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 GPT-4与Claude API接入选型。开源模型Llama/Mistral/Gemma开源模型对比。微调训练模型微调与RLHF技术。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工程方法。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。CoT推理Chain-of-Thought推理链。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向量库使用。混合检索语义与关键词检索结合。Rerank重排序搜索结果优化。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任务拆解规划方法。工具调用Agent调用外部工具。记忆系统Agent记忆管理策略。多Agent多Agent协作架构。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策略。注入防护提示注入攻击防护方法。输出审核AI内容审核机制设计。成本优化AI应用成本控制策略。AI安全让企业AI更可靠。
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评论(10)
这个课程真的太实用了！特别是Prompt工程的讲解，让我对如何让AI更好地理解需求有了更清晰的认识。之前一直对AI大模型选型感到困惑，但看完这部分内容后，选型和接入也变得简单多了。RAG知识库和检索部分的案例也很接地气，对企业来说非常有帮助。Agent和自动化工作流的介绍更是让人眼前一亮，感觉AI应用的未来就在这里。而且，安全与合规方面的内容也讲得很到位，让我对如何负责任地使用AI更有信心了。总的来说，这门课的内容非常全面，实战性强，强烈推荐给想要了解和应用AI大模型的企业和个人！
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