课程介绍

围绕金融、测试和行政管理领域的典型场景，从基础理论快速过渡到项目实操，并在实践中穿插少量理论要点，帮助学员在最短时间内掌握大模型的端到端应用流程。整个流程将以一个跨行业的大模型项目为主线，持续迭代开发与完善。

1.     从零到项目成型：通过4天的实战训练，学员将亲身经历一个大模型应用项目的完整构建流程，包括数据准备、提示词设计、检索增强、微调、系统整合。

2.     聚焦金融、测试与行政场景：所有实例和数据均来自或模拟真实业务，涵盖投资/理财/风控、软件测试、行政事务自动化等关键应用场景。

3.     输出可演示 Demo：工作坊结束时，每个小组/学员都能产出一个可运行、能回答真实业务问题的Demo，为后续企业内部PoC或业务对接提供基础。

4.     实践能力提升：不仅掌握大模型理论，更能动手操作、调参和部署，为在工作中深入挖掘大模型机会并与实际业务场景融合打下坚实基础。

课程大纲

模块一：基础快速入门与需求分析（第一天）

上午（理论+案例分享）

1. 大模型概念与行业应用趋势：AIGC 发展背景，国内外主流大模型（GPT、Llama、Falcon、Qwen、DeepSeek、Baichuan等）在金融、测试、行政管理等领域的应用案例。

2. 跨行业大模型需求分析：结合企业需求，分析金融、测试、行政管理领域的业务痛点、数据特点与合规要求，明确本次培训的Demo目标。

(1)        金融行业应用：智能投顾、合规风控、客户交互优化，聚焦量化分析、风险建模、投资策略生成等核心应用场景。

(2)        软件测试应用：自动化测试用例生成、Bug预测与分类、代码质量评估，探索代码片段解析与漏洞检测的智能化方案。

(3)        行政管理应用：智能合同审核、政策法规检索、会议纪要自动生成，提升文档管理与审批流程的智能化水平。

下午（实操）

1. 数据采集与清洗：搭建本地或云端环境（Python、PyTorch/TF、向量数据库、大模型等），获取并处理金融、测试、行政管理文本数据，进行数据清洗、格式统一及脱敏处理。

