一、课程简介：
近些年，随着大语言模型（LLM）的横空出世，掀起了新一轮的人工智能快速发展。以DeepSeek为代表的大语言模型（LLM），有丰富的知识、强大的学习能力与文本生成能力，使得文案编写、方案设计等工作效率大幅度提升，催生了智能问答、智能数据分析等智能体的大量应用。
本课程聚焦大语言模型（LLM）与智能体开发全流程，兼顾基础应用与进阶实战，助力学员快速掌握AI开发核心技能。课程核心涵盖四大模块：大语言模型应用开发，深入讲解FunctionCall调用技巧、LangChain框架实操，实现模型与外部工具的高效联动；RAG知识库搭建，手把手教学数据加载、向量存储、检索优化，让智能体具备精准问答能力；智能体设计，拆解架构逻辑、多轮对话管理与任务调度，掌握端到端智能体搭建方法；模型微调，科普微调原理与实操要点，适配不同场景的个性化需求。
课程全程以实战为核心，嵌入大量动手演练案例，从简单API调用、prompt调试，到复杂智能体落地、知识库优化，每一个知识点配套实操练习，帮助学员快速消化理论、熟练运用工具，真正打通从模型应用到智能体开发的全链路，适配AI开发、算法落地等岗位需求，助力学员快速实现技能提升与项目落地。
二、主办单位：
北京中际孚歌科技有限公司
北京中际赛威文化发展有限公司（www.zhongjisaiwei.com）
三、研修时间/地点：2026年10月29-31日 北京
四、课程大纲：
模块一、LLM大语言模型概述
1、大语言模型及其发展趋势
1.1 开发工程师的AI思维转变
1.2 大厂对“含AI率”的指标要求
1.3 AI行业的主要分类：使用者、设计者、开发者与底层
1.4 人与AI的三种协作模式：
Embedding模式、Copilot模式、Agent模式
1.5 人工智能未来发展的五个层次：
Chatbox对话机器人、Reasoner推理者、Agent智能体、Innovator创造者、Organization组织者
1.6 大语言模型的三次大的演进：
1） 文本生成领域（理解并生成文本）：ChatGPT的出现
2） 视频生成领域（动态视频创作）：Sora的出现
3） 逻辑推理领域（模仿人的思维）：OpenAI o1和DeepSeek R1的出现
2、AI将重构所有的应用产品
2.1 所有的应用都值得被大模型重构
案例：为软件添加智能助手
2.2 大模型不是产品，而是场景
案例：智能计算器的设计
2.3 让用户感觉不到大模型，但用着就是爽
案例：用AI手机自动点咖啡
2.4 用AI进行数据分析
案例：ChatExcel与Chat2DB的应用演示
3、AI大模型产品的应用方向
3.1 AI应用的四个方向：对上、对下、对内、对外
3.2 AI应用的四个“十倍”原则：
1）降低十倍人力，降低十倍成本，提高十倍效率，提升十倍体验
2）应用案例：人员招聘行业的应用场景
模块二、大语言模型的应用开发
1、国内外主流大语言模型
1.1 OpenAI与ChatGPT的发展历程
1）ChatGPT的前世今生与发展趋势
2）浅析GPT算法的原理与特点
3）聊天机器人与多模态应用
1.2 DeepSeek 的发展历程和对行业的影响
1）DeepSeek V3 通用模型与 R1 推理模型
2）DeepSeek 的不同版本：满血版、蒸馏版及其差别
1.3 其它大语言模型及其技术选型
1）大语言模型GPT, Copilot, 豆包、通义千问，文心一言，Kimi
2）实战演练：用python进行大语言模型的开发
2、搭建本地大语言模型
2.1 安装与配置Ollama及其DeepSeek模型
2.2 不同版本的DeepSeek大语言模型
2.3 探讨本地大模型与大厂的差距
1）是否能够联网
2）满血版与蒸馏版的差别
3）相关资源的局限（硬件资源、数据资源）
4）参数调优与并发能力的差别
3、用API进行大语言模型的开发
3.1 提示词工程：
1）什么是下游任务
2）提示词工程的格式与原则
3）模板调教方法论：指令提示、角色提示、样本提示
4）模板调教方法论：心流法调教与调教三板斧
实战演练：编写小红书爆款文案-调教三板斧
实战演练：制作高级感文案专家
3.2 DeepSeek 的API应用开发
1）DeepSeek 的提示库：代码改写、内容分类、角色扮演、模型提示词生成
2）System提示词与User提示词
实战演练：代码评审，用AI代替人检查代码
3）多轮对话的上下文信息：上下文限制、新建对话
实战演练AI应用：情感伴侣、公文笔杆子、智能助手、人生导师
4）大模型输入参数及其实战应用
4、基于FunctionCall的大模型开发
FunctionCall：大模型调用外部API的能力
实战演练：
4.1 让大模型进行数学运算SumNumber
4.2 让大模型展示实时天气weather
4.3 让大模型模拟12306订票
