課程簡介

本課程旨在幫助保險行業(yè)從業(yè)者掌握大模型與Agent技術(shù)的應(yīng)用，通過理論學習與實踐操作相結(jié)合的方式，使學員能夠?qū)I技術(shù)實際運用到保險業(yè)務(wù)中。

目標收益

培訓對象

保險公司產(chǎn)品經(jīng)理
業(yè)務(wù)創(chuàng)新負責人
IT技術(shù)團隊負責人
對AI技術(shù)感興趣的保險從業(yè)者

課程內(nèi)容

Day 1：大模型基礎(chǔ)與保險行業(yè)應(yīng)用
上午場（9:00-12:00）：大模型理論基礎(chǔ)
大模型概述 (9:00-10:00)
大模型的定義與特點
發(fā)展歷史與技術(shù)演進
主流大模型介紹（GPT、BERT等）
技術(shù)原理解析 (10:00-11:00)
深度學習基礎(chǔ)
Transformer架構(gòu)
預(yù)訓練與微調(diào)機制

應(yīng)用價值與挑戰(zhàn) (11:00-12:00)
大模型的核心優(yōu)勢
落地應(yīng)用的主要挑戰(zhàn)
解決方案探討
下午場（14:00-17:00）
保險行業(yè)應(yīng)用深度解析 (14:00-15:30)
智能核保系統(tǒng)
自動理賠處理
智能客服應(yīng)用
風險評估模型
實操環(huán)節(jié) (15:30-17:00)
環(huán)境搭建
API調(diào)用示例
簡單智能客服應(yīng)用開發(fā)
Day 2：檢索增強生成(RAG)技術(shù)與應(yīng)用
上午場（9:00-12:00）：RAG技術(shù)基礎(chǔ)
RAG技術(shù)概述 (9:00-10:00)
RAG的基本概念與原理
與傳統(tǒng)大模型的區(qū)別
RAG的核心優(yōu)勢
RAG架構(gòu)設(shè)計
RAG關(guān)鍵組件 (10:00-11:00)
向量數(shù)據(jù)庫選擇與使用
Milvus
FAISS
Pinecone等
文本嵌入技術(shù)
主流Embedding模型介紹
文本向量化最佳實踐
RAG系統(tǒng)構(gòu)建 (11:00-12:00)
數(shù)據(jù)預(yù)處理流程
索引構(gòu)建策略
檢索優(yōu)化方法
結(jié)果重排序技術(shù)
下午場（14:00-17:00）

保險行業(yè)RAG應(yīng)用深度解析 (14:00-15:30)
知識庫構(gòu)建
保險條款解析
理賠案例庫
法規(guī)政策庫
應(yīng)用場景
智能保單解讀
理賠政策咨詢
合規(guī)審查支持
精準性提升策略
上下文優(yōu)化
提示詞工程
答案質(zhì)量控制

實操環(huán)節(jié) (15:30-17:00)
構(gòu)建簡單RAG系統(tǒng)
環(huán)境搭建
數(shù)據(jù)準備
系統(tǒng)實現(xiàn)
性能評估與優(yōu)化
檢索準確率評估
響應(yīng)時間優(yōu)化
系統(tǒng)調(diào)優(yōu)實踐
Day 3：Agent技術(shù)與智能化解決方案
上午場（9:00-12:00）：Agent技術(shù)基礎(chǔ)

Agent技術(shù)概述 (9:00-10:00)
什么是Agent
Agent的核心特征
Agent與大模型的關(guān)系
常見Agent框架介紹
AutoGPT
LangChain
BabyAGI
Agent架構(gòu)設(shè)計 (10:00-11:00)
Agent的核心組件
感知模塊
決策模塊
執(zhí)行模塊
Agent通信機制
Agent協(xié)作模式

Agent能力構(gòu)建 (11:00-12:00)

工具使用能力
任務(wù)規(guī)劃能力
記憶與學習機制
安全控制機制

下午場（14:00-17:00）
保險行業(yè)Agent應(yīng)用 (14:00-15:30)
場景設(shè)計
保險顧問Agent
理賠助手Agent
風控專家Agent
實現(xiàn)方案
Agent角色定義
能力配置
工具集成
效果評估
性能指標
用戶體驗
ROI分析
實戰(zhàn)項目 (15:30-17:00)
保險顧問Agent開發(fā)
需求分析
架構(gòu)設(shè)計
功能實現(xiàn)