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解鎖AI智能體——顛覆式革新你的辦公效率

課程編號(hào):62028

課程價(jià)格:¥17000/天

課程時(shí)長(zhǎng):1 天

課程人氣:8

行業(yè)類別:不限行業(yè)     

專業(yè)類別:職業(yè)素養(yǎng) 

授課講師:杜新星

  • 課程說明
  • 講師介紹
  • 選擇同類課
【培訓(xùn)對(duì)象】
企業(yè)全員

【培訓(xùn)收益】
意識(shí):理解AI智能體對(duì)企業(yè)管理的重要性和組織效能提升的價(jià)值 知識(shí):掌握AI智能體開發(fā)的基本原理、應(yīng)用場(chǎng)景 技術(shù):學(xué)會(huì)一套智能體開發(fā)的技術(shù),通過一步一練,帶著問題而來,帶著成果回去 提效:融會(huì)貫通,舉一反三,用AI思維武裝個(gè)體和組織,優(yōu)化并提升各場(chǎng)景下的業(yè)務(wù)效率

第一講:從AIGC到AIAGENT
案例:AI應(yīng)用如何影響我們的工作
——國(guó)內(nèi)外生AIGC發(fā)展應(yīng)用介紹
一、AI輔助工作效能提升的三個(gè)階段
階段一:AlEmbedded模式
階段二:Copilot模式
階段三:Alagent模式
討論:AI智能體的是什么?有什么作用?
思考:AI智能體工作的常見應(yīng)用場(chǎng)景?
二、基于LLMAI智能體工作流的全面了解
1. AIAgent定義
——人工智能代理,能夠感知環(huán)境、進(jìn)行自主理解、決策和執(zhí)行動(dòng)作的智能體
2. 基于LLMAI的AIAgent組成模塊
——大腦模塊:LLM+記憶+任務(wù)規(guī)劃
——感知模塊:信息輸入
——行動(dòng)模塊:文本輸出+工具調(diào)用+具身行動(dòng)+…
3. AIAgent工作原理
——輸出處理
——理解和分析
——決策制定
——行動(dòng)執(zhí)行
——反饋與學(xué)習(xí)
三、AI智能體的三大核心組件
1. 提示詞
——調(diào)用LLM能力的接口
2. 插件
——第三方工具集,實(shí)現(xiàn)定制化的需求解決
3. 知識(shí)庫
——結(jié)構(gòu)化,組織化的信息結(jié)合,存儲(chǔ)、管理、檢索大量的知識(shí)數(shù)據(jù)
4. 記憶系統(tǒng)
——獲取、存儲(chǔ)、保留和檢索信息的過程
5. 工作流
——任務(wù)和活動(dòng)按照預(yù)定的規(guī)則和順序進(jìn)行,完成特定的業(yè)務(wù)目標(biāo)
四、Deepseek的能力特點(diǎn)
1. 代碼開源:私有化部署
2. 平民價(jià)格:人人都用得起
3. 推理模型:基于人腦思維的推理過程
案例:基于企業(yè)知識(shí)庫的智能體【別劇一格產(chǎn)品助理】應(yīng)用剖析

