企业内训｜提示词工程师高阶技术内训-某运营商研发团队

近日，TsingtaoAI为某运营商技术团队交付提示词工程师高级技术培训，本课程为期2天，深入探讨深度学习与大模型技术在提示词生成与优化、客服大模型产品设计等业务场景中的应用。内容涵盖了深度学习前沿理论、大模型技术架构设计与优化、以及如何将提示词工程与电信行业的实际业务需求紧密结合。通过深入的技术探讨、案例分析和实战操作，学员将学习到最新的LLM技术和提示词工程技巧，并掌握如何在复杂的业务环境中设计、优化和部署大模型解决方案，以提高电信业务的自动化和智能化水平。

课程强调技术深度和业务场景的结合，适合技术专家、算法工程师等具有一定深度学习基础的专业人员。课程帮助学员突破技术难点，提升实际应用能力，并为企业的智能化转型和服务创新提供技术支撑。

授课现场

内训目标

1. 掌握深度学习与提示词工程的结合应用
   学员将深入理解深度学习的前沿进展，并掌握如何将深度学习技术应用于提示词优化，提升在实际业务场景中的应用能力。
2. 深入了解大模型技术架构设计与优化
   学员将学习大模型的核心架构设计原则，并通过案例分析与实战操作，掌握大模型的分布式训练、推理优化与多场景部署策略，提升模型的计算效率与应用效果。
3. 掌握提示词工程高级技巧与算法优化
   学员将学习提示词生成的高级技巧与算法优化方法，特别是在复杂场景中的实际应用，提升提示词工程的技术水平和创新能力。
4. 提升客服大模型产品设计与优化能力
   学员将掌握客服大模型的架构设计、算法优化与性能评估技术，结合电信行业的实际业务需求，设计出具备高度实用性的客服大模型解决方案。

课程大纲

第一模块：智能体（Agent）的应用

1.什么是智能体概要讲解

• • 1.1 智能体的定义与特点
  • 1.2 智能体的分类（自主智能体、交互智能体、协作智能体等）
  • 1.3 智能体的基本结构（感知、决策、行动）

2.设计智能体的因素与过程

• • 2.1 构建智能体的基本要素（感知器、效应器、学习算法等）
  • 2.2 智能体的设计流程（需求分析、模型选择、算法实现）
  • 2.3 环境对智能体构建的影响（封闭环境与开放环境）
  • 2.4 智能体的测试与验证

3.索引技术在智能体的作用

• • 任务规划与记忆管理
  • 长短时记忆协作
  • 多任务并行执行
  • 信息检索与优化

4.企业构建智能体的落地场景种类

• • 4.1 构建知识库型智能体（Knowledge-Based Agents）
  • 4.2 构建系统集成型智能体（ERP-Integrated Agents）
  • 4.3 构建决策类智能体（Decision-Making Agents）
  • 4.4 构建行动类智能体（Action-Oriented Agents）
  • 关键点回顾（技术）

信息检索、知识图谱构建

API集成、中台系统、微服务架构

机器学习（ML）、深度学习（DL）、数据分析与预测

机器人流程自动化（RPA）、物联网（IoT）、自动化控制

5.强化学习在智能体的应用

• • 5.1 强化学习的基本原理与框架
  • 5.2 强化学习在智能体中的实际应用（机器人控制、游戏AI等）
  • 5.3 强化学习的挑战与优化（探索与利用的平衡、奖励设计）

6.综合应用与讨论：

LLM Chain与ReAct Agent切换：实现对话与规划功能的融合。

双记忆机制：长时记忆与对话连贯。

ReAct能力：集成了规划与执行的循环反馈系统。

案例分享

基于llama大模型的数字人智能体的构建。agent 主要功能涉及如下：

1. 自主决策能力
2. 任务管理与自动化
3. 高度的可定制性与模块化设计
4. 增强的互动功能

第二模块：开源大模型的应用与部署，微调

1.深入探讨LLaMA3的指标和参数

• • 1.1 LLaMA3的性能指标（准确率、推理速度、参数量等）
  • 1.2 LLaMA3模型的核心架构
  • 1.3 对比其他开源模型的优势与劣势

2.LLaMA3的数据分布情况

• • 2.1 LLaMA3的训练数据源（公开数据、特定领域数据等）
  • 2.2 数据预处理与清洗的策略
  • 2.3 数据分布对模型表现的影响（领域特化、泛化能力等）

