课程

• 朴素RAG及GraphRAG实现原理剖析及实践

  让学员了解RAG的实现范式，了解其中的技术原理，并通过实践案例能够自己动手搭建一个RAG。

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• 技术落地角度看RAG及其花式变体原理/选型建议

  本课程为您系统梳理RAG技术从原理到落地的全貌。我们将深入解析传统RAG、GraphRAG、多模态RAG等花式变体的核心原理、适用场景与选型依据，助您知其然更知其所以然。
  
  课程将详解知识库处理、召回、Prompt优化等关键技术，并聚焦代码/SQL生成等真实案例，深度剖析RAG在落地中的典型坑点与应对策略。您将学习到从查询重写、多路召回到效果评估的一整套优化方法论，并获得主流框架与模型的选型指南。
  
  无论您是希望掌握RAG系统设计与优化的工程师，还是寻求技术前沿视野的决策者，本课程都将助您构建完整的RAG知识体系，从容应对企业级应用挑战。

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  工程师

• 从技术与应用视角看智能体的现在、发展及未来

  本课程立足于人工智能领域最前沿的**智能体（Agent）**技术，深度剖析其从单一工具到自主智能系统的演进历程。课程内容涵盖了Agent的核心组件设计，包括记忆、感知、规划与工具使用，并详细解读了ReAct、Plan-and-Execute及Reflexion等主流运行范式。通过对单体到多智能体协作（Multi-Agent）再到智能体团队（Agent Teams）的架构演进分析，学员将掌握构建复杂AI系统的底层逻辑。

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  工程师

• Deepseek V4深度解析

  本课程系统解析DeepSeek-V4核心突破：从V3到V4的演进脉络、双版本（Pro/Flash）架构设计与1M超长上下文部署方案，并针对性讲解推理优化、成本控制等实战要点，同时澄清参数规模、多模态等常见认知误区。适合AI从业者快速掌握V4技术全貌与落地路径。

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  工程师

• RAG Advanced Training Framework

  1、了解目前RAG都有哪些变体？如传统RAG、GraphRAG、DeepResearch、多模态RAG等各个变体的特点和适用场景，了解技术原理，知所以然(Know How Beyond Anything)；
  2、了解面向RAG的知识库的处理方案、可用工具及相关模型；
  3、了解目前RAG在真实落地中的问题坑点及常见应对措施，如chunk切分、rank排序等；
  4、了解当前RAG的一些实际案例，都用来做什么？哪些可以做，哪些不可以做；
  5、了解当前RAG的前沿技术和发展趋势，指出后续值得关注和投入的点。
  6、了解针对RAG或者大模型应用过程中特定问题做特定分析，定位并解决问题的思路。
  7、掌握基于langchain框架搭建RAG知识库问答、Agent实操，包括prompt优化、文档处理、文本分块、框架流程搭建等。

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• 本体论的那些事儿—从Web语义本体、知识图谱本体再到Palantir Ontology

  本课程从“盲人摸象”困境出发，系统梳理本体论的技术演进：从Web语义本体、知识图谱本体，到Palantir Ontology的三层架构与五大要素。通过案例与国内落地实践，展示本体如何驱动数据治理与Agent智能执行，助你掌握下一代知识工程的核心方法论

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  工程师

• AI组织变革与泛Agent技术落地

  避开“AI万能论”，聚焦“AI如何解决研发效率、组织协同、流程优化的实际问题”，重点拆解OPC技术落地细节与大企业AI推进路径，全程以技术视角拆解认知与战略，并结合外部案例解读，给一些启发

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  工程师

• AI赋能技术全链路——从工程范式到智能体治理

  系统讲授AI时代技术全链路的工程范式重构与落地实践。课程围绕八大核心主题展开：规范驱动开发（Spec-Kit SDD） 、元数据治理与异构数据融合、上下文工程与MCP运行时调度、意图识别微调与语料治理、多智能体架构、可观测性体系、智能化基座建设、企业级多智能体治理。

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• AI研发效能变革——从范式重塑到全链路落地

  本课程系统讲解AI如何重塑软件研发全流程。课程以“前沿理论+近半年实战案例”为主线，聚焦产品、开发、测试、知识管理四大环节的AI落地实践，提供可直接复用的方法、工具与实操案例。

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大会议题