培训时间:

AI赋能知识管理

  时间地点:
2025年03月14-14日 上海
2025年10月17-17日 上海

  培训费用:2800

  赠送积分:2800

    服务电话:010-82593357

AI赋能知识管理详细内容

培训时间/地点:2025年3月14日(星期五)/上 海

2025年10月17日(星期五)/上 海

收费标准:¥2800/人

Ø 含授课费、证书费、资料费、午餐费、茶点费、会务费、税费

Ø 不包含学员往返培训场地的交通费用、住宿费用、早餐及晚餐

 

证书:

颁发上海市人工智能技术协会培训证书。

课程背景:

AI(大模型)的发展和应用已成为明确的趋势,目前大部分企业对于大模型的能力、边界、本质没有深入透彻的理解。更加不知道如何基于AI提升工作效率、加速绩效改善、推动业务突破。

在《AI赋能知识管理》课程中,我们将详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式,聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知,明确相关知识管理系统的建设和使用思路,通过落地的RAG方案,发挥AI原动力,助推企业各项工作的变革和业务目标达成。

课程目标:

详细介绍RAG这种最有效率和效果的大模型落地模式,聚焦如何助力企业员工高效落地大模型及企业本地知识库。通过真实案例分享帮助大家快速建立起对大模型能力的准确认知,明确相关知识管理系统的建设和使用思路,通过落地的RAG方案,发挥AI原动力,助推企业各项工作的变革和业务目标达成。

参训对象:

IT相关人员,部门管理者,企业管理者。

授课形式:

知识讲解、案例分析讨论、角色演练、小组讨论、互动交流、游戏感悟、头脑风暴、强调学员参与。

 

 

课程大纲:


模块

   

单元

   

知识点

   

互动

   



开场与引入

   

走近知识管理

   

知识管理基本理念及发展历程

知识管理在当今时代呈现的新生命力

如何找到知识管理价值入点

   



关于大模型进企业的现状和问题

   

误区1、期望过高

误区2、投入方法和资源不当

误区3、目标与手段背离

   



模块一

解密大模型

   

大模型是什么

   

1、大模型的来源及构成

2、大模型本质,把大模型当“人”看

3、大模型的适用范围

   



大模型可以为企业带来的改变

   

改变1、各类型企业/各板块业务增效

改变2、内外部协作智能化

改变3:企业核心价值的增强和转变

改变4:有效支撑企业智能化转型

改变5:2-3人微型企业增多与市场竞争格局改变

   

用3-5个简短案例说明

   



引入大模型,正当其时

   

1、大模型是明显接近“人类”的AI(以往的AI产品离“人”的水平差距比较远)

2、大模型(包含语言、图像、多模态等)是企业数字化/智能化的发动机/引擎

3、大模型是企业人力管理/盈利能力管理的新阶段

4、行业探索期已过,行与不行/如何开展已有初步结论

   



RAG:当前大模型落地的最优解

   

1、 RAG的基础含义

2、 RAG的基本实现过程

3、 RAG的优势(对比大模型直接应用、大模型微调、大模型训练)

   



RAG落地的实际案例和体系建设

   

RAG落地体系搭建

 

   

1、总述:快速推动RAG企业落地的“365”体系

2、大模型“六边形战士”模型及基础准备工作

○ 业务场景(选取场景,应该遵循高价值、易实现原则)

○ 产品设计(产品基本选型,如对话沟通型、工作台调取型、工作流嵌入型)

○ 技术攻关(搜索关键技术、问答关键技术、推荐关键技术)

○ 模型算法(大模型的选型和具体选择方法、周边算法及模型)

○ 算力规划(提高算力投产比的方式方法)

○ 数据/知识(企业数据/知识的管理体系和方法)

   

互动一:

用案例串讲本节理论:

互动二:

简要说明,在相关模块,我们有哪些进一步的培训或辅导项目

   



RAG落地实施-知识管理金三角体系

 

   

一、总述:知识运营的“金三角”体系

▪   基于业务变革的知识变革

▪   知识运营全链路管理

▪   业务场景最优探索和价值闭环

二、RAG如何落地的具体措施

1、 基于业务变革:知识基础形态改变和知识质量提升

2、 知识运营全链路:五部曲

• 知识生产

• 知识采集

• 知识加工

• 知识应用

• 知识增补

3、 探索和闭环:搭建和运行“知识for AI”管理体系

• 应用场景落地:

客户、用户角度和问题、痛点意识

如何实现问题/痛点角度的业务场景和价值梳理

基于以上体系的知识体系的重构

• 知识盘点:

知识架构、知识地图、知识体系

知识规范度和AI友好度评估和提升

• 知识管理规范与知识贡献激励

• 系统/产品功能建设要点

• RAG效果评估

训练集/测试集的搭建和运用

基于业务价值评估指标和体系

   



成功用好RAG的五大保障

 

   

• 基础保障:知识/数据的积累和管理

• 组织保障:岗位增设与参与人员

• 体系保障:IT、业务运营等体系的职责与分工协作

• 文化保障:探索、学习型文化的建立和持续迭代

• 机制保障:评估和评价机制

   



RAG在企业落地的项目探讨

   

开启企业落地项目的三步走

   

第一步:基于“365”体系的评价框架

第二步:(基于自评)定位问题、选择切入点

第三步:明确第一批优先行动任务

   

互动:

让听众用我们的问卷评估自己企业或体系的情况

   



总结和提炼

    

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