12月5日和6日上海嘉定，TsingtaoAI研发团队为某外资车企中国工程团队交付AI知识库私有化部署应用主题实训。本实训深度解析RAG技术与行业落地路径。当前新能源与智能驾驶技术迭代加速，传统知识管理面临数据安全、实时更新、多模态融合三大挑战。

实训通过模块化设计，从Transformer架构原理到轻量化模型（如DeepSeek-R1:7B）的边缘部署，结合RAGFlow框架实现文档预处理、向量检索与生成式增强的闭环优化。重点覆盖汽车领域特有的知识库构建方法——包括技术文档语义分块、故障代码多模态检索、跨境合规脱敏策略，以及Dify平台可视化工作流设计。

通过特斯拉FSD系统知识沉淀、宝马预测性维护等真实案例，学员将掌握从本地Docker部署到云端混合架构的全链路实施能力。实训特别强化动态阈值算法、跨语言知识对齐、实时索引更新等前沿技术，确保知识库准确率提升40%以上，MTTR缩短35%，同时满足GDPR与ISO/SAE 21434安全标准。

实训方案

第一部分 AI大模型基础与RAG技术原理

AI大模型核心概念与汽车行业应用

1. 大模型基础

- AI大模型发展脉络与核心架构（Transformer、BERT、GPT）

- 参数规模与性能关系，轻量化模型（如DeepSeek-R1:7B）的部署优势

- 汽车行业应用场景：智能客服、故障诊断、产品知识管理

2. RAG技术详解

- RAG核心原理：检索-生成协同架构（文档预处理、向量检索、动态增强生成）

- 解决大模型幻觉与知识滞后问题的关键方法

RAGFlow框架与工具链

3. RAGFlow架构解析

- 模块化设计：检索器、重排器、生成器的自定义配置

- 支持的文件类型与预处理流程（分块、向量化、标签分类）

4. 环境部署实战

- Docker本地化部署RAGFlow（端口配置、服务启动）

- 公有云与私有化部署方案对比

第二部分 知识库构建与优化

知识库设计与数据准备

5. 知识库构建方法论

- 汽车行业知识库特点：技术文档、用户手册、故障代码库的标准化处理

- 数据分块策略：按语义分割与关键词标记优化检索精度

6. 创建知识库

- 上传文件并配置标签体系（如车型、技术参数）

- 检索测试与准确率调优（相似度阈值调整）

7. 混合检索技术

- 结合关键词检索与向量检索的混合策略

- 案例：保时捷售后问答系统中的多模态查询处理

8. 提示词工程

- 为汽车领域设计结构化提示词（如故障诊断模板）

第三部分 RAGFlow与Dify的集成

Dify平台核心功能

9. Dify工作流设计

- 可视化编排工具：连接知识库检索与大模型生成节点

- 权限管理与API集成（对接保时捷内部系统）

10. 实验：构建智能问答应用

- 在Dify中调用RAGFlow知识库，实现动态问答

- 输出样式控制（表格、Markdown格式化响应）

性能优化与评测

11. 响应速度与准确性平衡

- 缓存机制与异步处理优化

- A/B测试不同检索策略的效果

12. 安全与合规

- 数据脱敏与访问控制（符合汽车行业数据安全要求）

第四部分 行业案例实践

汽车行业案例研讨

13. 竞品分析

- 特斯拉、宝马的AI知识库应用（故障预测、个性化推荐）

- 差异化策略：高精度技术文档管理与客户交互优化

14. 讨论

- 设计专属的AI应用场景（如VIP客户定制化服务）

15. 实践应用

- RAGFlow+Dify的汽车行业应用原型（如智能维修助手设计）

实训课前调研

实训特色

- 实战导向：实验与案例研讨较多，结合实际业务需求。

- 行业适配：覆盖汽车行业特有的知识管理挑战（如多语言技术文档处理）

- 工具链全覆盖：从本地部署到云端集成，掌握完整技术栈

部分实训课件

实训技术专家

熊老师 AI/IT实战技术资深研发专家

985计算机硕士，研究员高级工程师，华为云AI专家组成员，西安电子科技大学企业导师，浙江大学人工智能中心研究员，阿里云AI训练师认证教材和题库系统专家，主要研究方向为大语言模型、人工智能、云计算、GPU算力运维与调优、自然语言处理、CV视觉模型、汽车智能驾驶。从早期的智能搜索引擎，到华为盘古大模型云引擎研发，到阿里云百炼智能平台应用开发，再到扣子平台智能体应用开发，一直深耕于自然语言处理处理、AI大模型领域。

