1、學會大模型核心技術與應用邏輯：深入理解AIGC技術體系，掌握大模型參數(shù)量級與智能表現(xiàn)關系、跨模態(tài)生成技術等核心要素；

2、掌握DeepSeek提示詞高階應用技巧：熟練運用DeepSeek提示詞六大編寫準則，學會構建適用于客戶服務全場景的話術框架；

3、精通客戶服務場景AI解決方案設計：通過標桿案例拆解，掌握零售數(shù)據(jù)融合、教育個性化學習引擎等核心技術實現(xiàn)路徑，學會將行業(yè)know-how轉(zhuǎn)化為AI業(yè)務邏輯，能夠獨立設計從數(shù)據(jù)處理、模型訓練到人機協(xié)同的全鏈路客戶服務智能化方案。

4、具備DeepSeek私有化部署與安全管控能力：掌握DeepSeek私有云部署的全流程操作，學會敏感信息脫敏、內(nèi)容合規(guī)審查等數(shù)據(jù)安全策略，構建安全可控的AI應用環(huán)境；

5、收獲可遷移的AI項目落地方法論：提煉非結構化數(shù)據(jù)處理、實時推理優(yōu)化等五大通用能力，掌握從技術選型、風險控制到業(yè)務流程重構的AI項目實施方法論；

第一講：大模型技術體系與產(chǎn)業(yè)實踐

導入：AIGC技術全景

定義：人工智能生成內(nèi)容的技術范式

三大支柱：算力基礎設施、算法模型架構、高質(zhì)量數(shù)據(jù)