2. 行业知识库构建：基于 Faiss/Milvus/Elasticsearch 搭建跨领域知识库，优化不同业务场景下的信息检索能力。

模块二：提示词工程与检索增强 - 实战迭代（第二天）

上午（理论+案例分享）

1. 提示词工程优化策略：介绍 Few-shot/Zero-shot、Chain of Thought、自洽推理等关键技术，结合行业应用优化Prompt策略。

(1)        金融行业应用：智能投顾中的投资策略问答、风控场景下的信用评估、合规审查的法律条文解析。

(2)        软件测试应用：代码错误分析、自动生成测试用例、多轮交互式代码优化，提升代码质量与测试覆盖率。

(3)        行政管理应用：法律条款解析、政策变更影响评估、企业内部文档分类与归档。

2. 检索增强（RAG）流程：拆解RAG核心组件，优化行业知识库检索策略，提升检索信息的准确性与可解释性。

下午（实操）

1. 实战：构建跨行业RAG应用，结合知识库实现智能问答，例如智能投资顾问、代码审查助手、政策解读助手。

2. 提示词优化与多轮交互设计：结合领域特点优化Prompt，构建多轮对话，提高问答的上下文连贯性与行业专业度。

模块三：大模型微调与场景适配 - 深度实操（第三天）

上午（理论+案例分享）

1. 大模型微调方法概览：介绍全量微调、LoRA、Prefix Tuning、自监督指令对齐等方法，并分析金融、测试、行政管理领域的微调适配策略。

(1)        金融行业应用：强化投资组合优化、个性化推荐、财报解析，提升模型对行业术语的理解与推理能力。

(2)        软件测试应用：微调代码缺陷分类模型，优化代码漏洞检测，适配不同编程语言与代码库的风格。

(3)        行政管理应用：智能合约审核，微调模型以提高政策法规匹配度，实现高精准度的合同与法律文本解析。

2. 数据构造与指令对齐：收集行业语料，构建金融、测试、行政管理指令对齐数据，优化模型在特定业务场景下的表现。

下午（实操）

1. 实战：LoRA 微调大模型，针对金融、测试、行政管理不同应用场景进行针对性训练，并测试微调效果。

2. 模型测试与性能评估：对比微调前后的模型性能，在特定场景下进行案例测试，分析优化后的表现差异。

模块四：整合应用案例打磨与演示（第四天）

上午（理论+案例分享）

1. 完整大模型解决方案集成：整合提示词工程、检索增强、微调模型，搭建可落地的跨行业应用Demo，支持 Web 界面或 API 调用。

(1)        金融行业应用：整合投资决策助手、智能风控引擎、合规审查自动化系统，实现端到端业务闭环。

(2)        软件测试应用：整合代码分析、测试用例生成、Bug自动分类功能，形成完整的智能测试工作流。

(3)        行政管理应用：整合法规检索、合同审核、文档智能归档，构建高效的行政事务处理系统。

2. 功能优化与错误纠偏：优化多轮对话逻辑、提示词模板、检索阈值，提升金融、测试、行政管理应用的专业度与可靠性。

下午（实操）

1. 项目展示与讲解：各小组展示Demo，讲解开发思路、优化策略、技术挑战及解决方案，接受现场反馈。

2. 行业落地与后续规划：探讨如何将大模型应用推广至生产环境，评估数据扩展性、模型部署成本、合规审查要求等关键环节。

3. 启发与展望：结合企业内部资源和战略，讨论如何持续挖掘高价值大模型应用场景，将现有Demo升级为内部PoC或正式项目。

模块五：大模型前沿趋势与管理实践（第五天）

上午（管理实践）

1. 流程和绩效管理

项目生命周期与流程设计：

l 大模型项目常见的主要阶段：需求收集、数据准备、模型开发与验证、上线及持续迭代；

l 如何在管理层面设置阶段性目标与评估节点，确保项目在快速迭代的同时保持方向一致。

绩效指标与评价体系：

l 大模型项目的关键衡量维度：准确度、可靠性、用户满意度、合规度等；

l 绩效考核与ROI评估：在技术投入、人力配置和业务产出之间进行平衡与判断。

2. 项目工程管理

工程化落地与团队协同：

l 大模型项目多角色、多部门协作的典型流程：算法、产品、运营、法务等；

l 沟通机制与责任分工：管理层需为跨部门协调提供制度与资源支持。

资源规划与版本控制：

l 硬件/云资源的弹性部署，模型与数据管理的策略；

l 管理层对关键资源的优先级排布，如GPU集群、数据治理平台、预算范围等。

3. 风险合规管理

风险识别与预防：

l 大模型项目可能带来的潜在风险：数据隐私、安全漏洞、模型偏见、公共舆论影响；

l 管理层在早期阶段建立风险筛查、应对预案和监控制度的重要性。

l 合规审查与监管环境：

l 国内外对于AI应用的监管原则或指导，企业在数据安全、合规性方面需承担的主要责任；

l 管理者需主导的内部合规流程，包括对外披露、数据脱敏、内部审查等机制。

下午（研讨+互动）

1. 行业发展现状和瓶颈

宏观趋势扫描：

l 大模型在不同领域的快速发展背景；

l 关键技术瓶颈：数据可获取性、算力成本、模型可解释性、人才短缺等。

管理者责任：

l 如何评估技术成熟度与商业价值；

l 在不确定环境中保持对前沿研究的关注与适度投入。

2. 大语言模型困局与世界模型（World Model）

概念与潜在影响：

l 世界模型在复杂环境与决策场景中的应用价值；

l 对传统业务流程、决策效率的可能变革点。

管理层的思考要点：

l 中长期投入与收益评估；

l 对企业战略影响：技术前瞻布局与数据战略规划。

3. 具身智能（Embodied Intelligence）与人形机器人

概念和趋势：

l 当大模型与物理载体（机器人、IoT设备）结合，形成“具身智能”；

l 人形机器人作为具身智能的典型形态，其在服务、制造、公共领域的前景。

管理层的远景布局：

l 面对具身智能的可能商业冲击和社会影响，企业管理层如何提前思考组织形态、人才结构；

l 风险与伦理关注：技术失控、责任划分、舆论引导等。