华为培训中心资深IT认证实训专家，国内顶级架构设计、软件开发专家。具有坚实的学术背景和教学培训经验，多年研发和客户项目高级管理咨询能力。近20年系统开发经验，5年以上授课经验。

在技术平台方面，主要是擅长实训两块内容：一是人工智能和大模型，精通整个体系的培训工作，包括Python语言，Python web，Numpy，Pandas，Matplotlib，爬虫，机器学习的十大算法线性回归，逻辑回归，逻辑回归，聚类，支持向量机，关联规则，协同过滤，深度学习的卷积神经网络，循环神经网络，长短期记忆，对抗学习，强化学习，大模型LLAMA，LLVM等引擎构建技术，以及最后的大模型应用案例实现。二是知识库、智能体和MCP应用，精通整个体系架构，包括提示词工程， LLM、LangChain等技术的开发与应用。深入理解智能体、工作流、语言助手等平台应用开发技术。对于大模型体系有深刻认识，及独到的见解。已经参与了数十个AI大模型应用项目研发，并主导系统设计和优化，有着丰富的大模型系统设计开发工作经验。

精研课程

- 人工智能机器学习算法

- 大模型训练

- 自然语言处理文本处理实践—文本自动摘要、文章自动生成

- 基于深度学习的知识图谱实战

- 基于深度学习的个性化推荐系统实战

- DeepSeek提示词工程

- 基于DeepSeek的大模型微调技术

- DeepSeek的RAG技术--知识库开发

- 阿里云人工智能训练师认证培训

- 基于Dify平台的智能体开发

- Ollama+DeepSeek+Dify平台开发最佳实践

近期主要实训和咨询内容：

杭州阿里巴巴：2024年11月，12月，2025年2月，3月，4月，在阿里总部西溪园区进行。每期培训都通过5天的的AI训练师认证培训工作，培养阿里云生态内外的AI训练师以及师资，以实现阿里云百炼平台，QuickBI，QuickService 等多个AI平台应用的推广，提升学员的智能体开发能力。

四川移动：2024年11月，大模型知识库调优（九天大模型，ChaGPT，ChatDB），通过一周的技术实战培训，提升移动在线团队(10086)的语言助手智能水平，并将相关技术应用到了四川移动在线的内部平台。

宝马汽车：2024年12月，基于github copilot的AI编程开发技术应用，通过3天的技术实战培训，提升汽车软件开发团队的智能编程能力，并将微软云的智能编程工具接入研发团队的内部平台。

博世苏州：2025年1月，基于微软云AI编程开发工具技术，包括github copilot以及相关组件的应用，提升团队编程开发和软件测试的智能化水平。同时帮助团队将Azure接入团队开发的内部平台。

中国移动设计研究院：(2024年1月，3月，7月，12月，2025年4月等)大模型底层设计和优化。经过多轮培训和持续的咨询工作，采用基于GPU集群的算力，优化LLVM，LLAMA2在内的大模型引擎技术，提高了大模型引擎的稳定性和拓展能力。引入了去中心化集群技术和跨域资源调度技术，提高了大模型底层引擎的可靠性和可维护性。

除此以外，对上层的基于自然语言处理的大模型应用进行指导和应用。包括提示词的编写，文字和图片的生成，视频的生成等应用，优化生成资源的精准度，提升生成资源的速度，并开发与外部系统之间的接口，目前已有超过百种外部应用接入了大模型，显著提升了生产能力，大大超过客户了之前对此次培训和咨询的预期。

福州信产亿力公司：2025年4月25-26日，基于DeepSeek和Dify的智能体应用开发实践。包括平台搭建，智能体构建，提示词工程以及基于RAG的知识库构建应用。并将相关技术应用到智能办公和智能问答等方面。

北京中国民航开发中心(CAST)：2025年4月，基于DeepSeek等大模型的AI编程技术开发。经过一个多星期的培训和咨询工作，提升了相关AI编程工具的使用能力，帮助客户构建了基于私有云的AI编程内部平台，从源头提升了研发生产力。

