生成式大模型实战应用进阶课程
培训对象：
具备一定AI基础的算法工程师；AI应用开发者；企业AI技术团队骨干；以及希望深入掌握生成式大模型高级应用的技术人员。
培训目标：
使学员深入理解生成式大模型的核心架构与高级应用技术。精通提示词工程的高级技巧（思维链、自我一致性、思维树），能够针对复杂任务设计高效的提示策略。掌握RAG系统的高级优化方法、工具调用（Function Calling）机制及智能体（Agent）的雏形与框架。具备运用生成式大模型解决软件研发全生命周期中复杂问题的能力，显著提升研发效能。
培训内容介绍：
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生成式大模型技术回顾：回顾Transformer架构核心原理，深入讲解自回归语言模型的生成机制。理解涌现能力的产生条件、衡量方法及对模型应用的启示。
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思维链（CoT）原理与应用：详细讲解思维链提示的工作原理，包括Zero-Shot CoT与Few-Shot CoT的实现方法。通过数学推理、逻辑谜题等案例，演练思维链提示的编写技巧。
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自我一致性（Self-Consistency）：学习自我一致性方法如何通过多次采样与投票机制提升推理准确性。掌握自我一致性与思维链的联合应用策略。
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思维树（Tree of Thoughts）：深入讲解思维树提示的架构，包括思维分支生成、状态评估、搜索策略（BFS/DFS）。演练复杂规划任务中的思维树应用。
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RAG架构深度优化：学习RAG系统的进阶优化策略，包括数据清洗与增强、智能分块策略（语义分块、递归分块）、检索结果重排序（Re-ranking）、多路召回融合等方法。
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多模态RAG实现：讲解多模态RAG的技术架构，支持图像、表格、文档等多格式数据的检索与生成。实操基于多模态嵌入模型的图文混合检索问答系统。
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Function Calling原理深入：深入剖析工具调用（Function Calling/Tool Calling）的底层机制，包括函数定义格式、参数解析、调用决策、结果回传等完整流程。
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Function Calling实战开发：实操定义业务函数（如查询数据库、调用API、发送邮件），让大模型根据用户意图自主决策调用合适工具。构建具备外部交互能力的智能应用。
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智能体（Agent）核心框架：学习智能体的基本框架（感知-思考-行动），深入理解ReAct（Reason+Act）模式的运作原理。对比分析主流Agent框架（LangChain、AutoGen、MetaGPT）的设计思路。
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多智能体协同机制：讲解多智能体系统的协作模式（主从式、对等式、竞争式），通过MetaGPT软件公司模拟案例，理解多智能体分工与协同的价值。
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LLM在软件研发中的应用：系统学习大模型在需求分析（生成用户故事）、技术选型（对比方案）、代码生成（复杂功能实现）、代码评审（缺陷检测）、单元测试（自动生成）、接口测试（用例设计）等全流程中的应用。
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AI辅助编程工具高级应用：掌握GitHub Copilot、Cursor、通义灵码等AI编程工具的高效使用方法，包括上下文感知、指令编写、代码解释、重构建议等进阶技巧。
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中科信软培训中心，资深专家或讲师
大多名牌大学，硕士以上学历，相关学历背景专业，理论素养高
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针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
