課程代號:2325080034  

生成式AI大型語言模式(LLM)開發與實作

1.理解 LLM 核心原理,熟悉語言模型演進、記憶架構與應用範疇。 2.具備 LLM API 串接與開發能力,可整合 OpenAI 等主流平台至應用場景中。 3.能設計具記憶能力的聊天系統,打造上下文連貫的對話應用。 4.熟練使用 LangChain、LlamaIndex 等開發框架,加速構建多步驟任務處理流程。 5.掌握向量資料庫與嵌入技術,進行語義查詢與資料檢索整合。 6.能建構 RAG 應用系統並進行優化(含 CAG 與 GraphRAG),提升語言模型的知識回應能力。 7.具備 AI 代理與 Function Calling 系統實作能力,可應用於自動化任務執行與智慧服務設計。

課程型態/
實體課程
上課地址/
工研院產業學院 產業人才訓練一部(台北)。實際地點依上課通知為準!
時  數/
24.5 小時
起迄日期/
2025/10/20 ~ 2025/11/10
聯絡資訊/
陳俐潔   02-23701111#310
報名截止日期:2025/10/17
課程介紹

隨著 ChatGPT 與各式大型語言模型(LLM)的普及,企業正加速導入生成式 AI 以提升營運效率與智慧應用能力。然而,從「使用 AI 工具」到「打造專屬 AI 系統」,其中涉及 API 串接、記憶機制、外部資料整合、向量檢索、RAG 架構與 AI 代理等多項技術,讓不少工程團隊與產品開發者面臨學習與整合門檻。

本課程即針對上述需求所設計,透過由淺入深的模組化教學,結合理論與實作,協助學員從 LLM 串接開始,逐步掌握記憶型聊天機器人、向量資料庫應用、RAG 系統建構、進階優化策略(如 CAGGraphRAG)與 AI Agent 開發等完整流程,具備獨立開發 LLM 實務應用的能力,回應產業在 AI 應用落地的即戰力需求。


~本課程歡迎企業包班,請來電洽詢 課程承辦人 黃小姐02-23701111#306 ~

課程目標

1.理解 LLM 核心原理,熟悉語言模型演進、記憶架構與應用範疇。

2.具備 LLM API 串接與開發能力,可整合 OpenAI 等主流平台至應用場景中。

3.能設計具記憶能力的聊天系統,打造上下文連貫的對話應用。

4.熟練使用 LangChainLlamaIndex 等開發框架,加速構建多步驟任務處理流程。

5.掌握向量資料庫與嵌入技術,進行語義查詢與資料檢索整合。

6.能建構 RAG 應用系統並進行優化(含 CAG GraphRAG),提升語言模型的知識回應能力。

7.具備 AI 代理與 Function Calling 系統實作能力,可應用於自動化任務執行與智慧服務設計。

課程對象

在企業內部擔任資訊人員(IT)AI軟體開發、AI模型運用、AI程式應用等工程師或研發人員等。具備基本程式概念者。

課程日期

1141020日、1027日、113日、1110,每週一白天9:30~12:3013:30~16:30,共4天、計24小時。

雲端自學:0.5小時,開啟帳密起~90天。

課程大綱

實體課程

單元

內容

大型語言模型(LLM)原理
與串接 LLM API 實作

  • 理解大型語言模型的核心原理

  • 探索不同 LLM 模型的比較與應用

  • 實作 LLM API 串接

NLP  GPT –  

實作具有記憶功能的聊天情境架構

  • NLP  GPT 技術的發展與演進

  • 設計具記憶功能的聊天情境

  • 實作具記憶功能的聊天架構

大型語言模型開發框架使用與操作

  • 介紹 LangChain  LlamaIndex 框架的功能與用途

  • 設計與實作基於 LangChain  LlamaIndex 的應用

  • 實作框架應用範例

外部資料收集與 LLM 資訊串接

  • 外部資料收集方法與技巧

  • 資料清理與預處理技巧

  • LLM 與外部資料的串接

自然語言模型的嵌入式模型
與向量資料庫

  • 嵌入式模型(Embeddings)概述與應用

  • 向量資料庫的概念與操作

  • 實作嵌入式模型與向量資料庫的整合

外部文件庫存取與
運用 RAG 增強模型知識能力

  • 了解 RAG 技術與模型知識擴展的基本概念

  • 如何設計與構建外部文件庫的存取機制

  • 實作 RAG 系統與外部文件庫的結合

進階 RAG 優化策略:
CAG  GraphRAG

  • 理解 CAG(檢索增強生成)策略的優化方法

  • 學習 GraphRAG 技術的應用

  • 實作 CAG  GraphRAG 優化案例

工具調用 Function Calling 
AI 代理 Agent 實作

  • 學習 Function Calling 的基本概念與應用

  • 理解 AI 代理(Agent)的設計與應用

  • 實作 Function Calling  AI 代理系統

課程執行單位保留調整課程內容、日程與講師之權利

雲端自學

單元

內容

講者

時數

可信任AI打造資安韌性環境

  • 可信任AI全球趨勢

  • 歐盟AI Act

  • AI的安全性議題

資通所 
王邦傑經理

40min

課程注意事項

請學員自備筆電。

價格

1.  本課程費用含課程、講義、餐點。

項目

課程費用

課程原價 (每人

$25,000

14天前報名 優惠價(每人)  

$22,500

14天前報名+3()以上揪團同行 優惠價(每人

$21,250

2.  課程若未如期開班,費用將全額退還。

3.  繳費方式

  • ATM轉帳(線上報名):繳費方式選擇「ATM轉帳」者,系統將給您一組轉帳帳號「銀行代號、轉帳帳號」,但此帳號只提供本課程轉帳使用,各別學員轉帳請使用不同轉帳帳號!!轉帳後,寫上您的「公司全銜、課程名稱、姓名、聯絡電話」與「收據」傳真至02-2381-1000黃小姐 收。
  • 信用卡(線上報名):繳費方式選「信用卡」,直到顯示「您已完成報名手續」為止,才確實完成繳費。
  • 銀行匯款(公司逕行電匯付款):土地銀行 工研院分行,帳號156-005-00002-5(土銀代碼:005)。戶名「財團法人工業技術研究院」,請填具「報名表」與「收據」回傳真至02-2381-1000黃小姐 收。
  • 計畫代號扣款(工研院同仁) :請從產業學院學習網直接登入工研人報名;俾利計畫代號扣款。

報名確認與取消

1.  已完成報名與繳費之學員,課程主辦單位將於開課三天前以E-mail方式寄發上課通知函;若課程因故取消或延期,亦將以E-mail方式通知,如未收到任何通知,敬請來電確認。

2.  已完成繳費之學員如欲取消報名,請於實際上課日前以書面通知業務承辦人,主辦單位將退還80% 課程費用。

3.  學員於培訓期間如因個人因素無法繼續參與課程,將依課程退費規定辦理之:上課未逾總時數三分之一,欲辦理退費,退還所有上課費用之二分之一,上課逾總時數三分之一,則不退費。

4.  本單位保留是否接受報名之權利。

5.  如遇不可抗拒之因素,課程主辦單位保留修訂課程日期及取消課程的權利。