写在前面：
人工智能要在企业落地，让知识库和知识管理成为了各类机构降本增效、提升能力的必选项：
没有高质量的知识库，没有企业自己的私有知识，AI的能力无法在企业发挥出作用。
但关于如何建知识库做好知识管理工作，既能为AI所用，也能帮助不同职能和业务的同事解决问题，却不是一个容易的事情。之前认为只要收集内容就有用被证明此路不通，真正落地需要系统的设计和方法论。
因应大家的需求，结合KMCenter超过20年知识管理知识库的经验，特推出在线训练营课程：
通过4次近12个小时的认知、方法论、案例讲解，结合相关模板、企业具体问题分析，一对一指导，让您快速理解知识库搭建和运营的步骤，能开始打造属于自己的知识库。
课程将主要讲述AI应用中的知识库搭建五个步骤，从AI需要的数据、信息、知识来源，到知识治理如何让内容被AI理解、分析知识缺口的经验知识化、结合LLM的应用验证等内容；同时还会讲述如何直接服务业务的知识库构建三步走，知识库运营的组织结构、流程制度等内容。
12个小时的课程未来一年内可以重复听，抽出另外12个小时去做练习和分析，24个小时让你开启自己的知识管理之路。
该课程不仅有相关方法论讲座，还提供相应的10个模板、案例、示例和一对一的指导，您想了解更多，请联系微信号：511956894或电话010-62925738
DeepSeek的爆火，加速了大众对于人工智能的认知，同时也促进了人工智能向各类企业渗透的步伐。
但那些部署了企业AI的机构却发现，斥巨资打造的智能系统经常陷入“一本正经胡说八道”的窘境，甚至有AI应用引发大量的事故：某科技企业内部的大模型把老板出差住酒店的发票曝光，导致相关负责人离职；某知名企业的智能客服机器人错误解读产品参数，引发数千条投诉等等。
这些现象的背后，都暴露出一个关键命题-企业的知识管理能力正成为制约AI发展的天花板。
大模型预训练中用到的都是公共信息和知识，而只有企业内部的私有数据和知识才能让他具备真正的竞争力。
缺乏系统化知识管理知识库支撑的人工智能，就像刚毕业的天才学生，无法解决任何问题。
更不用说大模型技术本身的局限性造成的能力欠缺，所以要想让AI在企业里面真正发挥出作用，真正能够结合企业复杂的场景输出可信赖、一致性并且合规的内容，就必须有高质量的知识管理和知识库支撑，必须做知识内容治理的工作。
高质量的知识管理是企业AI的生死线。
另一方面，在企业内部真正高效的解决问题策略，并不是都需要人工智能，而是能够为知识型员工的工作匹配上精准、可验证的流程、方法、注意事项等知识，避免员工流失导致经验断层、跨部门协作低效重复、制度标准执行层层衰减等问题，都需要可信赖知识库的支撑。
无论是从企业管理还是从支撑AI应用角度，每家企业都需要系统化的知识管理实施，建立高质量的知识库。
那么，如何系统的去学习大模型LLM？
作为一名深耕行业的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？我自学没有方向怎么办？这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。
所以我综合了大模型的所有知识点，给大家带来一套全网最全最细的大模型零基础教程。在做这套教程之前呢，我就曾放空大脑，以一个大模型小白的角度去重新解析它，采用基础知识和实战项目相结合的教学方式，历时3个月，终于完成了这样的课程，让你真正体会到什么是每一秒都在疯狂输出知识点。
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我们这套大模型资料呢，会从基础篇、进阶篇和项目实战篇等三大方面来讲解。
👉①.基础篇👈
基础篇里面包括了Python快速入门、AI开发环境搭建及提示词工程，带你学习大模型核心原理、prompt使用技巧、Transformer架构和预训练、SFT、RLHF等一些基础概念，用最易懂的方式带你入门大模型。
👉②.进阶篇👈
接下来是进阶篇，你将掌握RAG、Agent、Langchain、大模型微调和私有化部署，学习如何构建外挂知识库并和自己的企业相结合，学习如何使用langchain框架提高开发效率和代码质量、学习如何选择合适的基座模型并进行数据集的收集预处理以及具体的模型微调等等。
👉③.实战篇👈
实战篇会手把手带着大家练习企业级的落地项目（已脱敏），比如RAG医疗问答系统、Agent智能电商客服系统、数字人项目实战、教育行业智能助教等等，从而帮助大家更好的应对大模型时代的挑战。
👉④.福利篇👈
最后呢，会给大家一个小福利，课程视频中的所有素材，有搭建AI开发环境资料包，还有学习计划表，几十上百G素材、电子书和课件等等，只要你能想到的素材，我这里几乎都有。我已经全部上传到CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】
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