课程定位

企业知识管理与RAG检索增强应用的方案、知识运营及组织协同研修。

学习收获

• 理解大模型能力与适用边界，结合真实案例学习RAG及企业本地知识库的建设使用思路，讨论知识管理体系与业务目标的衔接。

课程特色

• 结合大模型直接应用、微调和训练比较RAG实现过程，围绕365体系及六边形战士讨论场景、产品、搜索问答推荐、选型算法、算力投产与数据知识管理。
• 知识运营金三角连接业务变革、全链路和场景价值，覆盖生产、采集、加工、应用、增补五部曲，以及知识地图、AI友好度、贡献激励和训练测试集。
• 以基础、组织、体系、文化、机制五类保障，结合365评价框架、自评问题定位和首批优先行动讨论落地计划，不将RAG视为所有企业唯一最优技术。

课程模块

一、走近知识管理

• 1.知识管理基本理念及发展历程
• 2.知识管理在当今时代呈现的新生命力
• 3.如何找到知识管理价值入点

二、关于大模型进企业的现状和问题

• 1.误区1、期望过高
• 2.误区2、投入方法和资源不当
• 3.误区3、目标与手段背离

模块一、解密大模型

• 模块一、解密大模型。

一、大模型是什么

• 1、大模型的来源及构成
• 2、大模型本质，把大模型当“人”看
• 3、大模型的适用范围

二、大模型可以为企业带来的改变

• 改变1、各类型企业/各板块业务增效
• 改变2、内外部协作智能化
• 改变3：企业核心价值的增强和转变
• 改变4：有效支撑企业智能化转型
• 改变5：2-3人微型企业增多与市场竞争格局改变

三、引入大模型，正当其时

• 1、大模型能力与人类工作方式的比较，以及与以往AI产品的差异。
• 2、大模型（包含语言、图像、多模态等）是企业数字化/智能化的发动机/引擎
• 3、大模型是企业人力管理/盈利能力管理的新阶段
• 4、行业探索中的可行性、开展方式与初步经验。

四、RAG的大模型落地应用与方案比较。

• 1、RAG的基础含义
• 2、RAG的基本实现过程
• RAG的优势（对比大模型直接应用、大模型微调、大模型训练）

RAG落地的实际案例和体系建设

• RAG落地的实际案例和体系建设。

RAG落地体系搭建

• 1、总述：快速推动RAG企业落地的“365”体系
• 2、大模型“六边形战士”模型及基础准备工作
• ￮业务场景（选取场景，应该遵循高价值、易实现原则）
• ￮产品设计（产品基本选型，如对话沟通型、工作台调取型、工作流嵌入型）
• ￮技术攻关（搜索关键技术、问答关键技术、推荐关键技术）
• ￮模型算法（大模型的选型和具体选择方法、周边算法及模型）
• ￮算力规划（提高算力投产比的方式方法）
• ￮数据/知识（企业数据/知识的管理体系和方法）

RAG落地实施-知识管理金三角体系

• RAG落地实施-知识管理金三角体系。

一、总述：知识运营的“金三角”体系

• ▪ 基于业务变革的知识变革
• ▪ 知识运营全链路管理
• ▪ 业务场景最优探索和价值闭环

二、RAG如何落地的具体措施

• 1、基于业务变革：知识基础形态改变和知识质量提升
• 2、知识运营全链路：五部曲
• •知识生产
• •知识采集
• •知识加工
• •知识应用
• •知识增补
• 3、探索和闭环：搭建和运行“知识for AI”管理体系
• •应用场景落地：
• 客户、用户角度和问题、痛点意识
• 如何实现问题/痛点角度的业务场景和价值梳理
• 基于以上体系的知识体系的重构
• •知识盘点：
• 知识架构、知识地图、知识体系
• 知识规范度和AI友好度评估和提升
• •知识管理规范与知识贡献激励
• •系统/产品功能建设要点
• •RAG效果评估
• 训练集/测试集的搭建和运用
• 基于业务价值评估指标和体系

成功用好RAG的五大保障

• •基础保障：知识/数据的积累和管理
• •组织保障：岗位增设与参与人员
• •体系保障：IT、业务运营等体系的职责与分工协作
• •文化保障：探索、学习型文化的建立和持续迭代
• •机制保障：评估和评价机制

RAG在企业落地的项目探讨

• 开启企业落地项目的三步走第一步：基于“365”体系的评价框架
• 第二步：（基于自评）定位问题、选择切入点
• 第三步：明确第一批优先行动任务

适合人群

IT相关人员，部门管理者，企业管理者。

师资信息

本期公开资料暂未披露授课老师姓名及完整履历，具体师资请在报名确认时向新中华学习网核实，以正式开课通知为准。

课程咨询与报名

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温馨提示：本文内容根据课程内容整理，各模块实际讲授内容由授课老师根据学员情况灵活调整，最终以课堂授课为准。