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保險(xiǎn)行業(yè)大模型與 agent 技術(shù)培訓(xùn)

孟工

前百度 高級(jí)研發(fā)工程師

孟工,近十年機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)與從業(yè)經(jīng)驗(yàn),一直專注于AI技術(shù)的建設(shè)和應(yīng)用。曾先后歷任第四范式建模工程師、百度高級(jí)研發(fā)工程師、BIGO資深研發(fā)工程師、Allsec研發(fā)總監(jiān)。有比較豐富的ToB/ToG數(shù)據(jù)智能化經(jīng)驗(yàn)。曾從0到1建設(shè)基于大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的個(gè)性化檢索技術(shù)體系,大幅度提升業(yè)務(wù)營(yíng)收。
曾負(fù)責(zé)四大行智能營(yíng)銷系統(tǒng)建設(shè)、某銀行信用卡中心現(xiàn)金分期產(chǎn)品智能營(yíng)銷系統(tǒng)建設(shè)、百度金融垂類機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)工作、金融客戶百度信息流廣告投放優(yōu)化工作。
目前本人專注在大模型及Agent算法技術(shù)領(lǐng)域。

孟工,近十年機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)與從業(yè)經(jīng)驗(yàn),一直專注于AI技術(shù)的建設(shè)和應(yīng)用。曾先后歷任第四范式建模工程師、百度高級(jí)研發(fā)工程師、BIGO資深研發(fā)工程師、Allsec研發(fā)總監(jiān)。有比較豐富的ToB/ToG數(shù)據(jù)智能化經(jīng)驗(yàn)。曾從0到1建設(shè)基于大規(guī)模深度學(xué)習(xí)的個(gè)性化檢索技術(shù)體系,大幅度提升業(yè)務(wù)營(yíng)收。 曾負(fù)責(zé)四大行智能營(yíng)銷系統(tǒng)建設(shè)、某銀行信用卡中心現(xiàn)金分期產(chǎn)品智能營(yíng)銷系統(tǒng)建設(shè)、百度金融垂類機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)建設(shè)工作、金融客戶百度信息流廣告投放優(yōu)化工作。 目前本人專注在大模型及Agent算法技術(shù)領(lǐng)域。

課程費(fèi)用

5800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

3

成為教練

課程簡(jiǎn)介

本課程旨在幫助保險(xiǎn)行業(yè)從業(yè)者掌握大模型與Agent技術(shù)的應(yīng)用,通過理論學(xué)習(xí)與實(shí)踐操作相結(jié)合的方式,使學(xué)員能夠?qū)I技術(shù)實(shí)際運(yùn)用到保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中。

目標(biāo)收益

培訓(xùn)對(duì)象

保險(xiǎn)公司產(chǎn)品經(jīng)理
業(yè)務(wù)創(chuàng)新負(fù)責(zé)人
IT技術(shù)團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人
對(duì)AI技術(shù)感興趣的保險(xiǎn)從業(yè)者

課程內(nèi)容

Day 1:大模型基礎(chǔ)與保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用
上午場(chǎng)(9:00-12:00):大模型理論基礎(chǔ)
大模型概述 (9:00-10:00)
大模型的定義與特點(diǎn)
發(fā)展歷史與技術(shù)演進(jìn)
主流大模型介紹(GPT、BERT等)
技術(shù)原理解析 (10:00-11:00)
深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)
Transformer架構(gòu)
預(yù)訓(xùn)練與微調(diào)機(jī)制

應(yīng)用價(jià)值與挑戰(zhàn) (11:00-12:00)
大模型的核心優(yōu)勢(shì)
落地應(yīng)用的主要挑戰(zhàn)
解決方案探討
下午場(chǎng)(14:00-17:00)
保險(xiǎn)行業(yè)應(yīng)用深度解析 (14:00-15:30)
智能核保系統(tǒng)
自動(dòng)理賠處理
智能客服應(yīng)用
風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型
實(shí)操環(huán)節(jié) (15:30-17:00)
環(huán)境搭建
API調(diào)用示例
簡(jiǎn)單智能客服應(yīng)用開發(fā)
Day 2:檢索增強(qiáng)生成(RAG)技術(shù)與應(yīng)用
上午場(chǎng)(9:00-12:00):RAG技術(shù)基礎(chǔ)
RAG技術(shù)概述 (9:00-10:00)
RAG的基本概念與原理
與傳統(tǒng)大模型的區(qū)別
RAG的核心優(yōu)勢(shì)
RAG架構(gòu)設(shè)計(jì)
RAG關(guān)鍵組件 (10:00-11:00)
向量數(shù)據(jù)庫(kù)選擇與使用
Milvus
FAISS
Pinecone等
文本嵌入技術(shù)
主流Embedding模型介紹
文本向量化最佳實(shí)踐
RAG系統(tǒng)構(gòu)建 (11:00-12:00)
數(shù)據(jù)預(yù)處理流程
索引構(gòu)建策略
檢索優(yōu)化方法
結(jié)果重排序技術(shù)
下午場(chǎng)(14:00-17:00)

保險(xiǎn)行業(yè)RAG應(yīng)用深度解析 (14:00-15:30)
知識(shí)庫(kù)構(gòu)建
保險(xiǎn)條款解析
理賠案例庫(kù)
法規(guī)政策庫(kù)
應(yīng)用場(chǎng)景
智能保單解讀
理賠政策咨詢
合規(guī)審查支持
精準(zhǔn)性提升策略
上下文優(yōu)化
提示詞工程
答案質(zhì)量控制

實(shí)操環(huán)節(jié) (15:30-17:00)
構(gòu)建簡(jiǎn)單RAG系統(tǒng)
環(huán)境搭建
數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
性能評(píng)估與優(yōu)化
檢索準(zhǔn)確率評(píng)估
響應(yīng)時(shí)間優(yōu)化
系統(tǒng)調(diào)優(yōu)實(shí)踐
Day 3:Agent技術(shù)與智能化解決方案
上午場(chǎng)(9:00-12:00):Agent技術(shù)基礎(chǔ)

Agent技術(shù)概述 (9:00-10:00)
什么是Agent
Agent的核心特征
Agent與大模型的關(guān)系
常見Agent框架介紹
AutoGPT
LangChain
BabyAGI
Agent架構(gòu)設(shè)計(jì) (10:00-11:00)
Agent的核心組件
感知模塊
決策模塊
執(zhí)行模塊
Agent通信機(jī)制
Agent協(xié)作模式

Agent能力構(gòu)建 (11:00-12:00)

工具使用能力
任務(wù)規(guī)劃能力
記憶與學(xué)習(xí)機(jī)制
安全控制機(jī)制

下午場(chǎng)(14:00-17:00)
保險(xiǎn)行業(yè)Agent應(yīng)用 (14:00-15:30)
場(chǎng)景設(shè)計(jì)
保險(xiǎn)顧問Agent
理賠助手Agent
風(fēng)控專家Agent
實(shí)現(xiàn)方案
Agent角色定義
能力配置
工具集成
效果評(píng)估
性能指標(biāo)
用戶體驗(yàn)
ROI分析
實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目 (15:30-17:00)
保險(xiǎn)顧問Agent開發(fā)
需求分析
架構(gòu)設(shè)計(jì)
功能實(shí)現(xiàn)

課程費(fèi)用

5800.00 /人

課程時(shí)長(zhǎng)

3

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