李勇：借助AI中PROMPT命令高效生成党建公文

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课程概要

培训时长 : 1天

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课程分类 : 人工智能

课程编号 : 37195

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适用对象

数据分析师、软件工程师、项目经理、技术产品经理、以及对自动化工具和人工智能应用感兴趣的专业人士；

课程介绍

培训对象：数据分析师、软件工程师、项目经理、技术产品经理、以及对自动化工具和人工智能应用感兴趣的专业人士；

课程时间：1天 (6小时）

课程背景：

在当前人工智能技术迅速发展的背景下，大语言模型中的PROMPT命令已成为提升工作效率和质量的关键工具。本课程旨在教授学员如何借助PROMPT命令，结合常用的OFFICE软件（如Word、Excel和PowerPoint），制作出优质的工作方案。通过本课程的学习，学员将能够灵活运用PROMPT命令，提高在OFFICE软件中的工作效率，从而制作出更加专业、高质量的方案。

课程收益：

培训完结后，学员能够：

熟练掌握PROMPT命令在OFFICE软件中的应用技巧；

学会利用PROMPT命令快速生成和整理方案内容；

提升在Word、Excel和PowerPoint中制作专业方案的能力；

了解PROMPT命令在方案制作过程中的优势和局限，合理运用。

课程大纲：

单元	大纲	内容
单元一	为什么要学习PROMPT（AI工具：文心一言）	1. 和大模型的唯一沟通语言即prompt 2、探索PROMPT语言如何成为连接人类创造力与机器效率的桥梁 3、提升个人竞争力 4、培养提问能力讨论：行业内成功的PROMPT语言应用实例
单元二	PROMPT语言概述（AI工具：文心一言）	1. 语法和结构 2. 基本概念和原理 2.1）写出清晰指令 2.2）让模型充当某个角色 2.3）使用分隔符清楚指令输入的不同部分 2.4）指定任务所需要的步骤 2.5）提供参考例子 2.6）指定所输入长度案例分析：PROMPT语言在自动化脚本编写中的应用讨论课题：PROMPT语言与传统编程语言的对比
单元三	PROMPT语言的公文场景应用	1. 会议纪要撰写（通过通义听悟转化语音，通过文心一言总结） 2. 公文总结如何撰写（通过文心一言梳理框架，通过GEMMA等工具自动生成PPT） 3. 公文请示该如何撰写 4. 公文报告该如何撰写 5. 公文中的意见该如何撰写 6. 公文中的函如何撰写 7. 公文通知如何撰写 8. 公文纪要如何撰写 9. 公文议案如何撰写 10. 公文命令如何撰写 11. 公文决定如何撰写 12. 公文公告如何撰写 13. 公文通告如何撰写 14. 其他常见办公场景介绍
单元四	PROMPT命令简介及其在OFFIC软件中的应用场景	1. PROMPT命令简介及其在OFFICE软件中的应用场景 2. 如何将PROMPT命令与Word、Excel和PowerPoint结合使用 3. 案例分析：成功的PROMPT命令与OFFICE软件结合实例
单元五	上机实战	综合实战：学员分组，结合实际项目需求，运用PROMPT命令和OFFICE软件制作完整方案

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• 李勇：大模型企业全栈设计师体系课程: 培训对象：产品中心，运营中心，技术中心，管理中心，客服中心等管理运营相关人士课程时间：2天 (12小时）课程背景：随着sora技术的出现，大模型技术势必会影响到各行各业，而真正让我们兴奋的却是，哪怕你不懂编程语言，也有机会去创造企业的大模型产品，而这种智能化的能力，是要远高于信息化和数字化的，所以，强烈建议每个职场人都学会认知大模型，理解大模型，并做好大模型的学习课程。课程收益：培训完结后，学员能够： ² 学习大模型的底层逻辑和本质。 ² 学习大模型中必须要掌握的API知识 ² 学习大模型中必须要掌握的RAG知识 ² 学习大模型中的工具栈 ² 学习和掌握fine-tuning的知识 ² 学习和掌握多模态知识框架 ² 学习和掌握大模型的产品和交付知识课程大纲：单元大纲内容单元一 AI大模型技术概览一．大模型的定义与特点 1.1 大模型的概念及发展历程 1.2 大模型的技术架构与核心原理二．大模型与其他AI技术的比较 2.1 传统AI技术的局限性 2.2 大模型在数据处理、学习能力等方面的优势三．大模型的应用前景及挑战 3.1 大模型在各行业的应用潜力 3.2 技术发展面临的挑战与机遇单元二大模型中的PROMPT语言学习认知：把AI当人看原理： 1） LLM生成原理 2）高质量PROMPT原理实战工具： 1）基本要素 2）格式约束 3）风格控制 4）思维链，思维树以及自洽性 5）指令调优 6） Coze等工具的使用单元三大模型中的API 认知：自然语言链接一切原理：用微调提升prompt的稳定性实战工具及要素： 1）生成式API 2）对话式API 3） Assistants AP| 4） Actions 5） Embeddings 6） Fine-tuning 7） FunctionCalling 单元四大模型中的RAG 认知：从关键词搜索转为向量搜索原理：Embeddings 实用工具： 1）词向量 2）句子向量 3）篇章向量 4）相似度计算 5）向量数据库，向量模型，向量模型部署单元六大模型中的工具栈认知： 1）原生 API、LangChain和 SK 如何选型 2）多框架组合开发 3） Prompt 和代码分离 4）微软的SemanticPlugins 战略原理：AGENT 实用工具： 1) LangChain & LangChain.js:LCEL,llm,chatmodel,prompttemplate 2)Semantic&Kernel: Connectors,Plugins,Planners,SemanticFunctions 单元七：大模型中的FINE-TUNING 1.认知：微调仍是炼丹 2.原理：机器学习，大模型训练，微调 3.实战工具：求解器，损失函数，超参，过拟合/欠拟合学习率单元八多模态中的大语言认知：传统CV仍有价值原理：特征对其实战工具： VisionTransformer，CLIP，Q-Former，GPT-4V，Gemini LLaVA 图像生成模型：DM,SD,MJ，DALLE,LORA 单元九大模型中的产品设计 1.认知：Copilot 模式vs. Agent 模式，产品经理调prompt 2.原理：商业逻辑，用户体验 3.实战工具：需求分析，生成式 AI 产品设计原则，Collaborative UX，draw.io，产品迭代，产品运营业务沟通单元十大模型产品的交付认知：向量型数据库选型原理实战工具：GPU/云厂商选型，向量数据库选型，私有化部署，推理性能优化，高可用架构，内容安全，算法备案

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