TsingtaoAI为某央企智算中心团队开展AI大模型技术研发实训

 

 

近日，TsingtaoAI派驻资深技术专家团队赴北京市海淀区，为某央企智算中心团队开展了为期3天的"AI大模型技术研发训练营"专题实训。

本次培训聚焦RAG系统优化、AI Agent智能体开发及大模型训练部署三大核心方向，旨在全面提升央企技术团队在人工智能大模型领域的实战能力与工程化落地水平。

三天密集实训，覆盖大模型全技术栈

本次训练营每天安排6-7小时高强度教学与实操，实训内容涵盖当前大模型技术最前沿的三大板块：

  • 第一天：RAG优化实践与AI Agent开发基础。 上午围绕RAG系统展开深度讲解，涵盖密集检索算法、重排序策略、语义索引构建及嵌入向量优化等关键技术，并带领学员现场搭建优化版RAG系统，完成从查询输入到答案生成的闭环实操。下午聚焦AI Agent智能体架构设计，深入讲解LLM与工具调用、记忆管理、多Agent协作及任务调度机制，学员以车辆故障诊断等真实场景为背景，分组完成了首个智能Agent原型搭建。

  • 第二天：大模型微调与部署服务化。 上午系统梳理了Transformer架构、主流大模型技术演进及微调策略，学员基于真实数据集完成了预训练模型的领域微调实操，实时调试超参数与训练策略。下午重点攻克大模型部署难题，涵盖高并发、低延时、容错监控等工程挑战，并结合阿里PAI、腾讯云AI、华为MindSpore、火山引擎等主流平台进行服务化架构设计实践，学员成功将微调模型部署上线并完成压力测试。

  • 第三天：行业场景应用与综合项目实战。 上午围绕央企实际业务场景，指导学员将RAG、AI Agent与大模型技术进行综合方案设计，明确需求分析、系统架构、技术路线及数据流设计。下午进入项目深化与技术细化阶段，各小组完成模块集成与联调测试，开展现场压力测试和性能调优，形成可落地的完整技术方案。

实战导向，打通"学-练-用"闭环

区别于传统理论授课，本次训练营始终坚持"实战驱动"理念。TsingtaoAI技术专家全程以真实业务场景为载体，采用"理论讲解+现场实操+分组研讨+成果验收"的四段式教学模式，确保学员不仅"听得懂"，更能"做得出、用得上"。

培训过程中，学员围绕自身业务痛点积极提问、分组协作，在导师一对一指导下完成了多个具有实际应用价值的技术原型，充分展现了央企技术团队扎实的工程素养与强烈的创新意愿。

培训内容

  • 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。

具体培训目标

  • 理论认知：

  1. 深刻理解RAG系统的工作原理、关键技术及优化方法。

  2. 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。

  3. 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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

 

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第一天 上午：

RAG优化实践与系统构建

 

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

 

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第一天 下午：
AI Agent智能体开发基础与核心模块

 

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

 

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第二天 上午：LLM与微调实践

 

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

 

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第二天 下午：大模型的部署、管理及服务化

 

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

 

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第三天 上午：

行业场景应用与综合项目启动

 

行业AI应用场景解析

  • 深入剖析行业各环节中AI技术的应用案例

  • 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

 

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第三天 下午：

项目方案深化与技术细化

 

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

关于TsingtaoAI

 
 

TsingtaoAI志在成为全球领先的具身智能训练基础设施与数据服务提供商。公司专注于破解具身智能规模化落地的“虚实鸿沟”与“数据匮乏”难题，打造基于Sim2Real双向闭环的通用机器人技能仿真基础设施。

核心产品与技术

  • VeyForge 具身数据合成平台：实现从文本、图像或 CAD 秒级生成携带完整 PhysX 物理属性的 Robot-Ready 3D 资产，解决传统仿真“能看不能训”的卡点。

  • 机器人技能仿真学习平台：建立“仿真预训练—真机测试—数据回传—仿真校准”的双向闭环迭代机制，将 Sim2Real 实体迁移成功率提升至 80% 以上，全面适配宇树、智元等四足、人形与轮式机器人。

资质与合作

  • 公司获评国家高新技术企业与北京市“创新型”中小企业，深度融入华为昇腾等国产算力生态，已为华油能源、居家康养及20+所高校等30余家标杆客户提供具身/机器人场景落地服务。

  • 获得千万元天使轮融资、长三角算力算法大赛冠军、山东省人社厅数字工程师大赛二等奖、宁波AI大赛二等奖等荣誉或奖项。

 

 

 

Product & Case.

产品与案例

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