一、AI产品思维和企业AI应用落地指南

第一部分: AI企业落地案例与AI产品思维

1.深入理解AI和应用

2.深入理解AI产品思维

3.AI产品产业化和标准化

4.AI产品落地的价值与难题

5.所有应用都值得被大模型重构一遍！-百度李彦宏

6.AI 2.0彻底改变社会:所有应用都可以被重写一次--李开复

7.微软发布全新AI PC,有哪些启发

8.苹果 pad math notes的AI应用分析

9.AI企业落地场景分析

第二部分: 破解AI落地难题的实战指南

1.AI大模型的工程化原理

2.AI大模型工程化的背景

3.AI大模型工程化的核心

4.AI大模型工程化的建设思路

5.AI大模型工程化业务流程

6.AI大模型工程化系统架构

7. 工程化的技术筹备

8.AI大模型工程化调研评估

9.大模型应用框架

10.AI大模型工程化提示词工程

11.AI大模型工程化开发环境的准备

12.AI大模型工程化工程化的建设要点

13.AI大模型工程化的安全策略

第三部分: AI大模型的工程化落地项目规划

1.项目需求分析

2.大模型落地全流程

3.数据准备及基础大模型构建

4.向量数据库构建

5.大模型与企业应用无缝衔接

6.AI大模型的工程-RAG落地

7.AI大模型的工程化-大模型集成

8.AI大模型的工程化-智能体设计与开发

9.AI大模型的工程化-微调大模型

10.AI大模型的工程化-标记数据集

11.AI大模型的工程化-加载预训练模型

12.AI大模型的工程化-模型评估

13.AI大模型的工程化-工程化部署

14.AI大模型的工程化-部署测试与上线

15.AI大模型的工程化效果评估与数据反馈闭环

第四部分: AI大模型的工程化落地案例

1.某电子制造企业基座大模型的开发与部署

2.某银行基于大模型的“智慧大脑”

3.某工厂大语言模型驱动的知识中台建设背景与规划

4.某工厂基于专有大模型与AIGC技术的智能质量知识创新平台

5.某电厂基于大语言模型的充电桩管理知识助手

6.某新能源电池企业基于大模型的售后供应链管理与优化系统

7.某国产汽车制造企业基于大模型的办公超自动化平台

8.某保险公司基于多模态大模型的办公助手

二、大模型落地实战

第一部分: 大模型落地准备规划

1.企业大模型应用落地的常见形式

2.员工个人办公提效

3.大模型与企业数字化系统相集成

4.用AI原生方式重构企业数字化系统

5.大模型嵌入物联网设备

6.大模型催生新的超级个体形态

7.大模型现有的能力边界

8.大模型现有的能力边界与瓶颈

9.大模型未来提升方向

10.大模型落地的推荐要素

11.数据，算力，模型，人才

12.全面梳理公司已有的业务链条，寻找AI落地场景

13.选取产品与AI的创新结合点

14.用AI替代低效重复的业务环节

15.对标同行业或跨行业友商的AI方案

16.案例分析

第二部分: 企业如何部署和应用大模型

1.大模型的三种建设路径

2.建设路径一：基于商用大模型的应用开发

3.建设路径二：基于开源通用大模型的微调优化

4.建设路径三：从零开始构建完整大模型

5.企业选择建设路径的影响因素

6.大模型的选型标准

7.大模型基础信息评估

8.大模型性能评估

9.大模型备案信息评估

10.大模型的六类应用模式

第三部分: Prompt Engineering 高阶技巧

1.思维链（Chain of Thought, CoT）：

2.引导模型逐步推理反思机制（Self-Reflection）：

3.让模型自己评估输出质量

4.提示模板设计（Prompt Templates）：Jinja2、LangChain Template

5.支持外部工具调用提示设计（Tool Calling Prompt）

6.动态 Prompt 生成：根据用户输入动态构造 Prompt

第四部分: 基于多模态大模型的企业应用案例

1.多模态大模型基本概念

2.多模态GPT多模态应用场景分析

3.OpenAI多模态API解析

4.多模态大模型核心技术

5.多模态提示模板工程

6.多模态思维链

7.多模态基础模型

8.多模态大模型的应用案例

9.视觉问答应用案例

10.图像问答应用案例

11.某企业多模态案例

三、DeepSeek和LangChain开发应用

第一部分: ⼤模型应⽤开发框架 LangChain

1.⼤模型应⽤开发框架 LangChain

2.LangChain基本原理与开发流程

3.LangChain的核心组件：理解任务链与内存模块

4.LangChain开发流程概述

5.为什么需要 LangChain

6.LangChain 典型使⽤场景

7.LangChain 基础概念与模块化设计

8.LangChain 核⼼模块⼊⻔与实战

9.LangChain 的3 个场景

10.LangChain 的6 大模块

11.LangChain 的开发流程

12.创建基于LangChain聊天机器人

第二部分: LangChain核心组件-模型、模型类与缓存

1.构建复杂LangChain应⽤

2.模型的定义与应用

3.语言模型的工作原理

4.Chat类、LLM类模型简介

5.完成基本文本生成任务

6.自定义LangChain Model类

7.模型参数的自定义与调优

8.LangChain与缓存

9.使⽤大模型构建文档问答系统

第三部分: LangChain核心组件-：链 和记忆

1.LLM链

2.LLM链的基本工作流程和参数设置

3.如何在LLM链中嵌入提示词模板和预处理逻辑

4.序列链

5.路由链

6.文档链

7.聊天消息记忆

8.会话缓冲区与会话缓冲窗口

9.会话摘要与支持向量存储

10.LangChain与表达式语言

11. LCEL初探与流式支持

12.LCEL并行执行优化

13.回退机制的设计与实现

LCEL与LangSmith集成

四、DeepSeek构建企业级RAG知识库

第一部分: DeepSeek大模型企业RAG应用

1.RAG技术概述

2.加载器和分割器

3.文本嵌入和 向量存储

4.检索器和多文档联合检索

5.RAG技术的关键挑战

6.检索增强生成实践

7.RAG技术文档预处理过程

8.RAG技术文档检索过程

第二部分: 构建基于DeepSeek RAG：实现检索增强生成

1.何谓检索增强生成

2.提示工程、RAG与微调

3.从技术角度看检索部分的Pipeline

4.从用户角度看RAG流程

5.RAG和Agent

6.通过Llamalndex的ReAct RAG Agent实现检索

7.获取井加载电商的财报文件

8.将财报文件的数据转换为向量数据

9.构建查询引擎和工具

10.配置文本生成引擎大模型

11.创建Agent以查询信息

第三部分: RAG实战案例-企业文档问答系统

1.企业文档问答需求分析与系统设计

2.确定问答系统的需求：识别用户的主要查询类型与目标

3.系统结构与模块划分：明确检索与生成模块的协作方式

4. 搭建向量数据库与检索模块

5.数据预处理与向量化：生成高效的嵌入向量

6.构建与优化索引：提升检索模块的查询速度

7.生成模块的集成与模型调优

8.加载与配置生成模型：选择适合问答系统的生成模型

9.模型优化与提示词调优：提高生成内容的准确性与相关性

10.RAG系统测试、部署与优化

11.测试流程与性能监控：确保系统的稳定性与响应速度

企业环境的部署与上线：实现系统在实际业务中的应用