第一天

理解大模型概念

大語言模型基本概念

GPT系列基本概念、

chatGPT使用

智譜清言大模型使用

阿里通義千問大模型使用

科大訊飛大模型使用

提示詞指令工程

Prompt的典型構(gòu)成

Prompt提問技巧

解鎖Prompt的更多用法

理解大模型智能體

使用國內(nèi)大模型搭建智能體實戰(zhàn)

OpenAI大模型快速使用

OpenAI核心概念

理解OpenAI 模型介紹

快速使用OpenAI

OpenAI Chat Role

實現(xiàn)多輪對話

實現(xiàn)智能聊天機器人

國內(nèi)大模型API：智譜、通義千問

理解Message消息和角色定位

OpenAI提示詞實戰(zhàn)

應(yīng)用實戰(zhàn)：實現(xiàn)多輪聊天機器人

理解文本推理和思維鏈

第二天

大模型應(yīng)用開發(fā)-Embedding嵌入

理解文本推理和思維鏈

理解Embedding基本概念

Embedding實現(xiàn)原理

理解Token

OpenAI Embedding 接口介紹

智譜、通義千問 Embedding接口介紹

理解余弦相似度計算

Embedding應(yīng)用：實現(xiàn)長津湖短評文本推薦

案例實戰(zhàn)：加載本地數(shù)據(jù)集實現(xiàn) Q/A機器人

案例實戰(zhàn)：使用Kmeans實現(xiàn)文本聚類

案例實戰(zhàn)：使用樸素貝葉斯算法實現(xiàn)京東紅酒評論分類

OpenAI 之增強生成（RGA）和實現(xiàn)文本任務(wù)

文本生成任務(wù)介紹

加載本地知識庫(PDF)

實現(xiàn)文檔切分并向量化

灌入向量數(shù)據(jù)庫，實現(xiàn)檢索

案例實戰(zhàn)：搭建基于本地知識庫的智能聊天機器人

理解函數(shù)調(diào)用(Function Calling)

OpenAI實現(xiàn)函數(shù)調(diào)用增強文本生成任務(wù)

文本信息抽取

實戰(zhàn)：實現(xiàn)NLP文本信息抽取

實戰(zhàn)：實現(xiàn)文本糾錯

實戰(zhàn)：實現(xiàn)生成合成數(shù)據(jù)

實戰(zhàn)：實戰(zhàn)文本分類

實戰(zhàn)：實戰(zhàn)文本機器翻譯

第三天

語音/視覺/文生圖大模型開發(fā)

視覺與圖像識別原理概述

圖像合成DALL.E

圖像理解-車牌識別

語音識別文字

語音識別長文件

將文本轉(zhuǎn)換成語音之TTS

實現(xiàn)目標(biāo)定位和圖像檢測

使用Streamlit搭建web前端

Streamlit安裝和概述

Streamlit文本顯示

Streamlit 數(shù)據(jù)顯示

圖表可視化組件

Form表單元素

多媒體組件

狀態(tài)組件

頁面布局和容器

會話管理

緩存裝飾器

案例實戰(zhàn)：構(gòu)建聊天機器人

案例實戰(zhàn)：搭建本地知識庫的問答機器人

Streamlit部署