3.LLaMA3的微调技术

• • 3.1 微调的概念与必要性
  • 3.2 微调的不同方法（全模型微调、部分参数微调、LoRA等）
  • 3.3 迁移学习作为微调策略
  • 3.4 微调过程中的常见挑战（过拟合、数据不足等）

4.LLaMA3部署流程，资源评估

• • 4.1 部署前的硬件资源评估（GPU/TPU要求、内存需求等）
  • 4.2 LLaMA3模型的部署步骤（环境准备、模型加载、接口设计）
  • 4.3 部署中的成本优化建议（集群配置、弹性扩展等）

5.模型与国产适配

• • 5.1 LLaMA3与国产芯片（如昇腾）的适配方案
  • 5.2 国产大模型的竞争与合作
  • 5.3 模型适配中的性能优化措施

6.推理与优化

• • 6.1 推理速度优化的技术（模型剪枝、量化、蒸馏等）
  • 6.2 推理在不同场景中的表现分析（实时性要求、批处理应用等）
  • 6.3 推理服务的高可用性和容错机制

7.垂直领域的小模型应用

• • 7.1 垂直领域小模型的定义与优势
  • 7.2 小模型在特定行业的部署（法律、医疗、金融等）
  • 7.3 小模型在资源受限场景下的应用（低功耗设备、边缘计算等）

案例分享：基于llama3的 助教项目的案例分享，涉及以下技术：

1. llama3的在教学方向的微调
2. llam3的部署，资源的评估方式
3. 国产的适配
4. 如果通过推理和优化，提升处理能力等。

第三模块：提示词的优化

以智能客服系统为案例，重点讲述提示词的优化过程、方向和效果。以及优化过程的改进方法、数据分析和迭代的过程。

1.提示词优化的方向概要

• • 1.1 提示词在大模型中的作用
  • 1.2 提示词优化的主要方向（语言精确性、上下文连贯性、响应速度等）
  • 1.3 提示词优化对模型表现的提升（生成内容的相关性与准确性）

2.基于客服系统的提示词优化全流程

• • 2.1 客服系统提示词优化的需求分析（高效响应、个性化服务等）
  • 2.2 提示词设计的初期迭代（关键词提取、用户行为分析）
  • 2.3 提示词优化的反馈与改进（根据用户反馈不断调整）

3.基于客服系统提示词优化的总结

• • 3.1 常见提示词优化问题与解决方案
  • 3.2 提示词优化的长期维护（动态更新、定期评估）
  • 3.3 提示词优化的成功案例分析

全部课程的回顾

回答问题和讨论

讲师介绍

陈老师 大模型/深度学习/智算优化技术专家

教育背景

硕士学位 | 天津大学 专业：高性能计算

研究方向：分布式计算、深度学习模型优化、GPU加速计算。

专业领域

华为昇腾技术栈: 深入掌握华为昇腾AI计算平台，包括昇腾算子开发、HCCL集合通信优化、智算集群建设与性能调优。

智算集群建设与优化: 专注于大规模智算集群的设计、部署、设备选型、网络配置及系统集成，提升集群性能和稳定性。

深度学习与高性能计算: 研究和应用分布式训练框架、优化技术，进行大规模计算任务的高效处理。

网络与系统集成: 在复杂网络环境下进行系统集成，确保数据传输的高效性与系统的稳定性。

AI开发框架: 熟悉多种AI开发框架，包括NCE fabric、NCE insight fabric、MindX和ModelArts平台的高阶使用。

学术成就

论文发表: 在国际顶级期刊上发表多篇高影响力研究论文，涉及高性能计算与AI模型优化领域，包括：《IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems》：论文集中于深度学习技术在高性能计算中的应用。《Frontiers in Immunology》：研究了GPU加速技术在生物信息学中的应用。

