十月, 2025
1710月全天AI赋能知识管理(全天: 星期五) 上海 价格: 2800
课程介绍
【课程信息】 课程时间&地点:2025年10月17日(星期五)/上 海 课程对象:IT相关人员,部门管理者,企业管理者。 课程费用:¥ 2800元/人(包含:培训费、培训教材、增值税发票、茶歇) 证书:颁发上海市人工智能技术协会培训证书。 【课程介绍】 AI(大模型)的发展和应用已成为明确的趋势,目前大部分企业对于大模型的能力、边界、本质没有深入透彻的理解。更加不知道如何基于AI提升工作效率、加速绩效改善、推动业务突破。 在《AI赋能知识管理》课程中,我们将详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式,聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知,明确相关知识管理系统的建设和使用思路,通过落地的RAG方案,发挥AI原动力,助推企业各项工作的变革和业务目标达成。 详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式,聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知,明确相关知识管理系统的建设和使用思路,通过落地的RAG方案,发挥AI原动力,助推企业各项工作的变革和业务目标达成。 【课程大纲】 模块 单元 知识点 互动 开场与引入 走近知识管理 知识管理基本理念及发展历程 知识管理在当今时代呈现的新生命力 如何找到知识管理价值入点 关于大模型进企业的现状和问题 误区1、期望过高 误区2、投入方法和资源不当 误区3、目标与手段背离 模块一 解密大模型 大模型是什么 1、大模型的来源及构成 2、大模型本质,把大模型当“人”看 3、大模型的适用范围 大模型可以为企业带来的改变 改变1、各类型企业/各板块业务增效 改变2、内外部协作智能化 改变3:企业核心价值的增强和转变 改变4:有效支撑企业智能化转型 改变5:2-3人微型企业增多与市场竞争格局改变 用3-5个简短案例说明 引入大模型,正当其时 1、大模型是明显接近“人类”的AI(以往的AI产品离“人”的水平差距比较远) 2、大模型(包含语言、图像、多模态等)是企业数字化/智能化的发动机/引擎 3、大模型是企业人力管理/盈利能力管理的新阶段 4、行业探索期已过,行与不行/如何开展已有初步结论 RAG:当前大模型落地的最优解 1、 RAG的基础含义 2、 RAG的基本实现过程 3、 RAG的优势(对比大模型直接应用、大模型微调、大模型训练)
更多
课程介绍
【课程信息】
课程时间&地点:2025年10月17日(星期五)/上 海
课程对象:IT相关人员,部门管理者,企业管理者。
课程费用:¥ 2800元/人(包含:培训费、培训教材、增值税发票、茶歇)
证书:颁发上海市人工智能技术协会培训证书。
【课程介绍】
AI(大模型)的发展和应用已成为明确的趋势,目前大部分企业对于大模型的能力、边界、本质没有深入透彻的理解。更加不知道如何基于AI提升工作效率、加速绩效改善、推动业务突破。
在《AI赋能知识管理》课程中,我们将详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式,聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知,明确相关知识管理系统的建设和使用思路,通过落地的RAG方案,发挥AI原动力,助推企业各项工作的变革和业务目标达成。
详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式,聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知,明确相关知识管理系统的建设和使用思路,通过落地的RAG方案,发挥AI原动力,助推企业各项工作的变革和业务目标达成。
【课程大纲】
模块 | 单元 | 知识点 | 互动 |
开场与引入 | 走近知识管理 | 知识管理基本理念及发展历程
知识管理在当今时代呈现的新生命力 如何找到知识管理价值入点 |
|
关于大模型进企业的现状和问题 | 误区1、期望过高
误区2、投入方法和资源不当 误区3、目标与手段背离 |
||
模块一
解密大模型 |
大模型是什么 | 1、大模型的来源及构成
2、大模型本质,把大模型当“人”看 3、大模型的适用范围 |
|
大模型可以为企业带来的改变 | 改变1、各类型企业/各板块业务增效
改变2、内外部协作智能化 改变3:企业核心价值的增强和转变 改变4:有效支撑企业智能化转型 改变5:2-3人微型企业增多与市场竞争格局改变 |
用3-5个简短案例说明 | |
引入大模型,正当其时 | 1、大模型是明显接近“人类”的AI(以往的AI产品离“人”的水平差距比较远)
2、大模型(包含语言、图像、多模态等)是企业数字化/智能化的发动机/引擎 3、大模型是企业人力管理/盈利能力管理的新阶段 4、行业探索期已过,行与不行/如何开展已有初步结论 |
||
RAG:当前大模型落地的最优解 | 1、 RAG的基础含义
2、 RAG的基本实现过程 3、 RAG的优势(对比大模型直接应用、大模型微调、大模型训练) |
||
RAG落地的实际案例和体系建设 | RAG落地体系搭建
|
1、总述:快速推动RAG企业落地的“365”体系
2、大模型“六边形战士”模型及基础准备工作 ○ 业务场景(选取场景,应该遵循高价值、易实现原则) ○ 产品设计(产品基本选型,如对话沟通型、工作台调取型、工作流嵌入型) ○ 技术攻关(搜索关键技术、问答关键技术、推荐关键技术) ○ 模型算法(大模型的选型和具体选择方法、周边算法及模型) ○ 算力规划(提高算力投产比的方式方法) ○ 数据/知识(企业数据/知识的管理体系和方法) |
互动一:
用案例串讲本节理论: 互动二: 简要说明,在相关模块,我们有哪些进一步的培训或辅导项目 |
RAG落地实施-知识管理金三角体系
|
一、总述:知识运营的“金三角”体系
▪ 基于业务变革的知识变革 ▪ 知识运营全链路管理 ▪ 业务场景最优探索和价值闭环 二、RAG如何落地的具体措施 1、 基于业务变革:知识基础形态改变和知识质量提升 2、 知识运营全链路:五部曲 • 知识生产 • 知识采集 • 知识加工 • 知识应用 • 知识增补 3、 探索和闭环:搭建和运行“知识for AI”管理体系 • 应用场景落地: 客户、用户角度和问题、痛点意识 如何实现问题/痛点角度的业务场景和价值梳理 基于以上体系的知识体系的重构 • 知识盘点: 知识架构、知识地图、知识体系 知识规范度和AI友好度评估和提升 • 知识管理规范与知识贡献激励 • 系统/产品功能建设要点 • RAG效果评估 训练集/测试集的搭建和运用 基于业务价值评估指标和体系 |
||
成功用好RAG的五大保障
|
• 基础保障:知识/数据的积累和管理
• 组织保障:岗位增设与参与人员 • 体系保障:IT、业务运营等体系的职责与分工协作 • 文化保障:探索、学习型文化的建立和持续迭代 • 机制保障:评估和评价机制 |
||
RAG在企业落地的项目探讨 | 开启企业落地项目的三步走 | 第一步:基于“365”体系的评价框架
第二步:(基于自评)定位问题、选择切入点 第三步:明确第一批优先行动任务 |
互动:
让听众用我们的问卷评估自己企业或体系的情况 |
总结和提炼 |
【专家介绍】
—
时间
全天 (星期五)
地点
上海
价格
2800