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LLM大模型和Agent开发实战

  • 主讲老师:李老师
  • 培训天数:2天
  • 公开课费用:6200元/人

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。

 

 

本课程有企业内训形式,授课老师、课程内容、教学方式均依据企业的培训需求灵活设置。

 

本网站内容包括并不限于课程介绍、课程大纲、上课照片、老师介绍等等资料及信息,未经允许不得抄袭和转载。

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:

    步骤一:打开微信,扫描二微码付款时,点击打开微信右下角里的“发现”,在列表界面有一个“扫一扫”选项,点击打开“扫一扫”(如下图):

    步骤二:点击打开“扫一扫”后,会出现一个扫描框,将中科院计算所培训中心二维码/条码放入框内,即可自动扫描,并显示支付信息,输入付款金额。

                                                                                                        

    (中科院计算所培训中心二维码)

 

    步骤三:点击 “添加付款备注”,填写付款人姓名和单位全称,所有信息核对无误后,点击“确认付款”,完成支付。

 

                

 

  • 注意:步骤三是为了尽快确认您的培训费用是否到帐,方便为您查帐,所以一定要把付款人姓名和单位名称填写完整,如果姓名和单位名称超过20个汉字,单位名称可以填写简称。

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