企业内训｜AI大模型技术研发训练营——某头部商用车卡车厂商
9月上旬长春，TsingtaoAI派驻技术专家为某央企汽车集团下的商用车卡车子公司开展为期3天的AI大模型技术研发训练营。为适应人工智能发展趋势，支撑公司战略目标落地，本次培训采用系统化、实战化的培训模式，全面增强学员在人工智能领域的专业技能和应用能力，为公司智能化升级提供有力的人才储备。
本次培训围绕AI知识体系展开，具体包括但不限于大模型原理及其应用、AI 相关工具的使用等。培训形式融合理论讲解、实战演练，培训对象涵盖公司研发和数字化领域人员。
为确保培训质量和效果，TsingtaoAI在训前开展场景识别及需求深度调研等工作：在场景识别环节，我方需深入探究企业的业务模式和工作流程，精准把握员工在AI应用中所面临的痛点与迫切需求，借助访谈、问卷调查及数据分析等多元化手段，全面且深入地收集分析相关信息。在需求调研阶段，我司深入细致地分析该企业工作场景中 AI 应用的具体需求。通过与企业培训部门、业务部门人员进行深入访谈，精确界定培训目标，明确期望成果，从而确保培训内容满足实际需要。我司同时对学员的基础水平、学习风格及期望收益进行了详尽调研。
🔺培训框架
● RAG模型优化实践：包括密集检索、重排序、知识库构建、问答系统优化以及开源工具的应用。
● AI Agent智能体开发实践：涵盖智能体架构设计、LLM与工具调用、记忆管理、多Agent协作、任务调度以及服务落地，实现智能决策与辅助系统。
● 大模型训练开发实践：包括预训练模型解析、分布式训练、微调策略、数据增强方法、超参数调优、深度优化框架（如阿里PAI、腾讯云AI平台、华为MindSpore、火山引擎等平台服务的实操）以及项目部署与监控。
🔺 培训时长 —— 3天
🔺 具体培训目标
>> 理论认知
● 深刻理解RAG系统的工作原理、关键技术及优化方法。
● 掌握AI Agent智能体的核心架构、各子模块功能及协同工作机制。
● 系统掌握大模型预训练、微调、分布式训练和部署等流程与技术难点。
>> 实践能力提升
● 能够基于主流开源模型和工具进行RAG系统的搭建与性能优化。
● 能够开发具有自我反馈和记忆功能的智能体，并实现基于任务协作的多Agent系统。
● 能够设计、部署并调试大规模语言或视觉模型，掌握实战中的常见问题及解决方案。
RAG深度解析
● RAG的基本概念
Retrieval-Augmented Generation的起源、原理与发展趋势
● 核心模块
检索模块（基于向量表示、密集检索）、生成模块（基于大模型生成）
● 关键技术
密集检索算法、重排序策略、语义索引建立、嵌入向量优化
● 国内外主流工具与开源项目介绍
技术架构与系统设计
● 从系统架构上剖析RAG的整体流程
● 现场讲解RAG系统的数据流动、模块衔接与数据依赖关系
RAG高级技术讲解
● 密集检索的进一步优化方法
使用多模态特征、混合检索策略、主动学习方法的介绍
● 重排序技术和反馈回路设计
如何利用生成反馈优化检索结果
实操演练：搭建优化版RAG系统
● 在导师指导下，逐步实现密集检索模块的改进
● 整合上下游模块，完成从输入查询到生成答案的闭环流程
● 模型性能评估
精度指标、召回率、响应速度等实际测量方法
AI Agent概念深度解析
● 定义及发展历程
从简单的脚本自动化到全自主智能体
● 智能体的基本结构
包含LLM、工具调用接口、记忆模块、反馈机制与决策引擎
● 当前国内外智能体系统的典型案例分析
核心模块详细讲解
● LLM在Agent中的角色与最新发展（如基于Transformer架构的对话生成、情感理解、知识抽取）
● 工具接口与外部系统的对接：如何利用API调用、数据采集技术构建闭环
● 记忆管理策略：短期记忆与长期记忆协同机制
● Agent循环（思考—决策—执行—反馈）的实现原理与实际案例
高级Agent开发技术
● 多Agent协同工作机制
如何设计多个Agent间的协作与分工
● 外部工具整合
与数据库、知识图谱、数据可视化工具之间的无缝对接
