課程概述
課程旨在深入介紹生成式人工智能(AIGC)和大語言模型(LLM)技術(shù)。
在這個課程中,我們首先將研究生成式人工智能(AIGC)和大語言模型(LLM)的概念和技術(shù)體系,探討其工作原理,生態(tài)體系以及與 OpenAI的關(guān)系。接下來,我們將深入討論"提示工程",介紹如何構(gòu)建和優(yōu)化提示以提高LLM的結(jié)果質(zhì)量。在環(huán)境配置方面,我們將展示如何使用Python代碼實現(xiàn)流式自動對話,并快速創(chuàng)建Chat Bot。
課程中,我們還將通過LangChain來開發(fā)AIGC應(yīng)用,詳細講解其概念、模型調(diào)用、提示工程、輸出解析。我們還會介紹如何在LangChain中使用鏈(Chain)、內(nèi)存(Memory)和代理(Agent)。一起探索樓LangChain的高級應(yīng)用,并在實際演練中構(gòu)建一個客戶服務(wù)型Chatbot。
最后,我們將搭建一個API網(wǎng)關(guān),實現(xiàn)LLM模型的本地運行,并構(gòu)建一個低代碼/無代碼的AIGC開發(fā)平臺。課程最后將主要專注于應(yīng)用部署,包含容器化部署和PaaS化部署,以便于快速上線自定義LLM應(yīng)用。
課程對象
- AI技術(shù)愛好者:對人工智能特別是生成式AI感興趣的個人。
- 數(shù)據(jù)科學(xué)家:需要使用LLM進行數(shù)據(jù)分析和模式識別的專業(yè)人士。
- 軟件開發(fā)者:希望將AIGC集成到其應(yīng)用程序中的軟件開發(fā)者。
- 產(chǎn)品經(jīng)理:負責(zé)設(shè)計和推出基于AIGC技術(shù)的產(chǎn)品的產(chǎn)品經(jīng)理。
- 研究人員和學(xué)者:在學(xué)術(shù)研究中探索AIGC應(yīng)用的研究人員。
- 企業(yè)決策者:尋求利用AIGC技術(shù)改進業(yè)務(wù)流程和提高效率的企業(yè)決策者。
- 技術(shù)創(chuàng)業(yè)者:正在尋找利用AIGC技術(shù)創(chuàng)造新業(yè)務(wù)機會的創(chuàng)業(yè)者。
課程目標(biāo)
通過課程學(xué)習(xí),學(xué)員將能夠獲得必要的知識和技能,以在各自的領(lǐng)域中有效利用AIGC技術(shù),開發(fā)創(chuàng)新的應(yīng)用程序,并推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。
- 理解AIGC和LLM技術(shù):使學(xué)員能夠理解AIGC的概念、技術(shù)體系以及LLM的工作原理。
- 掌握提示工程:教授學(xué)員如何構(gòu)建和優(yōu)化提示,以改善LLM的輸出質(zhì)量。
- 開發(fā)環(huán)境搭建:指導(dǎo)學(xué)員如何獲取和使用LLM API Key,以及如何使用Python代碼實現(xiàn)流式自動對話。
- LangChain應(yīng)用開發(fā):深入學(xué)習(xí)LangChain的基本概念,掌握如何使用LangChain調(diào)用LLM API,以及如何串聯(lián)不同的組件構(gòu)建復(fù)雜的AIGC應(yīng)用。
- 記憶與代理機制:了解如何在AIGC應(yīng)用中保存對話上下文,以及如何使用代理機制進行結(jié)構(gòu)化工具對話。
- 高級應(yīng)用與工具箱:學(xué)習(xí)如何實現(xiàn)檢索增強生成、連接數(shù)據(jù)庫、異步通信機制,以及角色扮演等高級應(yīng)用。
- 自主可控開發(fā)底座:教授學(xué)員如何搭建API Gateway,管理API渠道和令牌,以及如何實現(xiàn)LLM模型的本地運行。
- 低代碼無代碼平臺構(gòu)建:介紹如何部署低代碼無代碼AIGC應(yīng)用開發(fā)平臺,如Flowise,并實現(xiàn)基本會話機器人。
- 應(yīng)用部署:了解應(yīng)用容器化部署,以及如何借助云服務(wù)快速上線自定義LLM應(yīng)用。
- 項目實戰(zhàn):通過構(gòu)建客服Chatbot和知識庫問答系統(tǒng),讓學(xué)員將所學(xué)知識應(yīng)用于實際項目中。
課程收益
- 深入理解AIGC和LLM技術(shù):掌握生成式人工智能和大語言模型的核心概念與技術(shù)體系。
- 提示工程技能提升:學(xué)習(xí)如何構(gòu)建和優(yōu)化提示,以提高大語言模型的輸出質(zhì)量。
- 實踐環(huán)境配置能力:通過Python代碼實現(xiàn)流式自動對話,快速創(chuàng)建Chat Bot。
- LangChain應(yīng)用開發(fā):深入了解LangChain的概念和應(yīng)用,掌握模型調(diào)用和輸出解析。
- 記憶與代理機制應(yīng)用:在AIGC應(yīng)用中保存對話上下文,使用代理機制進行結(jié)構(gòu)化工具對話。
- 高級應(yīng)用與工具箱運用:實現(xiàn)檢索增強生成、連接數(shù)據(jù)庫、異步通信機制等高級應(yīng)用。
- 自主可控開發(fā)底座構(gòu)建:搭建API Gateway,管理API渠道和令牌,實現(xiàn)LLM模型的本地運行。
- 低代碼無代碼平臺構(gòu)建技術(shù):部署低代碼無代碼AIGC應(yīng)用開發(fā)平臺,實現(xiàn)基本會話機器人。
