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上海威(wei)才企業管理咨(zi)詢有限公司(si)
AI(大(da)模型(xing))的(de)(de)發展和應(ying)用已成(cheng)為明確的(de)(de)趨勢,目前大(da)部(bu)分企業(ye)對(dui)于大(da)模型(xing)的(de)(de)能力、邊界(jie)、本質(zhi)沒(mei)有(you)深入透徹的(de)(de)理解。更加(jia)不(bu)知道如(ru)何基于AI提升工作效率、加速績效改(gai)善、推動業務突破。
在《AI賦能(neng)知識管理》課程中,我們將詳細介紹(shao)RAG這種(zhong)最有效率(lv)和效果的(de)(de)(de)大(da)模(mo)(mo)型落地模(mo)(mo)式,聚焦如(ru)何助力企業員工高效落地大(da)模(mo)(mo)型及企業本地知識庫。通過(guo)真實案例(li)分享幫(bang)助大(da)家快速(su)建立起對大(da)模(mo)(mo)型能力的(de)(de)(de)準確認知,明確相關(guan)知識管理系統的(de)(de)(de)建設(she)和使用思路,通過(guo)落地的(de)(de)(de)RAG方案,發揮AI原動力(li),助推企業(ye)各(ge)項工作的變革和業(ye)務目(mu)標達成。
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模塊 | 單元 | 知識點 | 互動 |
開場與引(yin)入 | 走近知識管理 | 知(zhi)識管理基本理念及(ji)發(fa)展歷程 知識管理在當今時代呈現的新(xin)生命力 如(ru)何找到知識(shi)管理價值入(ru)點 | |
關于大(da)模型進企業的(de)現(xian)狀(zhuang)和問題 | 誤區(qu)1、期望過高 誤區2、投入方法和資源(yuan)不當(dang) 誤區3、目標與手段背離 | ||
模塊一 解密大模型 | 大模(mo)型是什么 | 1、大(da)模型(xing)的(de)來源(yuan)及構成 2、大模型本質,把大模型當“人”看 3、大模型的適用范(fan)圍 | |
大模型可以(yi)為(wei)企業帶來的(de)改變 | 改(gai)變(bian)1、各類型企業/各板塊業務增效 改變(bian)2、內外部協作智能化(hua) 改(gai)變3:企業核心價(jia)值(zhi)的增(zeng)強和(he)轉變 改變4:有效支撐企業智能化轉型 改變5:2-3人微型(xing)企業(ye)增多與市(shi)場(chang)競爭格(ge)局改變 | 用3-5個簡短(duan)案例說明 | |
引入(ru)大(da)模型,正當其時 | 1、大模(mo)型是明顯接近“人類”的AI(以往的AI產品離(li)“人”的水平差距比(bi)較(jiao)遠) 2、大(da)模型(包(bao)含(han)語言、圖像、多模態(tai)等(deng))是企業(ye)數(shu)字化(hua)/智(zhi)能化的發動機/引擎 3、大模型是企(qi)業人力(li)管理/盈(ying)利能力管理的(de)新階段 4、行(xing)業探索期已過,行(xing)與不行(xing)/如何開(kai)展已有初步結(jie)論 | ||
RAG:當前大模型落地(di)的(de)最優(you)解(jie) | 1、 RAG的基礎含義 2、 RAG的基本實(shi)現(xian)過(guo)程(cheng) 3、 RAG的優勢(對比(bi)大模(mo)型(xing)(xing)直接應用、大模(mo)型(xing)(xing)微調(diao)、大模(mo)型(xing)(xing)訓練) | ||
RAG落(luo)地的實際案例和體系(xi)建設(she) | RAG落地(di)體系搭建(jian)
| 1、總(zong)述:快速(su)推動(dong)RAG企業落地的“365”體系 2、大模型“六(liu)邊(bian)形戰(zhan)士”模型及基(ji)礎(chu)準備工作 ? 業務(wu)場(chang)景(jing)(選取場(chang)景(jing),應該遵(zun)循高價值、易實現原則) ? 產品設計(產品基本選(xuan)型,如對話溝通型、工作臺調取型、工作流嵌入型) ? 技(ji)術(shu)攻(gong)關(guan)(搜索關(guan)鍵技(ji)術(shu)、問答關(guan)鍵技(ji)術(shu)、推薦關(guan)鍵技(ji)術(shu)) ? 模(mo)型算(suan)法(大模(mo)型的選(xuan)型和具(ju)體選(xuan)擇方法、周邊算(suan)法及模(mo)型) ? 算(suan)力(li)規(gui)劃(提高算(suan)力(li)投產比的方式方法) ? 數據/知識(企業數據(ju)/知識的管理體系和方法) | 互(hu)動一: 用案例串講本節理(li)論: 互(hu)動二: 簡要(yao)說明,在相關模塊(kuai),我們有哪(na)些進一步(bu)的(de)培(pei)訓或輔(fu)導(dao)項(xiang)目 |
RAG落地實施-知識(shi)管理金(jin)三(san)角體系
| 一、總述:知識運(yun)營(ying)的(de)“金三角”體系 ? 基于(yu)業務變革的知(zhi)識變革 ? 知識運(yun)營全鏈路管理(li) ? 業務場景(jing)最優探索和價值閉(bi)環 二(er)、RAG如何落(luo)地的具(ju)體措施 1、 基于業務(wu)變(bian)革:知(zhi)識基礎形態改變(bian)和知(zhi)識質量(liang)提升 2、 知識(shi)運(yun)營(ying)全鏈(lian)路(lu):五部曲 ‐ 知識生產(chan) ‐ 知識采集(ji) ‐ 知識(shi)加工 ‐ 知(zhi)識(shi)應用 ‐ 知識增補 3、 探索和閉環:搭(da)建和運行“知識(shi)for AI”管理體系 ? 應用(yong)場景落(luo)地: 客(ke)戶(hu)、用戶(hu)角度和問題、痛點意識 如何實現(xian)問題/痛點角度的業務場景和價值梳理(li) 基于以上體系的知識體系的重構 ‐ 知(zhi)識盤點: 知識架構(gou)、知識地(di)圖、知識體(ti)系(xi) 知(zhi)識(shi)規范度和AI友好(hao)度評估和提升 ‐ 知識管理規(gui)范與知識貢獻激勵(li) ‐ 系(xi)統/產(chan)品功能(neng)建(jian)設要點 ‐ RAG效(xiao)果評估 訓練(lian)集/測(ce)試集的(de)搭建和運用(yong) 基于業務價值(zhi)評估指標和(he)體系(xi) | ||
成功用好RAG的五大保障(zhang)
| ‐ 基(ji)礎保障:知(zhi)識/數(shu)據的(de)積累和管理(li) ‐ 組(zu)織保(bao)障:崗(gang)位(wei)增(zeng)設(she)與參(can)與人員 ‐ 體(ti)系保(bao)障:IT、業務運營等(deng)體系的職責與分工協作(zuo) ‐ 文(wen)化(hua)保(bao)障:探索、學習型文(wen)化(hua)的建立和持續迭代 ‐ 機制(zhi)保障:評估和評價機制(zhi) | ||
RAG在(zai)企業落地的項目(mu)探(tan)討 | 開啟企業落地項目的三步走(zou) | 第(di)一(yi)步:基于“365”體(ti)系(xi)的評價框架 第二步:(基于自評(ping))定位(wei)問題(ti)、選擇(ze)切入點(dian) 第(di)三步:明確第(di)一批優先行動(dong)任(ren)務 | 互動: 讓聽眾用我們(men)的問卷評估自(zi)己企(qi)業或體系的情況 |
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