一、多模态大模型底层逻辑和技术原理

第一部分:多模态大模型基础理论与技术解析

1.多模态与大模型简介

2.多模态数据的种类与特点

3.大模型的核心能力与应用领域

4.表征学习与迁移学习

5.内容生成与模态对齐

6.模态对齐的实现方法与技术难点

7.多模态生成任务的典型案例

8.多模态大模型发展历程

9.单模态到多模态的发展路径

10.多模态大模型的技术里程碑汇总

第二部分: 多模态大模型核心架构

1.Transformer基本原理剖析

2.跨模态对齐技术：注意力机制与嵌入对齐

3.嵌入空间的对齐方法与损失函数优化

4.多头注意力机制在对齐中的应用

5.模态融合数据级、特征级与目标级

6.数据级融合的实现与场景应用

7.特征级融合的建模方法与优化

8.模态解耦与共享学习框架

9.模态解耦的多任务学习策略

10.参数共享框架的设计与优化

第三部分: 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

第四部分: 多模态大模型API构建应用程序（多案例，灵活选择）

1.应用程序开发概述

2.案例项目分析

3.项目1：构建新闻稿生成器

4.项目2：语音控制

5.项目3：企业管理系统MIS应用案例分析

6.项目4：某企业智能管理系统

二、基于多模态大模型的本地知识库RAG

第一部分: RAG技术概述

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.如何生成和存储Embedding

5.检索器和多文档联合检索

6.RAG技术的关键挑战

7.检索增强生成实践

8.RAG技术文档预处理过程

9.RAG技术文档检索过程

第二部分: 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

第三部分: 基于Agent的RAG知识库（Agentic RAG）

1.Agent的四大要素

2.Agent的规划和决策能力

3.Agent的各种记忆机制

4.Agent的核心技能：调用工具

5.Agent的推理引擎：ReAct框架

6.何谓ReAct

7.用ReAct框架实现简单Agent

8.基于ReAct框架的提示

9.构建ReAct Agent

第四部分: 基于多模态构建Agent

1.多模态技术原理讲解

2.常用的多模态模型介绍、原理解析

3.多模态典型应用场景举例，以及技术实现

4.多模态技术实战

5.多模态需求输入：图像、语音、文本

6.语音输入集成模块

7.图像输入集成模块

8.核心需求理解与多轮输入整合模块

9.语音输入处理

10.利用多模态技术实现多模态智能聊天对话

11.基于多模态大模型的Agent开发

第五部分: Agentic RAG智能体实战-智能翻译Agent

1.翻译需求分析与设计规划

2.多语言支持与术语一致性设计

3.输入输出格式与核心模块规划

4.核心逻辑与代码原理：多语言模型与翻译算法详解

5.多语言模型的调用与上下文保持

6.翻译优化与错误处理机制

7.Prompt设计与多轮交互实现

8.代码实现与智能体集成：从开发到部署的全流程

9.翻译系统的代码实现与模块测试

10.智能翻译系统的部署与优化

三、本地知识库RAG核心组件及工具介绍

第一部分: RAG的架构和核心组件

1.RAG架构

2.文档的导入和解析

3.文档的分块

4.文本块的嵌入

5.向量数据库的选择

6.文本块的检索

7.回答的生成

8.案例实践- 如何快速搭建RAG系统

9.使用框架：LangChain的RAG实现

10.使用低代码平台coze、Dify、智谱构建RAG

第二部分: 企业私有知识的数据导入

1.用数据加载器读取

2.LangChain中的数据加载器

3.用LangChain读取目录中的所有文件

4.用LlamaIndex读取目录中的所有文档

5.用LlamaHub连接Reader并读取数据库条目

6.用Unstructured工具读取各种类型的文档

7.读取图片中的文字

8. 读取PPT中的文字

9.用大模型整体解析图文

10.网页文档的爬取和解析

11.PDF文件的文本格式、布局识别及表格解析

12.PDF文件加载工具概述

13.案例分析  

第三部分: RAG核心技术-文本切块

1.RAG场景下的提示词和文本切片

2.文本切块

3.固定大小文本切块

4.特殊格式文本切块

5.基于深度学习模型的文本

6.不同的分块策略

7.递归分块

8.带滑动窗口的句子切分

9.分块时混合生成父子文本块

10.分块时为文本块创建元数据

11.在分块时形成有级别的索引  

第四部分: 嵌入（Embedding）向量和向量数据库基础　

1.嵌入Embedding核心概念

2.嵌入是对外部信息的编码

3.句子嵌入模型和SentenceTransformers框架

4.图像和音频嵌入模型

5.大模型时代的嵌入模型

6.什么是向量　

7.向量间的相似度　

8.相似度应用案例　

9.为什么需要向量数据库　

10.向量数据和传统数据的差异　

11.数据库核心原理

12.向量数据库

第五部分: RAG查询检索前处理　

1.查询检索构建

2.Text-to-SQL——自然语言到SQL的转换

3.Text-to-Cypher——从自然语言到图数据库查询

4.Self-query Retriever——自动从查询中生成元数据过滤条件

5.查询翻译——更好地阐释用户问题

6.查询重写——将原始问题重构为合适的形式

7.查询分解——将查询拆分成多个子问题

8.查询澄清——逐步细化和明确用户的问题

9.查询扩展——利用HyDE生成假设文档

10.查询路由——找到正确的数据源

11.逻辑路由——决定查询的路径

12.语义路由——选择相关的提示词