大模型应用_366页_25mb

该课程系统介绍了大模型的应用技术，涵盖通用人工智能与数字经济创新团队的24级计算机科学与技术专业相关知识。核心内容包括：大模型概述、提示工程、AI智能体设计、检索增强、多模态处理框架、使用工具及行业案例等。课程采用理论与实践结合的方式，包括提示词优化策略、工具调用、知识库构建及多智能体协作等内容。

课程以大语言模型（LLM）为基础，解析其核心能力如文本生成、翻译、推理及多模态处理。提示工程部分强调任务目标、角色设定、上下文提供与格式控制，举例说明模糊指令的优化方法及常见错误与改进策略。AI智能体部分重点讲解其自主决策、工具调用、多步任务处理等特性，包括单智能体的规划、记忆与执行过程，以及多智能体协作框架（如MetaGPT）在企业环境中的应用场景。

检索增强模块区分非结构化（文档处理）与结构化数据（关系数据库、知识图谱）的应用差异，分析RAG技术对解决模型幻觉问题的改进。认知框架包括情景学习、思维链、自我一致性等方法，提升模型推理能力。大模型使用工具部分讨论了如何通过集成外部资源（如数据库、API）扩展智能体能力，并列举了工具选择与工作流设计的应用示例。

课程还分享了多个行业案例，如法律领域通过知识库与检索优化实现精准咨询，金融行业中利用可信模型降低征信成本，教育领域结合AI查重技术保障学术诚信，医疗领域开发多模态智能体提升疾病诊断准确率。教学方式包含在线平台使用（如女娲、Kimi等）及本地部署方法，旨在培养学生的AI应用实践能力，应用于文本生成、数据分析、图像处理等场景。课程考核通过实验项目和理论测试结合，提升学生在AI领域的问题解决能力。