AI大模型正在重塑企业应用格局。本文将系统介绍AI大模型应用与Prompt工程的实战方法。
一，AI大模型选型与接入实战。选型是企业AI应用的前提。GPT-4与Claude API接入与选型。开源模型Llama/Mistral/Gemma开源模型。自研部署开源模型本地部署。微调训练模型微调与RLHF。API成本API调用成本优化策略。合规使用AI模型使用合规要求。选型让AI落地更简单。
二，Prompt工程核心策略实战。Prompt是AI效果的关键。零样本提示Zero-shot Prompt策略。少样本提示Few-shot Prompt工程。角色设定角色扮演提示词设计。结构化输出结构化JSON输出提示。Chain-of-Thought CoT推理链提示。Prompt工程让AI更理解需求。
三，RAG知识库与检索实战。RAG是企业AI的核心。知识库构建企业内部文档知识库。向量检索ChromaDB/Pinecone向量库。混合检索语义与关键词检索结合。Rerank重排序搜索结果优化。上下文压缩上下文压缩减少token。RAG评估RAG效果评估指标。RAG让AI更懂业务。
四，AI Agent与自动化工作流实战。Agent是AI的前沿。任务拆解Agent任务拆解与规划。工具调用Agent调用外部工具。记忆系统Agent长期记忆管理。多Agent协作多个Agent协作。Agent让AI更自主行动。
五，AI应用安全与合规实战指南。安全是企业AI的前提。数据隐私企业内部数据保护。注入防护提示注入攻击防护。输出审核AI生成内容审核。成本优化AI应用成本优化。AI安全让企业AI更可靠。
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评论(10)
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