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AI知識的培訓

課程背景：
AI（大模型）的發展和應用已成為明確的趨勢，目前大部分企業對于大模型的能力、邊界、本質沒有深入透徹的理解。更加不知道如何基于AI提升工作效率、加速績效改善、推動業務突破。
 在《AI賦能知識管理》課程中，我們將詳細介紹RAG這種最有效率和效果的大模型落地模式，聚焦如何助力企業員工高效落地大模型及企業本地知識庫。通過真實案例分享幫助大家快速建立起對大模型能力的準確認知，明確相關知識管理系統的建設和使用思路，通過落地的RAG方案，發揮AI原動力，助推企業各項工作的變革和業務目標達成。

課程目標：
 詳細介紹RAG這種最有效率和效果的大模型落地模式，聚焦如何助力企業員工高效落地大模型及企業本地知識庫。通過真實案例分享幫助大家快速建立起對大模型能力的準確認知，明確相關知識管理系統的建設和使用思路，通過落地的RAG方案，發揮AI原動力，助推企業各項工作的變革和業務目標達成。

參訓對象：
IT相關人員，部門管理者，企業管理者。

授課形式：
知識講解、案例分析討論、角色演練、小組討論、互動交流、游戲感悟、頭腦風暴、強調學員參與。

課程大綱：
模塊單元知識點互動
開場與引入走近知識管理知識管理基本理念及發展歷程
知識管理在當今時代呈現的新生命力
如何找到知識管理價值入點
關于大模型進企業的現狀和問題誤區
1、期望過高
誤區2、投入方法和資源不當
誤區3、目標與手段背離

模塊一解密大模型
大模型是什么
1、大模型的來源及構成
2、大模型本質，把大模型當“人”看
3、大模型的適用范圍
大模型可以為企業帶來的改變改變
1、各類型企業/各板塊業務增效
改變2、內外部協作智能化
改變3：企業核心價值的增強和轉變
改變4：有效支撐企業智能化轉型
改變5：2-3人微型企業增多與市場競爭格局改變用3-5個簡短案例說明
引入大模型，正當其時1、大模型是明顯接近“人類”的AI（以往的AI產品離“人”的水平差距比較遠）
2、大模型（包含語言、圖像、多模態等）是企業數字化/智能化的發動機/引擎
3、大模型是企業人力管理/盈利能力管理的新階段
4、行業探索期已過，行與不行/如何開展已有初步結論
RAG：當前大模型落地的最優解1、RAG的基礎含義
2、RAG的基本實現過程
3、RAG的優勢（對比大模型直接應用、大模型微調、大模型訓練）
RAG落地的實際案例和體系建設RAG落地體系搭建
1、總述：快速推動RAG企業落地的“365”體系
2、大模型“六邊形戰士”模型及基礎準備工作
業務場景（選取場景，應該遵循高價值、易實現原則）
產品設計（產品基本選型，如對話溝通型、工作臺調取型、工作流嵌入型）
技術攻關（搜索關鍵技術、問答關鍵技術、推薦關鍵技術）
模型算法（大模型的選型和具體選擇方法、周邊算法及模型）
算力規劃（提高算力投產比的方式方法）
數據/知識（企業數據/知識的管理體系和方法）互動一：
用案例串講本節理論：
互動二：
簡要說明，在相關模塊，我們有哪些進一步的培訓或輔導項目

RAG落地實施-知識管理*體系
一、總述：知識運營的“*”體系
基于業務變革的知識變革
知識運營全鏈路管理
業務場景最優探索和價值閉環
二、RAG如何落地的具體措施
1、基于業務變革：知識基礎形態改變和知識質量提升
2、知識運營全鏈路：五部曲
知識生產
知識采集
知識加工
知識應用
知識增補
3、探索和閉環：搭建和運行“知識forAI”管理體系
應用場景落地：
客戶、用戶角度和問題、痛點意識
如何實現問題/痛點角度的業務場景和價值梳理
基于以上體系的知識體系的重構
知識盤點：
知識架構、知識地圖、知識體系
知識規范度和AI友好度評估和提升
知識管理規范與知識貢獻激勵
系統/產品功能建設要點
RAG效果評估
訓練集/測試集的搭建和運用
基于業務價值評估指標和體系
成功用好RAG的五大保障
基礎保障：知識/數據的積累和管理
組織保障：崗位增設與參與人員
體系保障：IT、業務運營等體系的職責與分工協作
文化保障：探索、學習型文化的建立和持續迭代
機制保障：評估和評價機制

RAG在企業落地的項目探討開啟企業落地項目的三步走
第一步：基于“365”體系的評價框架
第二步：（基于自評）定位問題、選擇切入點
第三步：明確第一批優先行動任務互動：
讓聽眾用我們的問卷評估自己企業或體系的情況
總結和提煉

AI知識的培訓