【培訓對象】
1.技術開發(fā)人員：如AI工程師、數據分析師、前后端開發(fā)工程師等人員； 2.企業(yè)業(yè)務相關人員：產品經理、售前人員等需要結合大模型相關技術為業(yè)務賦能的人員； 3.高校學生及研究人員：計算機相關專業(yè)且Python基礎較好，有機器學習等AI基礎的大學生，以及對大模型技術感興趣，希望在AI算法領域開展研究的人員； 4.技術愛好者：對智能問答系統、RAG技術等感興趣的技術愛好者。

【培訓收益】
1.掌握RAG系統全鏈路設計與開發(fā)能力； 2.具備構建復雜知識增強系統的實戰(zhàn)經驗； 3.具備大模型微調與定制化部署能力; 4.掌握低代碼與可視化RAG系統構建方法; 5.獲得從開發(fā)到部署的完整項目經驗。

第一天
上午 第一部分: LLM大模型核心原理 1.大模型基礎：理論與技術的演進
2.LLMs大語言模型的概念定義
3.LLMs大語言模型的發(fā)展演進
4.LLMs大語言模型的生態(tài)體系
5.大語言模型技術發(fā)展與演進
6.基于統計機器學習的語言模型
7.基于深度神經網絡的語言模型
8.基于Transformer的大語言模型
9.LLMs大語言模型的關鍵技術
10.LLMs大語言模型的核心框架：商業(yè)&開源LLMs大語言模型的行業(yè)應用
第二部分:DeepSeek大模型與Prompt提示工程 1.Prompt如何使用和進階
2.什么是提示與提示工程
3.提示工程的巨大威力：從Let’s
think step by step說起
4.拆解、標準化、流程化：如何用AI改造工作
5.使用BROKE框架設計ChatGPT提示
通過案例分析，展示如何使用大模型prompt技術輔助開發(fā)
第一天
下午 第三部分: DeepSeek大模型API應用開發(fā) 1.DeepSeek-V3大模型API
2.DeepSeek-R1推理大模型API
3.DeepSeek模型&價格
4.DeepSeek模型參數Temperature設置
5.DeepSeek模型Token用量計算
6.DeepSeek模型錯誤碼
7.DeepSeek大模型多輪對話
8.DeepSeek大模型對話前綴續(xù)寫（Beta）
9.DeepSeek大模型FIM補全（Beta）
10.DeepSeek大模型JSON Output
11.DeepSeek大模型Function Calling
12.DeepSeek大模型上下文硬盤緩存
13.文本內容補全初探
（Text Completion）
14.聊天機器人初探
（Chat Completion）
15.基于DeepSeek開發(fā)智能翻譯助手
案例分析與實戰(zhàn)
第四部分: 大模型應用開發(fā)框架 LangChain 1.大模型應用開發(fā)框架LangChain
2.LangChain是什么
3.為什么需要LangChain
4.LangChain典型使用場景
5.LangChain基礎概念與模塊化設計
6.LangChain核心模塊入門與實戰(zhàn)
7.LangChain的3個場景
8.LangChain的6大模塊
9.LangChain的開發(fā)流程
10.創(chuàng)建基于LangChain聊天機器人
第二天
上午

第五部分: 基于DeepSeek和LangChain構建文檔問答系統 1.構建復雜LangChain應用
2.LangChain模型（Models）：從不同的LLM和嵌入模型中進行選擇
3.LangChain提示（Prompts）：管理LLM輸入
4.LangChain鏈（Chains）：將LLM與其他組件相結合
5.LangChain索引（Indexs）：訪問外部數據
6.LangChain記憶（Memory）：記住以前的對話
7.LangChain代理（Agents）：訪問其他工具
8.使用大模型構建文檔問答系統
第六部分: DeepSeek大模型企業(yè)RAG應用 1.RAG技術概述
2.加載器和分割器
3.文本嵌入和向量存儲
4.檢索器和多文檔聯合檢索
5.RAG技術的關鍵挑戰(zhàn)
6.檢索增強生成實踐
7.RAG技術文檔預處理過程
8.RAG技術文檔檢索過程
第二天
下午 第七部分: 構建基于DeepSeek構建知識圖譜增強 1.Neo4j基礎概念：Node、Property、Relationship
2.使用Cypher查詢語言進行數據建模、插入和查詢。
3.網絡配置文件（config）的基本結構和參數分析
4.基于config指定數據清洗與標準化格式
5.基于本地大模型的結構化分析實現
6.LangChain自動生成并優(yōu)化Cypher查詢
7.LangServe發(fā)布圖譜服務器

第八部分: 融合知識庫與多鏈路召回實現智能檢索 1.何謂多鏈路召回與單路召回的區(qū)別
2.多源數據整合：知識庫、知識圖譜與結構化數據庫
3.向量召回與語義檢索的融合策略
4.并行召回與串行召回機制分析
5.LangChain多路召回Pipeline設計
6.基于Embedding相似度的召回融合方法
7.構建多鏈路召回的索引與緩存機制
8.通過LangChain實現多數據源統一檢索
9.實戰(zhàn)案例：企業(yè)知識庫+業(yè)務數據庫的混合召回
10.多鏈路召回性能優(yōu)化與準確率提升策略