- 應(yīng)用部署與快速上線:掌握應(yīng)用容器化部署,借助云服務(wù)快速上線自定義LLM應(yīng)用。
- 項目實戰(zhàn)經(jīng)驗:通過構(gòu)建客服Chatbot和知識庫問答系統(tǒng),將所學(xué)知識應(yīng)用于實際項目。
課程時長4天
課程大綱
模塊 | 章節(jié) | 內(nèi)容 |
1. 生成式人工智能和大語言模型技術(shù)概覽 (1D) | AIGC的概念和技術(shù)體系 | ? 生成式人工智能(AIGC)體系概述 ? 大語言模型技術(shù)(LLM)工作原理 ? LLM 生態(tài)體系 ? OpenAI 及其相關(guān)模型介紹 |
提示工程 | ? 什么是提示工程 ? 構(gòu)建提示的方法 ? 優(yōu)化提示技巧改善LLM輸出質(zhì)量 ? 提示工程思維和提示工程最佳實踐 |
實現(xiàn)AIGC開發(fā)環(huán)境 | ? 獲取并使用LLM API Key ? 構(gòu)建開發(fā)環(huán)境使用Python代碼實現(xiàn)流式自動對話 ? 快速創(chuàng)建Chat Bot,練習(xí)提示詞 |
2. 使用 LangChain 開發(fā)AIGC應(yīng)用 (2D) | LangChain的基本概念和環(huán)境準備 | ? 大語言模型的概念 ? LangChain的概念和組件 ? 安裝LangChain環(huán)境 ? 使用LangChain調(diào)用LLM API |
模型的調(diào)用、提示工程和輸出解析 | ? 模型I/O ? 提示工程 ? 輸出解析 |
Chain:串聯(lián)不同的組件 | ? Chain的概念 ? LLMChain ? Sequential Chain ? RouterChain |
Memory:保存對話上下文 | ? Memory 概述 ? ConversationChain ? ConversationBufferMemory(緩沖記憶) ? ConversationBufferWindowMemory ? ConversationSummaryMemory ? ConversationSummaryBufferMemory |
Agent:代理 | ? Agent概念和體系 ? React框架 ? 結(jié)構(gòu)化工具對話代理 ? 自主詢問搜索代理 ? 計劃與執(zhí)行代理 |
LangChain高級應(yīng)用 | ? 工具和工具箱 ? 實現(xiàn)檢索增強生成RAG ? 連接數(shù)據(jù)庫 ? 回調(diào)函數(shù)實現(xiàn)異步通信機制 ? CAMEL:實現(xiàn)角色扮演 ? 實現(xiàn)自治代理 |
綜合演練:構(gòu)建客服Chatbot | ? 技術(shù)架構(gòu) ? 實現(xiàn)步驟 ? 實現(xiàn)基本聊天 ? 實現(xiàn)記憶功能 ? 整合文檔庫具備檢索機制 ? 使用Gradio/StreamLit框架部署Chatbot |
項目實戰(zhàn):開發(fā)知識庫問答系統(tǒng) | ? 項目需求 ? 技術(shù)框架 ? 核心實現(xiàn)機制 ? 核心代碼分析 ? 功能實現(xiàn) |
3. 實現(xiàn)自主可控的AIGC應(yīng)用開發(fā)底座 (1D) | 搭建API Gateway | ? AIGC 開發(fā)底座工具鏈介紹 ? LLM API 調(diào)用方法和策略綜述 ? 使用One-API項目部署API Geateway ? 管理API渠道和令牌 ? API 調(diào)用的監(jiān)控以及用戶管理 |
實現(xiàn)LLM模型本地運行 | ? 使用LM Studio實現(xiàn)開源大模型的本地運行 ? 開源大語言模型和本地開發(fā)環(huán)境的對接 ? 測試和評估LLaMa模型 ? 測試和評估Mixtrel MoE模型 ? 使用Phi 2實現(xiàn)本地平替Github Copilot解決方案 ? 實現(xiàn)嵌入式模型的本地運行 |
構(gòu)建低代碼無代碼AIGC應(yīng)用開發(fā)平臺 | ? 部署Flowise ? 快速實現(xiàn)基本會話機器人 ? 實現(xiàn)整合Web瀏覽插件的會話機器人 ? 實現(xiàn)領(lǐng)域知識庫(Embedding & 向量檢索引擎) ? 實現(xiàn)智能體 |
AIGC 應(yīng)用的部署 | ? 應(yīng)用容器化部署介紹 ? 借助Vercel實現(xiàn)應(yīng)用的PaaS化部署 ? 部署ChatGPT Web ? 快速上線自定義LLM應(yīng)用 |
為什么選擇艾威
深厚的行業(yè)經(jīng)驗:艾威自2003年成立以來,積累了豐富的培訓(xùn)經(jīng)驗和行業(yè)資源。
專業(yè)的師資團隊:我們的講師都是具有多年實戰(zhàn)經(jīng)驗的行業(yè)專家和學(xué)者。
實戰(zhàn)為主:本課程強調(diào)實戰(zhàn)應(yīng)用,幫助學(xué)員更好地將理論知識運用到實際工作中。
個性化的課程設(shè)置:我們根據(jù)市場需求和學(xué)員需求,設(shè)計了符合實際需要的課程內(nèi)容和結(jié)構(gòu)。
在這個技術(shù)日新月異的時代,掌握最新的知識和技能是每個專業(yè)人士的必備條件。選擇艾威,讓我們一起迎接技術(shù)的未來!
培訓(xùn)咨詢