4.4 让大模型调用多个外部API（multiFunction）
4.5 让大模型访问数据库callDB
5、多模态大模型的开发
5.1 多模态大模型：可以输入文字、视频、图片、音频
应用案例：盲人辅助、挑选西瓜、排查设备故障、单据审核
5.2 让AI运行多模态：本地文件、网络文件
1）AI应用案例：发票识别、英语翻译、食物卡路里检测
2）AI应用案例：写个人生活日记、写个人回忆录
3）AI应用案例：电力公司的AI智能巡检
6、基于LangChain的开发
LangChain：大模型的开发平台
6.1大语言模型应用开发的几大设计难题：
1）如何访问数据库
2）如何调用第三方API
3）如何保证数据隐私
4）如何解决输出不稳定的问题
5）如何对接外部工具
6）如何连接互联网进行搜索
7）如何解决token限制
8）大模型如何私有化部署
6.2 LangChain的诞生与发展
LangChain的6大模块：
1）Models: 在各个大语言模型之间自由地切换
2）Prompts: 演练提示词模板的使用，解析器的使用
3）Chains: 演练LLMChain、顺序链、转换链、路由链的使用
4）Indexes: 演练通过RAG建立知识库
5）Memories: 演练给大语言模型增加记忆功能
6）Agents: 演练制作智能体
实战演练：用AI生成视频脚本的产品设计，开发AI写作助手
模块三、RAG与知识库的应用开发
1、大模型为什么需要知识库
1.1 大语言模型会受到时间限制、空间限制、隐含上下文等方面的限制
1.2 如何喂给大语言模型特定领域知识
案例实战：让AI辅助筛选求职简历的三种方式
1）提示词直接投喂背景知识
2）文件上传rules文档
3）建立知识库
1.3 RAG知识增强检索
用户提问→ 知识检索 → 回答问题
2、RAG知识增强检索的原理
2.1 RAG进行知识检索的过程
2.2 文本语言的向量化设计与向量模型（Embedding Model）
2.3 向量数据库（Vector Database）及其知识检索的原理
2.4 最近邻进算法、聚类算法、分类数量及其知识库的调优
3、搭建大语言模型的知识库
实战演练在Dify中建立知识库
3.1 安装Dify
3.2 如何准备知识库所需的文档
3.3 安装向量模型与向量数据库
3.4 检查与调优知识库对文档的切片与检索
3.5 准备测试数据集
实战演练：人事流程管理的知识库问答
实战演练：家电使用手册的知识库问答
模块四、制作AI智能体Agent
1、什么是AI智能体Agent
1.1 未来哪些事情应当交给AI来干
1）会干不想干的：让AI帮着干，如写材料、审查
2）想干不会干的：让AI教你干，如学习编程
1.2 理想的AI与人协作的流程
1.3 AI智能体Agent的定义及系统架构
2、演练用豆包制作智能体
实战演练：通知撰写智能助手
实战演练：小红书爆款专家智能助手
实战演练：会议纪要智能助手
3、用Dify搭建AI智能体Agent
3.1 对智能体产品的需求分析
3.2 选择应用类型：聊天机器人、智能体、工作流、Chatflow
3.3 实战演练：用dify制作智能体agent
1）用大模型生成prompt提示词，并反复调优
2）把提示词制作成提示词模板，并使用变量
3）搜索、下载并使用各种工具：搜索知识、访问数据库、查看股市、生成图片，等等
3.4 实战演练：在dify中搭建知识库
1）选择向量模型，建立向量库
2）向知识库投喂知识，并调试文档切片
3）用dify进行知识库的测试
4）在大模型应用中使用知识库
3.5 实战演练：在dify中建立工作流workflow
1）用工作流搭建更加复杂的智能问答系统
2）在工作流中添加知识检索、问题分类、文档提取等节点
3）调试和发布工作流
模块五、大语言模型的微调
1、如何让大语言模型更有效地工作
1.1 向提示词中添加示例文档：少量样本学习
1.2 RAG：给大模型提供知识库（变化比较快的知识，如新闻）
1.3 模型微调：让通用大模型（基座模型）进行特定领域知识的学习（知识比较稳定，变化缓慢）
2、模型微调的真正难点是高质量的数据
2.1 模型微调（LoRA）：针对特定领域的数据集重新训练现有数据
2.2 模型微调需要高质量的数据：高质量、真实性、针对性、多样性
2.3 为模型微调进行标注数据（真正的难点）
2.4 模型微调的数据准备：单轮对话的数据、多轮对话的数据
2.5 准备训练数据与验证数据
实战演练：用DeepSeek微调工具进行数据微调
五、培训费用及注意事宜：
1. 培训费：4600元/人(含培训费、午餐费、讲义资料费等)
2. 培训期间食宿统一安排，费用自理。
3、收款、开发票、培训会务工作由北京中际孚歌科技有限公司负责。
六、证书颁发：培训结束后由主办单位向参会单位学员颁发结业证书。
七、咨询联系：010-64113137