 

 

 

 

第三天
上午 第九部分: 過濾與二次重排構建高精度智能檢索 1.何謂ReRank與傳統召回的關系
2.檢索前過濾與檢索后重排整體流程
3.LangChain中Retriever與Reranker組件機制
4.基于Embedding相似度與LLM語義打分的雙階段排序
5.Rerank模型（bge-reranker、cross-encoder）介紹
6.LangChain構建二次重排Pipeline的實現路徑
7.結合BM25 +向量檢索+ReRank的混合策略
8.檢索重排性能對比與評估指標設計
9.實戰(zhàn)案例：構建高精度企業(yè)知識庫問答系統
10.結合RAG與ReRank的智能知識檢索系統部署與優(yōu)化
第十部分: LangFlow：構建低代碼RAG知識檢索系統 1.LangFlow平臺簡介：可視化LangChain 的低代碼工具
2.RAG（檢索增強生成）整體架構與核心流程
3.LangFlow 節(jié)點介紹：LLM、Retriever、Memory、Tool
4.加載并解析企業(yè)文檔數據（PDF/CSV/Markdown）
5.構建向量索引與 Embedding 存儲（FAISS/Chroma）
6.可視化搭建 RAG 流程：從輸入到響應的鏈路設計
7.添加上下文記憶與多輪對話邏輯
8.調試與參數優(yōu)化：Prompt模板與上下文窗口配置
9.部署LangFlow應用并接入API調用
10.實戰(zhàn)案例：構建企業(yè)知識文檔智能問答系統
第三天
下午 第十一部分: 數據工程與大模型微調 1.大模型微調基礎原理與常見應用場景
2.微調數據格式解析：ShareGPT與Alpaca格式規(guī)范
3.使用EasyData從文檔自動生成 ShareGPT 格式數據集
4.摩搭社區(qū)（ModelScope）平臺介紹與模型下載流程
5.LlamaFactory微調框架概覽與環(huán)境配置
6.LoRA/QLoRA微調參數設置與模型訓練實戰(zhàn)
7.模型驗證與性能評估：Loss、F1、Perplexity
8.微調模型導出與轉換：從 HuggingFace到Safetensors
9.將微調模型上傳至摩搭平臺并發(fā)布推理服務
10.實戰(zhàn)案例：針對企業(yè)內部知識問答場景的微調實現
第十二部分: 微調后模型評測、效果對比與可視化評測報告 1.OpenCompass框架原理與安裝配置
2.Benchmark 測試體系介紹：通用任務與垂直任務集
3.微調模型的加載與評測準備（SFT/LoRA模型）
4.通過OpenCompass執(zhí)行模型評測流程（命令行+配置文件）
5.常用評測指標講解：BERTScore、BLEU、ROUGE、困惑度（Perplexity）
6.不同類型任務的評價策略：生成類vs分類類
7.微調前后模型性能對比與結果分析
8.結果可視化與報告生成（Precision/ Recall/F1對比）
9.實戰(zhàn)演示：評測DeepSeek微調版與原版輸出效果
10.基于評測結果優(yōu)化微調與業(yè)務落地建議 

➤ 劉老師 | 國內頂尖AI專家、大數據技術專家
西安郵電大學計算機科學與技術專業(yè)。擁有著20多年軟件研發(fā)與企業(yè)培訓經驗，對Java、Python、區(qū)塊鏈等技術領域有獨特的研究，精通機器學習、深度學習、大模型技術。他的專業(yè)素養(yǎng)和教學能力備受學員贊譽，是眾多技術愛好者心中的楷模。
AI深度學習方法：Scikit-Learn，Tensorflow、Keras、DNN、CNN、RNN、Yolo、OpenCV熟悉主流機器學習算法、各種神經網絡結構和圖形圖像識別技術。
LLM大模型方向：DeekSeek、ChatGLM、ChatGPT4、Llama3、Agent、React、Ollama、Dify、Llamafactory微調、DeepSpeek分布式訓練、MindFormers生態(tài)、MoE混合專家模型。能根據客戶的需求實現定制化的模型私有化部署、微調、對齊、量化。并對LangChain、LlamaIndex、Dify等大模型框架有源碼級的理解。
➤ 鄒老師 | 某工業(yè)大學人工智能研究院院長
博士學歷，畢業(yè)于中國地質科學院，兼任天津大學創(chuàng)業(yè)導師、山東交通學院客座教授、碩士生導師。主持研發(fā)50多個人工智能領域工業(yè)級項目，廣泛應用于能源、醫(yī)療、交通、氣象、銀行等多個領域。
碩博期間主持研發(fā)大型行業(yè)建模軟件，代碼量100萬行（從底層開發(fā)是考慮后期維護和產權）。創(chuàng)立的?？桶钆c國內十多所高校建立了AI聯合實驗室或實訓基地廣泛應用于醫(yī)療、交通、農業(yè)、氣象、銀行、電信等多個領域。成立中國科學院鄒博人工智能研究中心，在翔創(chuàng)、天識等公司擔任技術顧問，曾在多個在線平臺授課，廣受網友好評，累計學習人數超過百萬。
公開出版《強化學習》《Python深度學習實踐》《自然語言處理》等11部專著和譯著。在國內外期刊會議發(fā)表論文10余篇，獲得國家發(fā)明專利1項，著書1本，譯書6本。2017年主持科研項目榮獲國土資源科學技術一等獎。
為眾多知名企業(yè)進行過上百場講座和內部培訓，其中包括中國移動、CSDN、中國建設銀行、花旗銀行、中信集團、中航信、烽火科技、京東方、中科曙光、京東、大唐、完美世界等。 