應用形態(tài)：文本/圖像/音頻/視頻/代碼/3D內(nèi)容生成

一、人工智能技術解析

1. 核心要素

1）大模型參數(shù)量級與智能表現(xiàn)關系（百萬→萬億參數(shù)）

2）跨模態(tài)內(nèi)容生成技術（文圖互生、語音合成等）

3）兩階段訓練方法論（預訓練+領域微調(diào)）

2. 關鍵技術分支

1）自然語言處理（智能對話/機器翻譯）

2）計算機視覺（圖像識別/視頻分析）

3）強化學習（智能決策/游戲AI）

4）專家系統(tǒng)（知識推理/診斷預測）

二、AIGC技術演進

1. 發(fā)展階段

1）早期規(guī)則系統(tǒng)（關鍵詞模板匹配）

2）深度學習時代（RNN/CNN局部建模）

3）大模型革命（Transformer全局注意力）

2. 核心架構

1）Transformer的自注意力機制解析

2）上下文窗口擴展技術對比

3. DeepSeek實踐

1）開源模型優(yōu)勢（商用授權/中文優(yōu)化）

2）關鍵技術：模型壓縮、混合專家架構

3）應用場景：編程輔助/數(shù)據(jù)分析/知識問答

三、主流大模型對比

1. 國際模型

1）GPT-4：多模態(tài)交互/生態(tài)整合

2）Claude3：長文本處理/合規(guī)設計

3）Gemini：實時搜索/多模態(tài)銜接

2. 國內(nèi)模型

1）DeepSeek：數(shù)學推理/透明化思考

2）通義千問：企業(yè)服務集成

3）文心一言：中文理解/本地化適配

第二講：掌握DeepSeek提示詞黃金法則，實現(xiàn)客戶服務效率倍增

一、DeepSeek提示詞技巧賦能客戶服務智能化

1. 真誠+直接：快速響應客戶核心訴求，以簡潔真誠語言建立服務信任

話術框架：您反饋的問題我們立刻跟進，10分鐘內(nèi)給您初步答復

通用公式：需求確認+解決方案+預期反饋

話術框架：您是說XX問題對嗎？我們建議XX處理方式，您看是否可行？后續(xù)有進展會第一時間告知。

2. 說人話：摒棄復雜話術，用通俗語言傳遞專業(yè)內(nèi)容，避免客戶因理解成本產(chǎn)生服務隔閡。

3. 反向引導：通過正向引導激發(fā)客戶配合

話術框架：您對問題的描述越詳細，我們越能精準解決，非常感謝您的耐心說明！

4. 善于模仿：借鑒行業(yè)優(yōu)質(zhì)客服對話案例，優(yōu)化自身回應邏輯與服務策略。

5. 激發(fā)深度思考：針對復雜客訴，引導客服挖掘問題根源

思考：客戶多次投訴背后是否存在系統(tǒng)性流程漏洞？

二、提示詞在客戶服務及關聯(lián)場景的實戰(zhàn)提效

1. 客戶服務核心場景

——提供標準化+個性化答復+挖掘真實訴求

2. 跨場景協(xié)同提效

第三講：多維拆解DeepSeek實戰(zhàn)案例，提煉客戶服務智能化核心解法

一、AI企業(yè)底層應用核心知識點

1. 技術實現(xiàn)層

1）多模態(tài)數(shù)據(jù)融合

零售案例：評論文本+銷售數(shù)據(jù)+圖像視頻→聯(lián)合特征空間構建

交通案例：攝像頭+雷達+GPS→時空對齊算法（DTW動態(tài)時間規(guī)整）

核心公式：融合特征=α·視覺特征+β·文本特征+γ·時序特征（權重α/β/γ通過注意力機制動態(tài)調(diào)整）

練習+案例：教材知識蒸餾（Teacher-Student架構）

2）實時決策系統(tǒng)

Reward=通行量×0. 6-等待時間×0. 3-急剎次數(shù)×0. 1`

直播案例：流式計算架構（Flink+模型服務）

2. 業(yè)務邏輯層知識點

1）行業(yè)know-how沉淀

2）工作流重構

直播電商案例：選品→腳本生成→直播→復盤`→AI全鏈路閉環(huán)

3）人機協(xié)同設計

醫(yī)療案例：AI建議+醫(yī)生確認雙簽名機制

3. 風險控制層知識點

1）數(shù)據(jù)安全

2）合規(guī)紅線

3）失效應對

交通系統(tǒng)降級方案：AI異?！袚Q預設信號燈方案

直播容災設計：實時AI故障→觸發(fā)預設話術模板

二、可遷移能力矩陣

1. 非結構化數(shù)據(jù)處理

2. 實時推理優(yōu)化

3. 領域知識圖譜

4. 多模態(tài)融合

5. 高風險管控

賦能客戶服務場景（案例解析）

案例一：百秋AIGC零售全鏈路數(shù)智洞察平臺

案例二：大模型賦能長三角教育現(xiàn)代化的應用研究

案例三：通達交通大模型

案例四：直播電商數(shù)智化工作臺

智能應用（案例解析）

案例一：開悟多模態(tài)模型煥新古典繪畫藝術

案例二：生成式AI情感座艙

案例三：支小寶2. 0-智能金融助理

案例四：網(wǎng)易有靈平臺——面向智能體的人機協(xié)作任務平臺

案例五：基于大模型的數(shù)據(jù)庫智能助手

案例六：“小鋼”數(shù)字智能助手

生態(tài)服務（案例解析）

案例一：百度智能云千帆大模型平臺

案例二：Baichuan2-13B開源大模型

案例三：面向AI數(shù)字內(nèi)容安全的AI合成文本及圖像鑒別

案例四：圖像數(shù)據(jù)標注平臺的研發(fā)

第四講：DeepSeek私有云部署，筑牢企業(yè)知識安全防線

一、DeepSeek本地部署

1. 多服務集成

2. 數(shù)據(jù)隱私

3. 知識庫集成

二、建立數(shù)據(jù)本地儲存

——所有數(shù)據(jù)存儲本地

——支持本地部署的模型調(diào)用

三、AI知識庫集成

——支持多種格式的文件導入

——支持網(wǎng)頁導入

人機協(xié)同時代——安全與效率的平衡藝術

1. 企業(yè)數(shù)據(jù)隱私保護：敏感信息脫敏處理方案

2. AIGC內(nèi)容合規(guī)審查：版權檢測與事實性校驗工具

3. 人機協(xié)作最佳實踐：AI決策的容錯機制設計

贈送：

1. 課程總結+答疑

2. 課程附贈：常用AI工具列表、現(xiàn)場課堂錄屏視頻、老師整理PPT制作素材