每个企业都需要将内部的经验、案例、最佳实践等萃取为规律,然后在日常工作中进行推广和使用。比如:项目流程管理,项目施工标准,新产品设计方法,业务流程优化,内部知识管理,法务合同审核,政策合规审核等;
本工作坊旨在帮助您掌握利用大型语言模型构建私有知识应用,将企业的私有知识进行有效的萃取及利用。共同探索大模型的潜力,并掌握如何开发个性化、安全性强的企业内部私有知识应用。
课程大纲:
一、搭建你的私有化大模型:
- 开源大模型:LLaMA, Alpaca, Vicuna
- ChatGLM-6B 与 ChatGLM-130B
- ChatGLM-6B 使用(预训练模型)
- ChatGLM-6B 定制(训练你的模型)
- Lora 原理
二、LangChain 开发:
- LangChain 核心组件
- Models,Prompts,Chains
- Memory,Agents,Indexes
- Agent 设计
- ReAct 范式
- Case:动手搭建一个本地知识智能客服
三、企业私有知识问答系统:
- 内部知识管理:PDF,Word 解析
- 向量数据库使用
- 搭建本地知识智能问答(LangChain + ChatGLM)
- WebUI 搭建
四、实操环节设置:
- ChatGLM 训练与微调
- 使用 LangChain 搭建本地知识智能客服
- 企业私有知识问答系统
- 数据解析与切分
- 向量数据库使用
- LangChain+ChatGLM
- WebUI 搭建
目标人群:
- 企业中高管,项目负责人,业务负责人、数据分析师、业务人员
学员收益:
- 深入了解大型语言模型:学员将了解大型语言模型的原理、应用领域和潜力,掌握如何有效利用大模型进行知识应用开发;
- 私有知识应用开发技能:学员将学习如何搭建私有化大模型、开发个性化、安全性强的企业内部私有知识应用。他们将掌握 LangChain 开发、ChatGLM 训练与微调、向量数据库的使用等关键技能;
- 实践能力提升:通过实操环节设置,学员将亲自动手进行 ChatGLM 训练、LangChain 开发和 WebUI 搭建。这将帮助他们加深对知识应用开发流程和方法的理解,并提升实践能力;
- 企业场景应用:构建企业内部知识智能客服、开发私有知识问答系统等。这将帮助他们将所学应用于实际工作场景中,提升工作效率和解决业务挑战。
动手操作环境:
- ChatGLM 训练与微调
- 使用 LangChain 搭建本地知识智能客服
- 企业私有知识问答系统
学员要求:
- 准备本地安装 Python,或者有 Google Colab 账号