培训人员：智能体产品经理，智能技术人员，大模型技术人员，大模型产品人员
培训时长：1天
培训名称：大模型安全和企业级RAG知识库的构建和代码实操
培训大纲
第一部分 大模型的安全问题
1.1 安全对齐的核心挑战与解决方案
1.1.1 目标冲突：模型性能 vs 安全性 vs 伦理约束
1.1.2 对抗性攻击防御（提示注入/越狱攻击）
1.1.3 价值观对齐的评估框架（如SUTRA评估体系）
1.2 前沿对齐技术实践
1.2.1 RLHF全流程优化
1.2.2 基于规则的对齐方法
1.2.3 多模态内容安全过滤
1.3 行业落地案例
1.3.1 GPT-4的安全防护体系解析
1.3.2 金融领域合规性对齐实战
1.3.3 开源模型安全微调
第二部分 RAG中DeepResearch案例实操
2.1 下一代大模型架构
2.1.1 混合专家系统（MoE）动态路由优化
2.1.2 状态空间模型在长序列中的应用
2.1.3 神经符号推理融合架构
2.2 强化学习驱动创新
2.2.1 多智能体自博弈训练框架
2.2.2 基于模型的RL大语言模型
2.2.3 分布式强化学习训练加速技术
2.3 突破性研究案例
2.3.1 DeepMind AlphaCode 2技术解析
2.3.2 具身智能中的大模型决策系统
2.3.3 金融生成领域的RL应用
第三部分 多模态RAG系统
3.1 下一代RAG技术栈
3.1.1 多模态嵌入模型
3.1.2 层次化检索架构
3.1.3 Rerank技术
3.1.3 动态数据更新与版本控制
3.2 性能优化实战
3.2.1 千万级向量数据库优化
3.2.2 多模态上下文窗口压缩技术
3.2.3 端到端延迟从秒级到毫秒级的优化路径
3.3 行业解决方案
3.3.1 医疗影像报告自动生成系统
3.3.2 工业质检知识库问答
3.3.3 跨模态广告创意生成
第四部分 企业级RAG智能体构建
4.1 生产级部署架构
4.1.1 云原生部署方案
4.1.2 边缘计算场景下的模型轻量化
4.1.3 容灾与弹性伸缩设计
4.2 智能体核心能力
4.2.1 多工具调用（Function Calling）优化
4.2.2 记忆机制与长期对话管理
4.2.3 实时监控与异常检测
4.3 企业落地全流程
4.3.1 从PoC到生产的演进路径
4.3.2 金融风控智能体实战案例
4.3.3 企业运维知识助手构建
第五部分 MCP智能体开发实战
5.1 MCP协议实现与开发工具
5.1.1 开发环境搭建（语言/框架选择）
5.1.2 MCP协议库的使用
5.1.3 协议调试与性能分析工具
5.1.4 开源项目案例解析
5.2 多智能体系统开发实践
5.2.1 基于MCP的智能体通信实现
5.2.2 任务分配与协调算法开发
5.2.3 动态环境下的自适应策略
5.2.4 安全与隐私保护机制
授课老师
周红伟 前阿里人工智能算法专家
常驻地：重庆
邀请老师授课：13439064501 陈助理
