课程简介
随着人工智能技术的飞速发展，金融行业正经历着前所未有的变革。AI技术以其强大的数据处理能力、智能化的决策支持以及高效的业务优化潜力，逐渐成为推动金融行业创新发展的关键力量。从风险管理、智能投顾、到客户服务、市场预测，AI在金融领域的应用日益广泛，不仅提升了金融服务的效率和质量，也重塑了金融行业的竞争格局。然而，面对这一技术革命，金融行业从业者普遍面临着AI技术应用能力不足、实战经验匮乏等挑战，如何快速掌握AI技术精髓，并将其有效融入金融业务场景，成为摆在每一位金融从业者面前的紧迫课题。
本课程涵盖DeepSeek应用实践、模型优化、RAG与Agent技术实战等核心内容，旨在帮助学员深入了解DeepSeek模型架构与发展路线，掌握大模型微调与知识蒸馏技术，优化RAG系统性能，并探索多模态与Agent前沿技术。通过实践环节，帮助学员构建企业文档智能处理工作流，实现轻量级模型蒸馏，构建高性能RAG系统，并开发多模态应用与企业级Agent系统，全面提升学员的AI技术应用与创新能力，为金融行业数字化转型提供有力支持。
课程收益
1、帮助学员深入了解DeepSeek模型架构与技术原理，掌握DeepSeek应用实践与模型优化技术；
2、帮助学员掌握掌握DeepSeek模型微调与知识蒸馏技术；
3、帮助学员深入理解RAG技术的核心原理与技术演进路线，掌握向量检索优化与召回率提升方法，以及GraphRAG与知识图谱融合技术；
4、帮助学员掌握MCP协议原理与工具调用标准，构建企业级Agent系统
受众人群
金融机构管理者、技术人员及其他对AI技术感兴趣的人员
课程周期
2天（12H）
课程大纲
标题 | 授课内容 |
一、DeepSeek应用实践 | 1. DeepSeek模型架构与技术原理 (1) DeepSeek发展路线与技术演进 (2) MoE架构设计与性能优势 (3) 训练范式：SFT、RLHF、GRPO与PRM技术 (4) 推理优化与并行计算技术 2. 大模型应用开发工具链 (1) DeepSeek API接口设计与调用方法 (2) 开发环境配置与性能优化技巧 (3) LangChain与LlamaIndex框架实战应用 (4) 实践环节：企业文档智能处理工作流构建 ① 多格式文档(PDF/Word/PPT)解析与知识提取 ② 多工作流并行处理实现 ③ 企业聊天机器人快速部署与集成 |
二、大模型微调技术深度解析 | 1. 微调技术基础与方法论 (1) 全参数微调与高效微调(LoRA/QLoRA) (2) DeepSeek模型微调参数经验 (3) 数据准备与预处理最佳实践 2. 知识蒸馏技术详解 (1) 蒸馏原理与在DeepSeek中的应用 (2) DeepSeek蒸馏模型流程 (3) 蒸馏损失函数设计与优化 (4) 实践环节：轻量级模型蒸馏实操 |
三、RAG技术优化与实践 | 1. RAG技术深度剖析 (1) RAG核心原理与技术演进路线 (2) 向量检索优化与召回率提升方法 (3) GraphRAG与知识图谱融合技术 (4) 实践环节：高性能RAG系统构建 ① 文档索引建立 ② 混合检索策略实现 ③ RAG性能调优与问题排查 2. RAG评估与调优 (1) RAG系统评估指标体系 (2) 高质量测试集构建方法论 (3) 检索质量与相关性优化技术 (4) 实践环节：RAG系统评估与优化 ① 测试集设计与构建 ② 性能瓶颈识别与解决 ③ 召回率与精确度平衡优化 |
四、Agent与MCP协议实践 | 1. 多模态与Agent前沿技术 (1) 多模态模型架构与训练范式 (2) 文本+图像+语音+视频融合处理 (3) DeepSearch发展现状与未来路径分析 (4) 实践环节：多模态应用开发 ① 图像理解与文本生成集成 ② 多模态交互界面构建 ③ 复杂场景多模态处理流程 2. Agent与MCP协议实践 (1) Agent技术演进与核心功能组件 (2) MCP协议原理与工具调用标准 (3) Agent系统工程化部署与监控 (4) 实践环节：企业级Agent系统构建 ① Agent与企业内部API集成 ② 基于MCP的多Agent协同业务处理 ③ Agent驱动的智能工作流自动化实现 |
Richard Ma
百林哲咨询（北京）有限公司专家团队成员
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