AIGC大模型应用实践培训课程

课程概述

课程旨在深入介绍生成式人工智能（AIGC）和大语言模型（LLM）技术。

在这个课程中，我们首先将研究生成式人工智能（AIGC）和大语言模型（LLM）的概念和技术体系，探讨其工作原理，生态体系以及与 OpenAI的关系。接下来，我们将深入讨论"提示工程"，介绍如何构建和优化提示以提高LLM的结果质量。在环境配置方面，我们将展示如何使用Python代码实现流式自动对话，并快速创建Chat Bot。

课程中，我们还将通过LangChain来开发AIGC应用，详细讲解其概念、模型调用、提示工程、输出解析。我们还会介绍如何在LangChain中使用链（Chain）、内存（Memory）和代理（Agent）。一起探索楼LangChain的高级应用，并在实际演练中构建一个客户服务型Chatbot。

最后，我们将搭建一个API网关，实现LLM模型的本地运行，并构建一个低代码/无代码的AIGC开发平台。课程最后将主要专注于应用部署，包含容器化部署和PaaS化部署，以便于快速上线自定义LLM应用。

课程对象

• AI技术爱好者：对人工智能特别是生成式AI感兴趣的个人。
• 数据科学家：需要使用LLM进行数据分析和模式识别的专业人士。
• 软件开发者：希望将AIGC集成到其应用程序中的软件开发者。
• 产品经理：负责设计和推出基于AIGC技术的产品的产品经理。
• 研究人员和学者：在学术研究中探索AIGC应用的研究人员。
• 企业决策者：寻求利用AIGC技术改进业务流程和提高效率的企业决策者。
• 技术创业者：正在寻找利用AIGC技术创造新业务机会的创业者。

课程目标

通过课程学习，学员将能够获得必要的知识和技能，以在各自的领域中有效利用AIGC技术，开发创新的应用程序，并推动人工智能技术的发展。

• 理解AIGC和LLM技术：使学员能够理解AIGC的概念、技术体系以及LLM的工作原理。
• 掌握提示工程：教授学员如何构建和优化提示，以改善LLM的输出质量。
• 开发环境搭建：指导学员如何获取和使用LLM API Key，以及如何使用Python代码实现流式自动对话。
• LangChain应用开发：深入学习LangChain的基本概念，掌握如何使用LangChain调用LLM API，以及如何串联不同的组件构建复杂的AIGC应用。
• 记忆与代理机制：了解如何在AIGC应用中保存对话上下文，以及如何使用代理机制进行结构化工具对话。
• 高级应用与工具箱：学习如何实现检索增强生成、连接数据库、异步通信机制，以及角色扮演等高级应用。
• 自主可控开发底座：教授学员如何搭建API Gateway，管理API渠道和令牌，以及如何实现LLM模型的本地运行。
• 低代码无代码平台构建：介绍如何部署低代码无代码AIGC应用开发平台，如Flowise，并实现基本会话机器人。
• 应用部署：了解应用容器化部署，以及如何借助云服务快速上线自定义LLM应用。
• 项目实战：通过构建客服Chatbot和知识库问答系统，让学员将所学知识应用于实际项目中。

课程收益

• 深入理解AIGC和LLM技术：掌握生成式人工智能和大语言模型的核心概念与技术体系。
• 提示工程技能提升：学习如何构建和优化提示，以提高大语言模型的输出质量。
• 实践环境配置能力：通过Python代码实现流式自动对话，快速创建Chat Bot。
• LangChain应用开发：深入了解LangChain的概念和应用，掌握模型调用和输出解析。
• 记忆与代理机制应用：在AIGC应用中保存对话上下文，使用代理机制进行结构化工具对话。
• 高级应用与工具箱运用：实现检索增强生成、连接数据库、异步通信机制等高级应用。
• 自主可控开发底座构建：搭建API Gateway，管理API渠道和令牌，实现LLM模型的本地运行。
• 低代码无代码平台构建技术：部署低代码无代码AIGC应用开发平台，实现基本会话机器人。
• 应用部署与快速上线：掌握应用容器化部署，借助云服务快速上线自定义LLM应用。
• 项目实战经验：通过构建客服Chatbot和知识库问答系统，将所学知识应用于实际项目。

课程时长4天

课程大纲

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