每个企业都需要将内部的经验、案例、最佳实践等萃取为规律，然后在日常工作中进行推广和使用。比如：项目流程管理，项目施工标准，新产品设计方法，业务流程优化，内部知识管理，法务合同审核，政策合规审核等；

本工作坊旨在帮助您掌握利用大型语言模型构建私有知识应用，将企业的私有知识进行有效的萃取及利用。共同探索大模型的潜力，并掌握如何开发个性化、安全性强的企业内部私有知识应用。

课程大纲：

一、搭建你的私有化大模型：

• 开源大模型：LLaMA, Alpaca, Vicuna
• ChatGLM-6B 与 ChatGLM-130B
• ChatGLM-6B 使用（预训练模型）
• ChatGLM-6B 定制（训练你的模型）
• Lora 原理

二、LangChain 开发：

• LangChain 核心组件
• Models，Prompts，Chains
• Memory，Agents，Indexes
• Agent 设计
• ReAct 范式
• Case：动手搭建一个本地知识智能客服

三、企业私有知识问答系统：

• 内部知识管理：PDF，Word 解析
• 向量数据库使用
• 搭建本地知识智能问答（LangChain + ChatGLM）
• WebUI 搭建

四、实操环节设置：

1. ChatGLM 训练与微调
2. 使用 LangChain 搭建本地知识智能客服
3. 企业私有知识问答系统
   • 数据解析与切分
   • 向量数据库使用
   • LangChain+ChatGLM
   • WebUI 搭建

目标人群：

• 企业中高管，项目负责人，业务负责人、数据分析师、业务人员

学员收益：

• 深入了解大型语言模型：学员将了解大型语言模型的原理、应用领域和潜力，掌握如何有效利用大模型进行知识应用开发；
• 私有知识应用开发技能：学员将学习如何搭建私有化大模型、开发个性化、安全性强的企业内部私有知识应用。他们将掌握 LangChain 开发、ChatGLM 训练与微调、向量数据库的使用等关键技能；
• 实践能力提升：通过实操环节设置，学员将亲自动手进行 ChatGLM 训练、LangChain 开发和 WebUI 搭建。这将帮助他们加深对知识应用开发流程和方法的理解，并提升实践能力；
• 企业场景应用：构建企业内部知识智能客服、开发私有知识问答系统等。这将帮助他们将所学应用于实际工作场景中，提升工作效率和解决业务挑战。

动手操作环境：

• ChatGLM 训练与微调
• 使用 LangChain 搭建本地知识智能客服
• 企业私有知识问答系统

学员要求：

• 准备本地安装 Python，或者有 Google Colab 账号