?一、高質量數據集與數字化轉型

1高質量數據集

1)?政策解讀、定義與評估標準（準確、完整、一致、時效、可追溯）

2)?可用性與合規性（個人信息保護影響、數據出境安全、倫理）

3)?采集、整合與標注（授權鏈哈希+區塊鏈時間戳；雙盲+AI預標）

4)?公平性與偏見審計（Demographic Parity、Equal Opportunity）

5)?前沿趨勢說明（合成、多模態、隱私保護等）

2數字化轉型案例分析

1)?為達成共識的第一個案例

2)?華為數字化轉型歷程與經驗教訓

3數字化轉型的實施路徑

1)?企業數字化轉型的難點與應對策略

2)?業務變革趨勢與背景

3)?行業數字化轉型的實踐（醫療領域的控費與流程優化）

4)?實踐案例：某集團的數字化轉型（“1+3+4+N”系統架構等）

5)?實現路徑總結（摸清家底、整體規劃、局部先行、漸進推廣）

4數據治理與管理

1)?數據治理的定義與重要性

2)?數據管理體系（DAMA、DCMM、信通院體系等）的對比與應用

3)?數據管理與數據資產的關系

4)?數據資產管理體系的構建思路

5AI賦能數據治理

1)?標準化對齊（消除口徑差異、標準化映射、主數據匹配、數據質控）

2)?效率提升（數據清洗、數據提取、血緣發現、ETL腳本、輔助測試）

3)?智能發現與洞察（異常發現與溯源、智能去重、分級分類、自動化標注）

4)?智能交互式賦能（智能問數、可視化）?

二、大模型技術與應用

1大模型發展現狀與技術概覽

①　國內外大模型廠商、產品及動態

②　硬件廠商的發展（國內GPU廠商、公有云服務商等）

③　關鍵技術點（適應低配條件的技術、處理復雜任務的技術）

④　提示詞工程與思維鏈（Chain-of-Thought）方法

⑤　技術路線選擇：微調、RAG、agent、MCP？

2微調實踐（可選）

①　Llama-factory支持的模型

②　數據準備：Alpaca和ShareGPT格式的數據集。

③　SFT微調步驟（加載數據集、設置參數、保存模型等）。

④　強化學習的微調步驟（PPO、DPO特定數據集、RM等）

⑤　微調參數詳解

3基于大模型的知識庫建設步驟

①　需求分析：明確知識庫的目標和應用場景。

②　數據收集與整理：從企業文檔、FAQ中提取知識。

③　知識表示：表格知識、向量表示、樹狀結構、知識圖譜等。

④　知識庫如何增強大模型性能。

⑤　實時知識更新與模型同步。

⑥　案例分析：知識庫在客服場景中的應用。

4RAG技術概述

①　RAG（Retrieval-Augmented Generation）的定義與優勢

②　詞嵌入技術基礎

③　RAG技術實踐

6大模型（知識庫）應用案例

①　大模型應用落地場景（輿情分析、政策問答、輔助立法、酒店客服等）

②　基于大模型的衛生應用（臨床輔助決策、智能流調系統、中醫圖譜等）

③　基于語義和空間的聚類（市民熱線多訴合并）

④　多模態大模型的發展（圖像生成、視頻生成等）

⑤　Agent技術的應用與最新發展（MCP接口等）

7智能應用產品的落地

①　核心價值（真實場景與業務閉環、有所不為才能有所為）

②　對標與門檻（資源/行業/技術/生態/標準/成本）

③　持續改進的動力（體驗、黏性、個性化、第三方）

三、討論（不限于以下主題）

1數字化轉型與大模型技術的融合趨勢與發展方向

2企業如何在數字化轉型中應用大模型技術，提升競爭力

3智能應用產品化的實現要素