专利：

“图像分类方法及装置”：改进了图像分类的准确性和处理速度。

“神经网络模型的训练方法及装置”：优化了神经网络模型的训练效率。

国际会议: 多次在国际学术会议上发表演讲，涵盖AI、深度学习和高性能计算领域。

教学与培训经验

过往大模型相关的培训内容

• 大模型（LLM）技术原理与应用
• 大模型在不同行业的具体落地案例分析
• 机器学习与神经网络基础及进阶
• Python及Java编程语言应用

相关培训案例

• TsingtaoAI：为公司研发团队进行大模型技术培训，内容涵盖大模型的基本原理、开发实践以及在金融科技和营销业务中的应用。
• 苏泊尔：对IT/AI技术团队进行大模型技术培训，提升团队对大模型技术的理解、掌握和应用能力。
• 建设银行：开展关于大模型技术系统的专题培训，分享大模型系统设计、技术实现及实际应用中的经验和挑战。

孙老师，资深大模型算法专家

毕业于中国科学技术大学自动化系，拥有20+年IT/AI经验，先后在IBM、华为、顺丰、KPMG等知名企服务于DBS,UBS,HSBC等大型银行客户。2023年起All in生成式AI应用创业，专注于金融领域的AI咨询、系统实施和培训。精通生成式AI相关技术栈和应用系统设计开发。

2023.10-至今：生成式AI研发专家

ž 持续跟踪国内外开源和闭源大模型的发展动态，进行本地部署或通过API集成到系统，熟悉GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Command R, GLM, Qwen, Deepseek, Moonshot, Xunfei Spark, Ernie, Yi, MiniMax等模型，能够根据金融行业不同的业务场景进行模型选取

ž 熟悉大量开源嵌入模型和向量数据库，如BGE, Jina, Nomic等系统嵌入模型和Qdrant, Milvus, Chroma, LanceDB, Fincore等向量数据库，并能提供选型建议

ž 熟练掌握Langchain, Llamaindex, Langgraph等生成式AI应用开发框架，并能根据金融行业的业务场景选型和应用

ž 研究了多个开源和闭源平台级产品，包括Coze, DSPy和各模型厂商提供的在线chatbot和智能体平台等

ž 设计开发了多个生成式AI应用，从简单的多轮对话聊天机器人，到RAG、Agent、Agentic Workflow还有Vscode代码生成插件和浏览器插件；精通生成式AI应用系统架构设计和系统调优

ž 部署了stable-diffusion模型进行文生图能力评估测试，同时持续跟踪国内外文生图模型和平台发展, 熟悉国内厂商文生图平台及API

ž 部署并在系统种集成了speech-to-text和text-to-speech的模型，如Whisper, EmotiVoice

ž 进行了多场大模型技术应用培训，包括对金融行业的IT团队进行的“AIGC大模型技术在金融领域的场景化应用“培训。

2017-2023，KPMG中国智能创新中心技术负责人

创建了KPMG中国智能创新中心，管理着从设计、开发、交付、上线到运维的全流程，团队规模将近500人。带领团队面向公司内外部客户设计和开发人工智能、大数据驱动的解决方案，围绕信用、风险、合规等业务领域构建知识库、算法模型和业务系统。服务的客户包括国内外知名企业，如HSBC，平安集团、招商银行、太平洋保险、蚂蚁金服等等。

2001-2014，IBM，从技术开发到业务管理

作为技术团队负责人，带领团队进行应用系统设计、开发、测试、上线和运维；服务的客户包括：PCCW、DBS、国泰航空、UBS、UPS、深圳机场物流园等。

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