从理论基础到企业落地
完整掌握 AI 大模型应用开发
深入理解 Transformer 与大模型训练核心原理
掌握 RAG 架构设计与性能评估方法
了解 AI Agent 的规划推理与协作机制
学习 Palantir AIP 的企业级应用案例
通过 Query-Key-Value 注意力权重计算，让模型自动关注输入中最相关的部分
多个注意力头并行处理不同的语义关系，捕捉丰富的特征表示
两层全连接网络配合 ReLU 激活函数，独立处理每个位置的特征表示
大规模无监督语料学习，掌握语言规律和世界知识
有监督微调，学习任务理解和指令遵循能力
人类反馈强化学习，使模型输出符合人类偏好
结合检索系统和生成模型的优势，让大模型能够访问和利用企业私有知识库
向量数据库 + 语义搜索
上下文注入与融合
大模型理解与回答
文档加载 → 分块 → 向量化 → 存储
混合检索 + 重排序 + 查询扩展
引用追溯 + 置信度校准 + 拒答机制
自主智能体设计与实现
规划推理 / 工具使用 / 记忆管理 / 协作交互
自动化办公 / 智能客服 / 数据分析 / 内容生成
理解任务、进行推理、生成响应
短期 + 长期记忆，提供个性化服务
API 调用、代码执行、信息检索
多智能体分工协作、复杂任务分解
识别用户查询中的工具调用需求
从用户输入中提取函数调用参数
调用外部 API / 数据库，返回结构化结果
企业级本体建模实践
将企业数据资产抽象为本体模型，实现数据到知识的转化，支撑企业决策智能化
业务实体与关系建模
模型与数据的融合
决策支持与自动化
从 POC 到规模化部署
选择单一场景，验证技术可行性与业务价值
复制成功经验，拓展更多应用场景
平台化运营，全面赋能业务增长
第 16-30 页
深入讲解 RAG 高级技巧、Agent 协作、Fine-tuning 与部署运维
欢迎提问与交流