
本次培训聚焦于LLM(大型语言模型)与Agent开发的核心概念、技术演进及实战应用。通过系统性讲授与案例展示,帮助学员深入理解LLM的定义、特性与发展脉络,掌握Agent开发的核心框架与工具链,熟悉RAG(检索增强生成)技术及其在各行业的应用。课程内容涵盖从基础理论到企业级落地的全流程,旨在为学员提供全面且实用的知识体系,助力其在相关领域展开深入研究与实践。
一、培训目的
- 掌握核心概念与技术:深入理解LLM的定义、特性及发展脉络,熟悉Agent的核心能力与构成要素,掌握RAG技术的原理与价值。
- 精通开发流程与工具链:熟练掌握Agent开发的核心框架与工具链,包括LangChain、LangGraph、LLaMA Factory、Dify等主流框架的实战应用,能够根据实际需求选择合适的开发范式与工具。
- 具备企业级落地能力:了解LLM与Agent在企业中的应用场景,如自动化流程、客户服务、决策支持等,掌握多Agent协同、模型微调与性能优化、安全实践等关键技术,能够独立设计和实施企业级解决方案。
- 提升问题解决与创新思维:通过真实案例分析与实战演练,培养学员解决实际问题的能力,激发创新思维,鼓励学员在工作中探索新技术的应用,为企业创造更多价值。
二、课程特色
- 分层教学:管理人员侧重场景与ROI分析,技术人员聚焦代码与工具链实操。
- 真实案例:覆盖GraphRAG增强知识图谱、Agent长短期记忆机制等前沿技术。
- 工具全覆盖:LangChain、LangChain、LLaMA Factory、Dify等主流框架实战。
通过该培训,学员可系统性掌握LLM Agent开发全流程,并具备在企业中推动智能化落地的能力。
一、培训对象
- 技术人员:包括软件工程师、数据科学家、AI研发人员等,希望系统学习LLM与Agent开发技术,提升专业技能,能够独立进行模型开发、微调及应用部署。
- 管理人员:如技术总监、项目经理等,侧重于了解LLM与Agent在企业中的应用场景与价值,掌握技术选型、成本效益分析及团队协作要点,以便更好地规划和管理相关项目,推动企业智能化转型。
培训内容(2天)
Day 1:LLM与Agent基础及开发入门
目标:掌握核心概念、开发流程与工具链,理解RAG技术。
一、LLM与Agent核心原理
1. 大模型技术演进与产业应用
- LLM的定义、特性与发展脉络(DeepSeek、ChatGPT系列、文心一言、LLaMA、通义千问、豆包等对比)
- Agent核心能力:自主规划、工具调用、多模态交互
- 企业级应用场景:自动化流程、客户服务、决策支持
2. Agent开发核心框架
- Agent构成要素:LLM引擎、记忆机制、规划与行动模块
- 开发范式对比:LangChain vs LangGraph vs Dify(低代码与代码开发差异)
- 实战演示:通过Dify框架快速调用天气API
二、RAG技术与行业应用
1. 检索增强生成(RAG)全流程
- 原理与价值:解决大模型知识局限性与时效性问题
- 技术拆解:文档加载→分块→向量化→检索→生成(LangChain实现)
- 行业案例:电商客服知识库优化、金融合规问答系统
2. 实战工作坊:搭建RAG问答系统
- 使用LangChain集成LLM模型与向量数据库
- 优化技巧:召回策略调优、Prompt工程增强准确性
Day 2:Agent开发进阶与企业级落地
目标:掌握多Agent协同、微调部署与安全实践。
三、Agent开发框架与工具链
1. 复杂任务Agent开发
- 任务分解与规划:CoT(思维链)与ReAct(推理+行动)框架
- 工具调用实战:通过LLaMA Factory快速训练代码生成Agent(单卡3小时)
- 多Agent协同:虚拟团队模拟与博弈机制(AutoGPT运行逻辑)
2. 低代码开发与企业级平台
- 可视化工具:Dify平台搭建数据查询Agent
- 行业解决方案:智能营销助手、供应链预测系统(Coze平台案例)
四、模型优化与部署落地
1. 模型微调与性能提升
- 微调策略:指令微调(SFT)、工具调用数据集构建
- 评测标准:Agent Bench工具评估任务完成度与可靠性
2. 部署与安全实践
- 轻量化部署:DeepSeek本地化部署
- 企业级考量:API权限管理、数据隐私保护、人工审核机制
3. 行业讨论
- 典型场景:金融风控Agent、智能制造流程自动化
- 实施建议:技术选型、成本效益分析
汇款、微信转帐
汇款信息:
单位名称:北京市海淀区中科院计算所职业技能培训学校
开户行:工行海淀西区支行
账号:0200 0045 1920 0043 667
开户银行代码:1021 0000 0458
微信转账:
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