课程大纲

第一部分：大模型基础与数据分析革新

1. 大模型技术基础

l  主流大模型对比（GPT-4、Claude、Gemini）及其特点

l  大模型在数据分析中的革命性突破

l  API调用策略与成本优化

l  Token经济性设计

2. 认知革新：从传统分析到AI增强分析

l  大模型的多维度理解能力

l  多模态分析带来的新机遇

l  从被动分析到主动发现

l  代码生成与自动化分析流程

第二部分：AI Agent与数据分析

1. Agent基础架构

l  Agent的核心组件

l  自主决策机制

l  反思与自我修正能力

l  多Agent协作框架

2. Agent在数据分析中的应用

l  自主数据探索Agent

l  分析策略优化Agent

l  结果验证与质疑Agent

l  持续学习与知识更新

3. Agent的反思能力

l  分析逻辑自我审查

l  结果可靠性评估

l  偏差识别与纠正

l  知识gaps识别与补充

第三部分：RAG高级应用

4. RAG系统设计

l  向量数据库选型策略

l  智能文档切分方法

l  高效检索算法

l  动态知识更新机制

5. 金融领域RAG实践

l  研报智能分析系统

l  实时市场洞察

l  政策影响预测

l  风险信号提取

6. RAG与Agent结合

l  知识驱动的Agent决策

l  多源信息融合分析

l  实时知识库更新

l  结果可靠性保障

第四部分：智能数据分析流程再造

1. 交互式数据探索

l  自然语言查询优化

l  智能异常检测

l  数据质量评估框架

l  自适应清洗策略

2.高级特征工程

l  特征自动发现

l  业务逻辑验证

l  特征组合优化

l  维度归约建议

3. 智能分析与决策

l  多维度数据洞察

l  因果关系推断

l  决策建议生成

l  风险评估自动化

第五部分：分析流程优化

1. 提示词工程高级应用

l  金融领域专业提示词库构建

l  多轮对话策略设计

l  约束条件动态调整

l  结构化输出优化

2. 质量控制体系

l  多层次验证机制

l  一致性检查框架

l  偏差识别系统

l  结果修正流程

第六部分：前沿技术与未来展望

1. 技术发展趋势

l  领域专用模型演进

l  多模态分析新范式

l  实时处理新技术

l  知识更新机制创新

2.挑战与应对

l  数据安全新范式

l  幻觉控制策略

l  可解释性框架

l  ROI优化方法