友情链接:
合作联系
|
ASPEN培训课程
1. 底层逻辑与技术架构 ：解析大模型底层运行逻辑，梳理技术架构核心组件如注意力机制模块，理解智能的实现基础。
2. 多模态行业应用场景：介绍多模态能力在软件/自动化行业的典型应用场景，如智能交互、流程自动化等。
3. 主流大模型使用与比较：对比国内外主流大模型的功能特点、适用场景及性能差异，指导学员选择合适工具。
4. Prompt Engineering 实战：围绕办公自动化、软件需求分析、项目文档生成、代码生成展开实战，掌握高效指令编写技巧。
1. 私有知识库构建方法：学习Ollama等模型本地化技术，梳理技术文档、行业标准等知识来源，通过向量数据库langchain或者图数据库Neo4j等，学习知识库结构化存储与更新维护方法。
2. 检索增强生成应用场景：千问大模型的本地化步骤与 RAG 在技术支持中的应用，如智能问答、故障排查等，提升响应效率。
3. 企业知识问答系统实验：实战搭建公司内部知识问答系统，实现精准知识检索与智能回答。
1. Agent 框架与架构设计：梳理智能体核心框架与架构组成，理解多智能体协作的实现逻辑。
2. 自动化工作流智能体：通过n8n工作流编排工具，实现自动化工作流智能体，实现任务分配、流程监控、异常处理等功能。
3. 智能体自动化处理案例：学习智能体Skills原理，实现办公自动化、代码审查自动化等案例，学习智能体的应用。
基于需求场景讲解，系统性了解与掌握LLMs大模型及多模态在流程行业各个垂直领域的深度应用及收效。
（一）、LLMs大模型在垂直领域应用常见的典型问题，如：上下文长尾失忆、数据质量参差不齐、数据总类多样化 等
（二）、使得LLMs大模型发挥最大效能，所要做的前置工作，如：数据结构化转换、数据打标、提示词嵌入、规则定义、策略定义、权重配置 等
（三）、基于流程行业的典型应用，如：工程设计2D图纸审查、全厂装置级流程优化、设备级安全监控、设备级检维修养护、搭建专业SOP方案库 等
（四）、基于流程行业，在确保流程不中断的情况下，利用小模型实现视觉监控与检测、搭建设备养护SOP方案库 等
（五）、基于流程行业，混合运用图知识库、OCR识别、NER识别、BIO标注、NLP自然语言处理、LLMs多模态，实现高效率命中与高精度内容召回 等