• 關于舉辦“人工智能實踐項目案例分析與實戰(zhàn)應用”培訓班的通知

  開課時間：2026-03-26 — -0-0

  開課地點： 北京-北京

  第一天 深度學習基礎 1.神經元與神經網絡 2.激活函數的點火機制 3.Sigmoid函數與參數優(yōu)化 4.梯度下降法 5.簡單感知機 6.多層感知機 7.Tensorflow實現感知機 8.Keras實現感知機 9.PyTorch實現感知機 深度學習進階 1.前饋神經網絡 ..

  ￥6,800   元/ 天

  人氣：100  

  

• 關于舉辦“基于大模型的Agent技術應用開發(fā)實踐” 培訓班的通知

  開課時間：2026-04-26 — -0-0

  開課地點： 北京-北京

  第一天 第一部分:大模型驅動的Agent智能體概述 1.智能體的定義與特點 2.智能體與傳統軟件的關系 3.智能體與LLM的關系 4.從ChatGPT到智能體 5.智能體的五種能力 6.記憶，規(guī)劃，工具，自主決策，推理 7.多智能體協作 8.企業(yè)級智能體應用與任務規(guī)劃 9.智能體..

  ￥6,800   元/ 天

  人氣：334  

  

• 關于舉辦“房地產業(yè)納稅管理六大實用技能”培訓通知

  開課時間：已開課

  開課地點： 河南-鄭州

  關于舉辦“房地產業(yè)納稅管理六大實用技能”培訓通知‖2016年11月8–10日‖—‖鄭州•百利中州國際飯店‖—‖主講：陳老師‖‖專題背景‖ 2016年，房地產業(yè)全面“營改增..

  ￥3,300   元/ 天

  人氣：2993  

  

• 關于舉辦“土地增值稅清算及企業(yè)所得稅后續(xù)管理中的風險控制案例精講班”的通知

  開課時間：已開課

  開課地點： 浙江-金華

  第一部分 房地產企業(yè)土地增值稅清算中的“5”項收入確定技巧及相關法律解析（一）有關銷售發(fā)票開具與否的收入確認1、未開具發(fā)票或未全額開具發(fā)票但簽訂銷售合同的收入確認2、未開具發(fā)票，未簽訂銷售合同但實際已（未）投入使用的收入確認（二）房地產代收費用的收入確認 ..

  ￥2,800   元/ 天

  人氣：2940  

  

• 關于舉辦設備點檢管理暨設備點檢員國家職業(yè)資格研修班的通知

  開課時間：已開課

  開課地點： 江蘇-無錫

  課程內容（一）現代企業(yè)應確立以點檢為核心的設備管理理念1. 當代企業(yè)設備管理的現狀；2. 制約企業(yè)發(fā)展因素在設備管理上的表現；3. 必須改變誰也管但誰也不全管的現狀，設備管理的重心要下移；4. 設備管理要由“設備維修”向“生產維修&rdqu..

  ￥2,800   元/ 天

  人氣：1988  

  

• 關于舉辦第四期中高級設備維修工程師培訓班的通知

  開課時間：已開課

  開課地點： 廣東-廣州

  第一部分 設備維修管理與技術基礎（1天）1、當前主要有哪些現代設備維修理念； 2、怎樣確定設備點檢的方式方法；3、怎樣進行故障的統計與分析； 4、怎樣進行設備劣化分析與預防；5、怎樣制定設備檢修計劃。第二部分 主要設備故障的預防、檢測、診斷與處理（2天）1、設備磨損&mdas..

  ￥3,000   元/ 天

  人氣：4270  

  

• 關于舉辦TPM全員生產維護實戰(zhàn)研修班的通知

  開課時間：已開課

  開課地點： 浙江-杭州

  1、TPM概述 2、TPM基本理念 （1）TPM的內涵 （2）TPM的“三全”理念（全員、全系統、全效率） 3、TPM活動體系 （1）兩大基石 （2）五個要素 （3）三個目的 （4）八大支柱 4、TPM小組活動 （1）小組活動的目標 （2）推動..

  ￥3,400   元/ 天

  人氣：3656