第二講:AI智能體的快速認(rèn)知
導(dǎo)入:AI智能體開發(fā)的流程
1. 明確達(dá)成目標(biāo)
2. 搭建業(yè)務(wù)邏輯
3. 設(shè)計(jì)用戶界面
4. 測(cè)試運(yùn)行優(yōu)化
5. 發(fā)布收集反饋
核心一:智能體開發(fā)前的準(zhǔn)備
1. 需求分析:像開發(fā)產(chǎn)品一樣思考
——基礎(chǔ)信息分析(項(xiàng)目名稱,目標(biāo)用戶,應(yīng)用場(chǎng)景,價(jià)值主張)
——功能需求分析(核心功能,輸入/輸出,模態(tài)支持,交互流程)
——技術(shù)需求分析(數(shù)據(jù)需求,模型需求,部署環(huán)境,集成需求,性能指標(biāo))
——非功能需求分析(安全性,可擴(kuò)展性,容錯(cuò)性)
2. 業(yè)務(wù)邏輯拆解:對(duì)工作流程進(jìn)行梳理
——拆解工作步驟
——明確操作內(nèi)容
——工作輸入與輸出
——參與角色
——痛點(diǎn)/優(yōu)化點(diǎn)
3. 解讀:智能體開發(fā)需求分析表
核心二:RAG的基本原理和工作流程
1. 核心原理——知識(shí)庫是降低AI幻覺的有力手段
2. RAG的核心邏輯
——知識(shí)外置化:將大部分知識(shí)存儲(chǔ)在外部知識(shí)庫中,而非完全依賴模型參數(shù)中的知識(shí)
——動(dòng)態(tài)知識(shí)獲取:在生成回答前,先從知識(shí)庫中檢索相關(guān)文檔片段
——上下文增強(qiáng):將檢索到的相關(guān)信息作為上下文提供給生成模型
3. RAG的工作流程
——檢索階段(Retrieval):用戶查詢-向量轉(zhuǎn)換-知識(shí)庫搜索-返回top-k片段
——生成階段(Generation):查詢與檢索組合-模型增強(qiáng)上下文生成-輸出回答
核心三:RAG的三種檢索模式
1. 關(guān)鍵詞檢索(全文檢索)(Full-TextSearch)
2. 語義檢索(SemanticSearch)
3. 混合檢索(HybridSearch)
核心四:AI智能體中結(jié)構(gòu)化指令的編寫規(guī)范(三個(gè)角色設(shè)定)
練習(xí):CRISPE結(jié)構(gòu)化指令的編寫
1. USER
2. ASSISTANT
3. SYSTEM
核心五:AI智能體指令編寫的6個(gè)核心技巧
1. 編寫清晰的指令
2. 扮演角色
3. 合理使用分割符
4. 給出具體的執(zhí)行步驟
5. 給出示例
6. 拆分復(fù)雜任務(wù)
討論:如何借助deepseek快速編寫智能體指令
練習(xí):明確要解決的業(yè)務(wù)問題,確定開發(fā)目標(biāo)

第三講:AI智能體開發(fā)實(shí)戰(zhàn)
案例:SUPER大腦智能體制作演示
練習(xí):借助扣子/智譜清言快速制作一個(gè)智能體
AI智能體制作平臺(tái):扣子組件的介紹
第一步:智能體設(shè)置
1. 設(shè)定智能體的目標(biāo)和邊界
2. 明確單個(gè)還是多個(gè)Agent
3. 公有大模型、插件工具介紹
討論:如何在智能體平臺(tái)(扣子)部署滿血版deepseekR1
第二步:信息與數(shù)據(jù)搜集
1. 知識(shí)庫的數(shù)據(jù)上傳方法
2. 知識(shí)庫的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則
3. 知識(shí)庫的數(shù)據(jù)切割設(shè)置
4. 知識(shí)庫的命名和編排
第三步:智能體提示詞設(shè)置
1. 提示詞的編寫范本
2. 借助AI功能,自動(dòng)優(yōu)化提示詞
第四步:插件的調(diào)用
1. 插件選用入口
2. 插件的選擇與配置
討論:如何調(diào)用滿血版deepseekR1大模型
第五步:工作流的設(shè)置
1. 共用工作流的調(diào)用
2. 工作流編寫的節(jié)點(diǎn)設(shè)置
3. 工作流編寫的接口調(diào)用原則
4. 工作流的測(cè)試與調(diào)試
5. 工作流的發(fā)布
第六步:智能體測(cè)試
1. 根據(jù)測(cè)試結(jié)果,調(diào)整描述
2. 根據(jù)測(cè)試結(jié)果,調(diào)整提示詞
3. 根據(jù)測(cè)試結(jié)果,調(diào)整工作流
第七步:智能體的發(fā)布
1. 智能體發(fā)布到扣子的設(shè)置方法
2. 智能體發(fā)布到微信公眾號(hào)的設(shè)置方法
3. 智能體發(fā)布到飛書的設(shè)置方法
4. 智能體發(fā)布到抖音的設(shè)置方法
練習(xí):根據(jù)選定的開發(fā)項(xiàng)目,一步一練

第四講:AI如何賦能業(yè)務(wù)場(chǎng)景(實(shí)戰(zhàn)演練)
1. AI智能體,未來發(fā)展新趨勢(shì),將AI嵌入工作流程,解決實(shí)際業(yè)務(wù)問題
2. 借助DIFY平臺(tái)私有化部署,搭建企業(yè)的智能體平臺(tái)
3. 借助智能體,搭建企業(yè)知識(shí)庫平臺(tái),構(gòu)筑企業(yè)經(jīng)驗(yàn)傳承
4. 案例:企業(yè)問答系統(tǒng)的搭建
課程總結(jié),答疑 

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