《AI技术开发与集成》

《AI技术开发与集成实战》

主讲：韩迎娣老师

【课程背景】

大模型时代，企业智能化转型的瓶颈已不再是“有没有AI”，而是“能不能把AI真正用起来”。大量企业引入了大模型、智能体等AI能力，却面临一个共性难题：技术团队不具备将AI能力与业务系统深度集成的工程化能力，导致AI项目停留在Demo阶段，无法形成可持续运行的生产级应用。AI技术开发与集成，是当前企业数字化转型中最紧缺的技术能力。它要求技术团队不仅要“能开发”——掌握大模型调用、智能体构建、API集成等核心技术，还要“会集成”——将AI能力嵌入现有业务系统和工作流，更要“懂运维”——保障AI应用的稳定性、安全性和持续迭代能力。

本课程面向企业研发团队与数字化团队，从 AI技术底座认知出发，系统讲授大模型应用开发、智能体工程化构建、API与系统集成、AI项目管理与运维治理等核心能力，通过真实场景实操，帮助技术团队建立从“单点开发”到“系统集成”的完整能力闭环。

【课程收益】

- 掌握大模型API调用、Prompt工程、RAG检索增强生成等核心开发技术

- 具备智能体工程化设计与构建能力，能独立完成多智能体系统的开发与部署

- 掌握AI应用与企业现有系统（ERP、MES、CRM等）的集成方法与架构设计

- 建立AI应用运维体系认知，掌握模型监控、版本管理、安全防护等运维关键技能

【课程特色】

- 技术导向、工程化视角、真实场景、即学即用

【课程对象】

- 企业研发团队、数字化团队、IT部门技术人员

- AI应用开发工程师、系统集成工程师、技术架构师

- 技术部门负责人、数字化转型技术负责人

- 具备基本编程基础，希望快速掌握AI技术开发与集成能力的技术人员

【课程时间】

1天（6小时）

【课程大纲】

一、AI技术底座与开发基础

核心目标：建立大模型时代AI技术开发的全局认知，掌握核心开发基础能力

- 1. 大模型技术底座解析

- 大模型工作原理与能力边界：Transformer架构直觉理解、涌现能力与幻觉问题

- 主流模型技术选型：GPT-4o/Claude/通义千问/DeepSeek/开源模型对比

- 模型能力评估框架：推理能力、上下文窗口、工具调用、多模态支持

- 2. API开发基础

- 大模型API调用全流程：认证、请求构造、流式响应、错误处理

- Prompt工程实战：系统提示词设计、Few-shot策略、CoT推理引导、输出格式控制

- Token优化策略：上下文压缩、关键信息提取、成本控制

- 3. 实操演练

- 现场实操：基于API完成一个多轮对话AI助手的完整开发（含系统提示词设计、流式输出、上下文管理）

二、智能体工程化构建

核心目标：掌握智能体从设计到工程化落地的完整技术链路

- 1. 智能体技术架构

- 单智能体架构：感知-决策-执行循环、记忆机制（短期/长期/工作记忆）

- 多智能体协作架构：主从模式、协商模式、流水线模式的工程实现

- 工具调用机制：Function Calling原理、工具注册与编排、错误恢复策略

- 2. RAG检索增强生成技术

- 知识库构建：文档解析、分块策略（固定/语义/递归）、Embedding模型选型

- 检索优化：混合检索（向量+关键词）、重排序（Reranker）、上下文压缩

- RAG质量评估：检索准确率、生成忠实度、端到端效果评估

- 3. 智能体开发平台实操

- 使用低代码平台快速搭建一个带知识库、工具调用和多轮记忆的智能体，展示从配置到运行的完整过程

三、AI系统集成与架构设计

核心目标：掌握AI能力与企业业务系统深度集成的技术方法与架构设计

- 1. 系统集成技术路径

- API网关模式：统一鉴权、限流、路由、日志，AI能力服务化封装

- 事件驱动架构：消息队列（Kafka/RabbitMQ）实现AI异步处理与解耦

- 嵌入式集成：将AI能力直接嵌入现有系统（ERP/MES/CRM/OA）的技术方案

- 数据集成：与数据库、数据湖、知识图谱的双向数据同步

- 2. 集成架构设计

- AI中台架构：模型管理层、能力服务层、应用接入层的分层设计

- 混合部署架构：公有云大模型 + 私有化部署 + 边缘推理的混合方案

- 安全架构：数据脱敏、访问控制、审计日志、模型安全防护

- 3. 典型集成场景解析

- 场景一：智能客服系统集成——大模型 + 知识库 + CRM + 工单系统

- 场景二：智能办公助手集成——AI Agent + 邮件 + 日历 + 文档 + IM

- 场景三：生产智能体集成——AI + MES + IoT + 知识图谱 + 工艺规则引擎

- 4. 实操演练

- 架构设计实战：分组完成一个AI系统与企业现有业务的集成架构方案设计，包含技术选型、集成路径、安全设计和部署策略

四、AI应用运维与持续迭代

核心目标：建立AI应用全生命周期管理能力，从项目启动到稳定运行的完整治理体系

- 1. AI项目全流程管理

- 需求拆解：如何把业务需求转化为可执行的AI技术方案（可行性评估、MVP拆分、效果预期管理）

- 方案评审：技术方案评审检查清单——模型选型合理性、集成复杂度、安全风险、成本可控性

- 进度把控：AI项目特有的风险点和里程碑管理方法

- 2. 上线后的运维治理体系

- 模型监控：响应延迟、吐射量、Token消耗、成本追踪的监控指标设计

- 质量监控：输出质量评分、幻觉检测、用户满意度追踪的体系建设

- 版本管理：Prompt版本、模型版本、知识库版本的管理策略与灰度发布机制

- 3. 安全与合规管理

- 数据安全：输入脱敏、输出过滤、PII检测、数据分类分级的管控要点

- 模型安全：提示词注入防护、越狱攻击检测、输出内容安全审核的防护策略

- 合规框架：AI应用合规检查清单、行业监管要求对标

- 4. 成本控制与资源管理

- Token成本优化：缓存策略、请求合并、模型分级调度（大小模型协同）

- 算力资源管理：GPU资源调度、弹性伸缩、混合云算力编排的决策要点