AI（LLM大模型）技术原理与应用：赋能ITBP团队能力提升

认知革新：AI和LLM赋能商业新范式

机器智能革命和LLM核心本领解读

AI的iPhone时刻：从云原生到AI原始

1. AI是公司演进的方略诉求，智能体是公司AI化转型的基本单元

2. 研究阿里“从云原生视角看AI原生运用架构的实践”

3. 其他业界、厂商AI化演进思路和实例

趋势洞察：从理论到业界的颠覆性力量

机器智能，格外是大语言模型（LLM），已不再是遥远的概念，而是驱动公司革新和效率拉升的核心引擎。本部分将探讨LLM怎样重塑业务链路和竞争格局，拆解其从通用对话到垂直业界深度运用的演进路径，并解读其对像ITBP这样的技艺队伍提出的新要求和带来的新机遇。

抓手生态和队伍本领构筑

面对充实的AI抓手生态，做出正确选项是成功的第 一步。本节将简介当前主流以及前沿的LLM（如DeepSeek系列、GPT、Llama等等）以及其特点，并阐述怎样借助这些抓手为ITBP队伍系统性地构筑高质量的AI技艺本领，将其转化为破解实际业务问题的生产力。

核心技法：精通提示词工程

结构化提示词规划和高阶对话招数

原理和误区：超越“聊天机器人”的思路

许多人认为AI的输出不尽人意，就一线经验说，其根源往往在于提问方式。本节将拆解提示词（Prompt）的底层事务原理以及其在LLM运用中的核心地位，借助反面实例纵深探讨低效提问的常见模式和思路误区。

提示词工程和高效人机协同

提示词编写主流轮廓法则详解

COSTAR法则，RISE法则、CLEAR法则

乔哈里之窗和提示词

运用实战上手

实践编码：低代码/无代码AI运用开发

无代码抓手构筑AI原型和自动化事务流

领会自动化推演和流程规划

编码的核心在于推演而非语法。本节将带出非技艺来由参训者领会自动化事务流的基本推演，借助可视化界面规划业务链路，体验从问题定义到解题打法规划的完整进程，感受“编码”思路的魅力。

推演构筑：采用条件判断规划业务规则。

流程自动化：利用AI抓手连接不同运用和服务。

分组实战：业务链路自动化

参训者将分组选项ITBP队伍的一个具体业务痛点（如技艺诉求初步拆解、合规查验清单生成、日志摘要等等），利用AI抓手搭建一个简易的业务自动化原型或者智能体（Agent）事务流。讲师提供模板并巡回指导，确保每位参训者都能动手参与，获得即时的实践反馈。

LLM运用开发：集成和智能体构筑

大模型集成和智能体规划入门

何为AI Agent

1. 智能体的通俗定义，属性、分类

感知环境并借助执行行动来达成标的

属性：自主、标的导向、感知、主动

分类：简单反射型、模型反射、基于标的、基于效用、研习型

2. 智能体的通用架构

AI Agent=大模型+记忆+规划+抓手

智能体开发基程轮廓

1. 选开发平台：互联网平台，本地化部署

2. 选模型：基于专精属性、资料属性、多模态属性等等

3. 服务编排：提示词工程，单Agent/多Agent、组件调用等等

4. 核心本领开发：事务流、记忆、学识、对话体验等等

5. 发布和维护

构筑智能体进程的提示词运用

1. 领会差事的提示词

差事分解、差事定义、示例的引入

2. 差事规划和执行

差事链规划、多轮差事执行、执行反馈调整

3. 匹配资讯检索

限定资讯源、多层次检索和动态检索

4. 用户交互规划

多模态、上下文

NL2SQL提示词运用

1. 定义

NL2SQL即Natural Language to SQL，实操中，即将用户的自然语言转换为SQL语句，以便从资料库中检索出用户想要的资料，从实践看，也称为Text2SQL。

2. NL2SQL实际运用中的挑战

自然语义的歧义性和不确定性，资料表之间的关系的复杂性，资料的完整性，具体来看，相似性。

3. Zero-shot和Few-Shot

4. NL2SQL 提示词要素

差事、参考资讯、输出要求、示例、本次输入和输出项

5. 常用提示词实例

文本提示法、定位担当法、代码提示法、指令微调提示法，上下文研习

6. 前沿探索

C3、CoT，DIN-SQL

RAG提示词运用

1. RAG架构

2. 提问拆解和续写

3. 资讯检索和整合

4. 生成回答的精进打法

5. 限制和带出生成模型

交流工作坊：综合解题打法实战

一、 实例剖析和诉求拆解

提供一个贴近ITBP队伍业务的真实实例（如：技艺文档智能生成和摘要、内部学识库智能问答助手、IT项目诉求初步拆解等等）。各小组将综合运用当日所学本领（提示词工程、自动化流程、智能体规划），共同剖析问题并规划AI解题打法轮廓。

1. 实例选项：选项和队伍事务密切相关的实际情境。

2. 方案规划：指导小组构思解题打法的整体架构。

一、 结晶展示和互评

每个小组限时展示其解题打法原型，阐述规划思路、采用的AI抓手以及预期成效。其他小组和讲师将从可行性、革新性以及和业务的契合度等等维度开展点评和打分。此环节旨在助推跨职能思路碰撞，并将技艺概念转化为可落地的想法。

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