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課程背景：

AI（大模型）的發(fā)展和應(yīng)用已成為明確的趨勢，目前大部分企業(yè)對于大模型的能力、邊界、本質(zhì)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(yè)務(wù)突破。

在《AI賦能知識管理》課程中，我們將詳細(xì)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(yè)員工高效落地大模型及企業(yè)本地知識庫。通過真實(shí)案例分享幫助大家快速建立起對大模型能力的準(zhǔn)確認(rèn)知，明確相關(guān)知識管理系統(tǒng)的建設(shè)和使用思路，通過落地的RAG方案，發(fā)揮AI原動力，助推企業(yè)各項(xiàng)工作的變革和業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成。

培訓(xùn)對象：

IT相關(guān)人員，部門管理者，企業(yè)管理者。

課程收益：

詳細(xì)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(yè)員工高效落地大模型及企業(yè)本地知識庫。通過真實(shí)案例分享幫助大家快速建立起對大模型能力的準(zhǔn)確認(rèn)知，明確相關(guān)知識管理系統(tǒng)的建設(shè)和使用思路，通過落地的RAG方案，發(fā)揮AI原動力，助推企業(yè)各項(xiàng)工作的變革和業(yè)務(wù)目標(biāo)達(dá)成。

課程大綱：

開場與引入

一、走近知識管理

1.知識管理基本理念及發(fā)展歷程

2.知識管理在當(dāng)今時(shí)代呈現(xiàn)的新生命力

3.如何找到知識管理價(jià)值入點(diǎn)

二、關(guān)于大模型進(jìn)企業(yè)的現(xiàn)狀和問題

1.誤區(qū)1、期望過高

2.誤區(qū)2、投入方法和資源不當(dāng)

3.誤區(qū)3、目標(biāo)與手段背離

模塊一、解密大模型

一、大模型是什么

1、大模型的來源及構(gòu)成

2、大模型本質(zhì)，把大模型當(dāng)“人”看

3、大模型的適用范圍

二、大模型可以為企業(yè)帶來的改變

改變1、各類型企業(yè)/各板塊業(yè)務(wù)增效

改變2、內(nèi)外部協(xié)作智能化

改變3：企業(yè)核心價(jià)值的增強(qiáng)和轉(zhuǎn)變

改變4：有效支撐企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型

改變5：2-3人微型企業(yè)增多與市場競爭格局改變

三、引入大模型，正當(dāng)其時(shí)

1、大模型是明顯接近“人類”的AI（以往的AI產(chǎn)品離“人”的水平差距比較遠(yuǎn)）

2、大模型（包含語言、圖像、多模態(tài)等）是企業(yè)數(shù)字化/智能化的發(fā)動機(jī)/引擎

3、大模型是企業(yè)人力管理/盈利能力管理的新階段

4、行業(yè)探索期已過，行與不行/如何開展已有初步結(jié)論

四、RAG：當(dāng)前大模型落地的最優(yōu)解

1、RAG的基礎(chǔ)含義

2、RAG的基本實(shí)現(xiàn)過程

RAG的優(yōu)勢（對比大模型直接應(yīng)用、大模型微調(diào)、大模型訓(xùn)練）

RAG落地的實(shí)際案例和體系建設(shè)

RAG落地體系搭建

1、總述：快速推動RAG企業(yè)落地的“365”體系

2、大模型“六邊形戰(zhàn)士”模型及基礎(chǔ)準(zhǔn)備工作

?業(yè)務(wù)場景（選取場景，應(yīng)該遵循高價(jià)值、易實(shí)現(xiàn)原則）

?產(chǎn)品設(shè)計(jì)（產(chǎn)品基本選型，如對話溝通型、工作臺調(diào)取型、工作流嵌入型）

?技術(shù)攻關(guān)（搜索關(guān)鍵技術(shù)、問答關(guān)鍵技術(shù)、推薦關(guān)鍵技術(shù)）

?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(guī)劃（提高算力投產(chǎn)比的方式方法）

?數(shù)據(jù)/知識（企業(yè)數(shù)據(jù)/知識的管理體系和方法）

RAG落地實(shí)施-知識管理金三角體系

一、總述：知識運(yùn)營的“金三角”體系

? 基于業(yè)務(wù)變革的知識變革

? 知識運(yùn)營全鏈路管理

? 業(yè)務(wù)場景最優(yōu)探索和價(jià)值閉環(huán)

二、RAG如何落地的具體措施

1、基于業(yè)務(wù)變革：知識基礎(chǔ)形態(tài)改變和知識質(zhì)量提升

2、知識運(yùn)營全鏈路：五部曲

•知識生產(chǎn)

•知識采集

•知識加工

•知識應(yīng)用

•知識增補(bǔ)

3、探索和閉環(huán)：搭建和運(yùn)行“知識for AI”管理體系

•應(yīng)用場景落地：

客戶、用戶角度和問題、痛點(diǎn)意識

如何實(shí)現(xiàn)問題/痛點(diǎn)角度的業(yè)務(wù)場景和價(jià)值梳理

基于以上體系的知識體系的重構(gòu)

•知識盤點(diǎn)：

知識架構(gòu)、知識地圖、知識體系

知識規(guī)范度和AI友好度評估和提升

•知識管理規(guī)范與知識貢獻(xiàn)激勵(lì)

•系統(tǒng)/產(chǎn)品功能建設(shè)要點(diǎn)

•RAG效果評估

訓(xùn)練集/測試集的搭建和運(yùn)用

基于業(yè)務(wù)價(jià)值評估指標(biāo)和體系

成功用好RAG的五大保障

•基礎(chǔ)保障：知識/數(shù)據(jù)的積累和管理

•組織保障：崗位增設(shè)與參與人員

•體系保障：IT、業(yè)務(wù)運(yùn)營等體系的職責(zé)與分工協(xié)作

•文化保障：探索、學(xué)習(xí)型文化的建立和持續(xù)迭代

•機(jī)制保障：評估和評價(jià)機(jī)制

RAG在企業(yè)落地的項(xiàng)目探討

開啟企業(yè)落地項(xiàng)目的三步走第一步：基于“365”體系的評價(jià)框架

第二步：（基于自評）定位問題、選擇切入點(diǎn)

第三步：明確第一批優(yōu)先行動任務(wù)

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