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获课:999it.top/27734/ 一、引言:大模型技术进入产业深水区 2025 年,大模型(LLM)技术已从实验室走向规模化产业应用,但企业面临的核心挑战已不再是"如何调出一个好模型",而是如何工程化落地。本课程聚焦两大产业级技术方向: RAG(检索增强生成)工程化:解决大模型幻觉、数据实时性等关键问题 多模态 Agent 开发:构建能看、能思考、能执行任务的智能体 二、RAG 工程化:从 Demo 到生产级系统 产业级 RAG 架构设计 分层架构: 数据层:结构化/非结构化数据统一向量化(含PDF/PPT解析优化) 检索层:混合检索策略(关键词+向量+图数据库关联查询) 生成层:LLM 输出校准(基于规则与置信度过滤) 性能优化: 向量索引选型对比(FAISS vs Milvus vs PGVector) 缓存策略设计(高频问题结果预生成) 关键问题攻坚 数据新鲜度保障: 增量索引更新(监听数据库binlog/文件系统事件) 时效性分级(新闻类数据分钟级更新,政策文档周级更新) 安全与合规: 敏感信息拦截(基于实体识别的动态屏蔽) 溯源机制(生成结果关联原文片段) 评估体系构建 量化指标:检索命中率、生成结果相关性评分 A/B测试框架:对比直接生成 vs RAG 的业务指标差异 三、多模态 Agent 开发:感知-决策-执行闭环 多模态能力整合 视觉理解:CLIP 模型微调(产业场景的细粒度分类) 语音交互:ASR+TTS 低延迟方案(端到端 <500ms) 跨模态对齐:图文联合推理(如根据产品图生成质检报告) Agent 框架设计 角色分工: 感知 Agent(处理传感器输入) 决策 Agent(任务分解与工具调用) 执行 Agent(操作API/机器人控制) 记忆机制: 短期记忆(对话上下文管理) 长期记忆(向量数据库存储经验) 产业落地案例 智能客服:用户上传故障图片→Agent 调用维修知识库→生成处理方案 仓储巡检:无人机拍摄货架→Agent 识别缺货/错放→触发补货流程 四、工程化能力专项突破 大模型服务部署 推理优化:vLLM 连续批处理、量化部署(INT8 无损压缩) 高可用保障: 模型热切换(蓝绿部署) 降级策略(当GPT-4超时自动切换至本地小模型) 全链路监控 埋点设计:检索耗时分布、生成token成本统计 根因分析:Bad Case 归因(检索失败/模型误解/工具调用错误) 成本控制体系 按业务场景分配算力(重要客户请求优先使用高性能模型) 自建 vs 云API 的成本模拟测算工具 五、课程特色与产业对接 真实项目驱动 金融行业RAG实战:招股书关键信息提取系统 制造业多模态Agent:设备故障诊断助手 企业级工具链 开源框架二次开发(LlamaIndex+LangChain 深度定制) 内部效能工具:Prompt 版本管理平台 就业直通车 合作企业:头部AI公司、券商研究所、智能硬件厂商 岗位方向:大模型架构师、Agent 产品经理 六、2025 大模型工程师核心能力 技术纵深:从模型微调到系统工程的全栈能力 业务抽象:将行业需求转化为技术方案(如零售业"商品描述生成"需求) 成本意识:在效果与投入间找到最佳平衡点 七、行业趋势前瞻 垂直领域大模型:法律/医疗等行业的专属模型+通用模型协作 具身智能突破:多模态 Agent 与机器人实体的深度结合 AI 立法合规:生成内容水印、数据隐私保护的技术实现 (附:课程大纲、企业合作案例集、RAG 性能优化白皮书) 适合人群: 希望切入大模型赛道的开发/算法工程师(需Python基础) 企业技术负责人规划AI落地路径 产品经理构建AI驱动的业务场景

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