内蒙电力数字化和智能体应用：2025年5月下旬，经过10天的培训，帮助客户构建了基于office和WPS的私有大模型办公平台。除此以外，构建了基于一体机的Dify+DeepSeek+Ollama的智能体和直属库开发应用平台，提升企业内部数字化能力和自动化流程能力

教学风格

授课过程理论与实践并重，深入浅出，思路清晰，讲解透彻，幽默风趣，深得学员好评，为学员实现通过培训提升能力及通过考试等目标提供了很多帮助。

陆老师 AI 应用实战型专家

AI和大语言模型领域专家

20年人工智能从业经验， 3 年微软 NLP 算法研究

工信部人工智能应用高工认证

清华大学总裁班 AI 课程特邀讲师

微软 AloT Lab 企业 AI 落地实战特邀导师

上海交通大学创业营 AI 项目特邀导师

图灵人工智能研究院特聘导师

阿里云 MVP (最有价值专家)

TGO 鲲鹏会-AGIA 社区联合发起人

前高顿教育 CTO

前微软亚洲研究院 NLP 研究员

国内首批 AI 应用实战型专家

曾为多家央国企、世界五百强上市企业、政府单位、高等院校等机构开展人工智能大语言模型相关培训百余场，覆盖企业高层管理人员、技术骨干、业务骨干、高校师生等

为世界五百强企业立邦集团、苹果供应链企业赫比（Hi-P） 、SAP 等跨国企业提供人工智能大模型企业落地咨询，成功帮助企业完成大模型落地方案梳理，解决大模型应用落地攻坚难题。

服务微软中国、SAP、阿里巴巴、国家电网、航天电子、中核集团、立邦集团、赫比（Hi-P） 、上海银行、华东理工大学、白鹭资管、星星充电、行动教育、SONEPAR、融孚律师事务所、基煜基金、猎查查、职坐标等 100+国内外知名企业

【课程特色】

定制化设计：精准定位，针对学员的行业，定制化设计 AI 学习内容，确保课程深入浅出，学员可以轻松掌握。例如，金融业的智能风控建模+监管科技应用、制造业的预测性维护+数字孪生实践、……

沉浸式学习：分组训练、实战演戏、现场模拟，采用多种学习方法，让课程生动有趣，让学员轻松驾驭最新最前沿的 AI 知识和技术。

可持续的价值交付体系：课后免费出具价值 5 万的企业 AI 转型路线图，季度跟踪辅导 AI 落地难点专项突破，并且企业可以优先加入导师团队搭建的企业 AI 创新联盟。

【主讲课程】

《AI 时代企业战略与运营管理》

《降本增效：企业全员 AI 升级》

《AI 时代管理者技能升级》

《DeepSeek 如何赋能企业创新》

《数字员工 Deepseek 百倍提升办公效率》

《AI 提效+Deepseek 专项培训》

《如何用 Coze/Dify 搭建行业专家智能体》

《RAG-通往大模型落地之路》

《从文档处理到智能体搭建：DeepSeek 全场景办公提效实战》

《轻松上手 DeepSeek：员工生活品质提升指南》

《人工智能在项目管理中的应用》

关于TsingtaoAI

TsingtaoAI企业实训业务线专注于提供LLM、具身智能、AIGC、智算和数据科学领域的企业实训服务，通过深入业务场景的案例实战和项目式实训，帮助企业应对AI转型中的技术挑战。其实训内容涵盖AI大模型开发、Prompt工程、数据分析与模型优化等最新前沿技术，并结合实际应用场景，如智能制造、医药健康、金融科技和智能驾驶等。通过案例式学习和PBL项目训练，TsingtaoAI能够精准满足企业技术团队的学习需求，提升员工的业务能力和实战水平，实现AI技术的高效落地，为企业创新和生产力提升提供强有力的支持。

同时，TsingtaoAI公司并不是一家单纯的实训机构，我们同样是一家AI产品开发公司，公司核心团队主要也都是由技术和产品人才构成，公司团队大部分成员在大模型时代之前就在从事AI产品相关的工作。公司在过去一年里，为10余家客户开发了AI相关的产品，涵盖医疗、教育、智能制造、人力资源等领域。相信我们在AI产品开发和客户服务的过程所形成的认知和方法论，能对贵司的需求有更深更细的洞察和理解，也能提供更深入业务肌理的“AI能力获得”。