课后实操作业：构建第一个智能Agent系统
● 围绕某一具体应用场景（如车辆故障诊断与解决方案建议），分组搭建初步的Agent原型
● 实现Agent任务循环中的决策和执行模块，在实际数据场景中调试任务分解与反馈机制
LLM发展历程与技术现状
● LLM的基本架构
Transformer、Attention机制和自回归模型原理讲解
● 国内外主流大模型概览
ChatGPT、DeepSeek等技术解析
● 模型预训练与微调的基本流程、数据要求与训练策略
微调技术详解
● 参数调优方法
如何利用少量领域数据对大模型进行迁移学习
● 模型压缩、知识蒸馏和量化方法介绍，适应企业实际场景需求
● 优秀开源工具与平台分享
如HuggingFace Transformers的实践
大模型训练中的挑战与优化
● 讲解分布式训练中的通信瓶颈、数据并行和模型并行策略
● 探讨混合精度训练、动态学习率调整等高效训练方法
实操演练：基于真实数据集的LLM微调
● 各组使用本地或云平台数据，对选定领域的预训练模型进行微调
● 实时监控训练过程、分析模型收敛情况，调试超参数与批量大小的影响
大模型部署策略
● 介绍部署大模型的常见难题
高并发、低延时、资源调度、容错与监控等
● 模型服务化架构设计
从API接口、微服务架构到边缘计算部署
● 探讨国内外最佳实践
如阿里PAI、腾讯云AI服务平台、华为云ModelArts的应用与差异
工具链与平台实践
● 详细讲解模型版本管理、灰度测试、自动扩缩容等工程实践
● 分析日志、监控指标与报警机制的搭建，为企业级服务提供实时反馈支持
案例研讨与故障调优
● 分析智能客服系统在高并发下出现的问题与应对策略
● 分组讨论如何在实际生产环境中进行模型调优与系统容错设计
● 分享成功部署案例与失败教训，讨论分布式系统的动态调控与扩展性问题
课后实操作业：部署自己的微调模型
● 各组将当天所得成果应用于已微调模型，借助企业云平台或预备服务器进行部署
● 进行数据请求、实时响应及压力测试，检验系统稳定性和性能
汽车行业AI应用场景解析
● 深入剖析汽车行业各环节中AI技术的应用案例
智能制造、车联网、故障诊断、售后服务、供应链管理与智能物流
● 针对实际业务背景，分析技术需求、数据来源、应用痛点
● 讨论如何将RAG、AI Agent以及大模型技术综合应用于一个完整的企业级解决方案
场景需求识别与定位
● 各小组汇报前几日的学习成果，并根据自身项目构想进一步细化需求
● 指导导师对各组提出的技术方案与场景设想进行点评与建议
● 强调用户场景、数据合规与伦理风险控制，明确技术落地的关键瓶颈
综合项目方案设计
● 各组针对确定的应用场景，着手完成综合项目方案撰写，内容涵盖需求分析、系统架构、技术路线、数据流设计及预期效果
● 形成项目团队计划，明确任务分工、里程碑与评估指标
● 强调跨模块整合，确保RAG、Agent与大模型技术在方案中互为支撑，协同工作
项目复盘与问题梳理
● 针对各组项目方案进行回顾与讨论，总结各自设计中的技术难点与需求瓶颈
● 导师与业内专家参与讨论，对RAG模块、Agent设计、大模型微调各环节中可能存在的技术落地问题提出建议
● 分析现有原型存在的不足，明确改进方向
技术模块细化讲解
● 深入探讨RAG系统中的数据清洗、索引构建、查询优化及结果重排序的工程实践
● 探讨智能Agent在动态决策、记忆更新与外部数据对接中的场景解决方案
● 分析大模型在数据并行、模型压缩、混合精度训练与边缘部署中的关键技术应用
项目整体系统梳理
● 指导各组对整体项目系统进行详细划分，明确数据接口、模块衔接及运行逻辑
● 着重讨论如何实现各模块间的数据传输、状态监控和异常处理
● 强调系统稳定性、可扩展性以及部署时的高可用性设计
当日课后实操：模块集成与测试调试
● 对各自已搭建的RAG和LLM微调模块进行集成
● 联调各自开发的Agent模块，模拟实际场景下的互联互通
● 开展现场压力测试和性能调优，记录实验数据供后续分析
