LLM-Based AI Agents for Enterprise Automation

• 對人工智慧和機器學習有深入了解
• 具備Python程式設計經驗
• 熟悉大型語言模型(LLMs)和自然語言處理(NLP)

觀眾

• AI工程師
• 企業軟體開發人員
• Business領導者

隨著像DeepSeek、Mistral 和 LLaMA 等開源模型的興起，企業正在為各種工作流程部署自定義 AI 代理。

這門由講師主導的實時培訓（在線或現場）旨在幫助希望為企業應用程序定制和部署基於 LLM 的 AI 代理的高級 AI 工程師、企業軟件開發人員和商業領袖。

結束時，參加者將能夠：

• 了解開源 LLM 的架構和能力。
• 針對企業用例定制和微調 LLM。
• 使用LangChain和Hugging Face部署 AI 代理。
• 將 LLM 驅動的代理集成到業務工作流程中。

課程格式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實地實施。

課程定制選項

• 要請求此課程的定制培訓，請聯繫我們安排。

開源LLM介紹

• 開源模型概述DeepSeek、Mistral、LLaMA及其他模型
• LLM的工作原理：變壓器、自我注意力和訓練
• 開源LLM與專有模型的比較

調整Fine-Tuning和定制LLM

• 微調的數據準備
• 使用Hugging Face訓練和優化LLM
• 評估模型性能和偏見緩解

使用LLM構建AI Agents

• AI代理開發入門LangChain
• 用LLM設計基於代理的工作流程
• 記憶、檢索增強生成(RAG)和行動執行

部署基於LLM的AI Agents

• 用Docker為AI代理容器化
• 將LLM集成到企業應用程序中
• 用雲服務和API擴展AI代理

企業AI中的安全性和合規性

• 倫理考慮和法規遵從
• 減輕AI驅動的自動化中的風險
• 監控和審計AI代理行為

案例研究和實際應用

• LLM驅動的虛擬助手
• AI驅動的文檔自動化
• 用於企業分析的定制AI代理

優化和維護基於LLM的代理

• 持續的模型改進和更新
• 部署監控和反饋循環
• 成本優化和性能調優的策略

總結和結論