Code review结果解析

  • Code review结果推送

  • 【案例】大模型进行自动化code review

白盒测试代码自动化生成

  • 大模型生成java单元测试代码

  • 进行自动化单元测试执行

  • 优化单元测试代码

  • 【案例】白盒测试集成至CI流水线

代码缺陷修复

  • 常见代码缺陷类型

  • 通过大模型进行代码缺陷修复

  • 【案例】代码缺陷自动化检查

测试数据生成

  • 基于需求与代码输入

  • 【案例】大模型进行测试数据生成

测试用例评审

  • 【案例】大模型进行测试用例评审与补全

UI自动化测试用例生成

  • 优化提示词

  • 【案例】大模型生成selenium自动化测试用例脚本

代码质量评估

  • 代码质量评价维度

  • 开发代码质量评估脚本

  • 【案例】大模型实现提交代码分钟级质量评估反馈

上机实践

  • 大模型进行代码分析

  • 大模型进行代码自动化生成

大模型在AIOps领域的应用 ~ 1小时

智能化运维自动化实践

  • DeepSeek生成Jenkins groovy脚本构建CI pipeline

  • 根据历史数据做流量预测

  • 智能告警与预警

  • 监控图像分析与理解

  • 智能故障诊断

  • 智能故障自愈

智能化运维降本增效实践

  • Docker file扫描优化实践

  • 动态缩扩容实践

  • 存储优化实践

  • 机器资源配比优化实践

智能错误定位

  • 日志等级与规范

  • 分析错误日志

  • 【案例】通过DeepSeek进行错误自动化定位

课程总结与答疑 ~ 0.5小时





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