自然语言处理与ChatGPT应用培训课程
培训对象： 面向AI应用开发工程师、软件工程师、产品经理及对LLM技术感兴趣的技术人员。也适合需要利用大模型技术构建智能客服、知识库问答、内容生成等应用的研发团队。
培训目标： 深入理解大语言模型的核心原理与关键技术，掌握Prompt工程、RAG架构、Function Calling等应用开发方法。能够基于OpenAI API或国产大模型API开发智能应用，为企业业务赋能。
培训内容介绍：
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大语言模型技术演进：学习语言模型的发展历程（从统计语言模型到预训练模型再到LLM），理解GPT系列模型的架构演进与技术创新。
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Transformer架构与注意力机制：深入讲解Transformer的核心组件（自注意力机制、多头注意力、位置编码），理解"Attention is All You Need"的革命性意义。
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提示工程（Prompt Engineering）：掌握提示工程的核心原则与技巧，学习零样本提示、少样本提示、思维链（CoT）、自洽性（Self-Consistency）及思维树（ToT）等高级提示方法。
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OpenAI API调用与集成：学习OpenAI系列模型的调用方法（GPT-4、GPT-3.5），掌握Completions API与Chat Completions API的区别，理解Token计费与计算方法。
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Embedding与向量检索：理解表示学习与嵌入（Embedding）的基本概念，学习使用OpenAI Embedding API实现文本向量化，结合向量数据库（Pinecone/Weaviate）构建语义检索系统。
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Function Calling功能实战：学习Function Calling的实现原理，掌握使用functions参数定义函数，通过GPT模型生成函数参数并执行实际函数（如SQL查询、API调用）。
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LangChain开发框架：学习LangChain的核心组件（Models、Prompts、Chains、Agents、Memory），掌握使用LangChain构建复杂LLM应用的方法。
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RAG架构与知识库问答：深入理解检索增强生成（RAG）的架构设计，学习将企业私有知识库与大模型结合，构建准确、可信的智能问答系统。
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Assistants API与智能代理：学习Assistants API的能力总览与设计模式，掌握代码解释器、知识检索、Function Calling等工具的使用，构建自主决策的智能代理。
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多模态大模型应用：学习GPT-4V的视觉理解能力、DALL·E 3的图像生成能力及Whisper的语音识别能力，掌握多模态应用的开发方法。
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国产大模型集成实践：了解智谱AI（GLM系列）、文心一言、通义千问等国产大模型的技术特点，学习国产大模型API的调用与集成方法。
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综合实战项目：基于ChatGPT开发智能翻译助手、销售顾问或Auto-GPT等完整项目，演练从需求分析、功能规划到代码实现的全流程。
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