课程简介

本课程旨在帮助保险行业从业者掌握大模型与Agent技术的应用，通过理论学习与实践操作相结合的方式，使学员能够将AI技术实际运用到保险业务中。

目标收益

培训对象

保险公司产品经理
业务创新负责人
IT技术团队负责人
对AI技术感兴趣的保险从业者

课程内容

Day 1：大模型基础与保险行业应用
上午场（9:00-12:00）：大模型理论基础
大模型概述 (9:00-10:00)
大模型的定义与特点
发展历史与技术演进
主流大模型介绍（GPT、BERT等）
技术原理解析 (10:00-11:00)
深度学习基础
Transformer架构
预训练与微调机制

应用价值与挑战 (11:00-12:00)
大模型的核心优势
落地应用的主要挑战
解决方案探讨
下午场（14:00-17:00）
保险行业应用深度解析 (14:00-15:30)
智能核保系统
自动理赔处理
智能客服应用
风险评估模型
实操环节 (15:30-17:00)
环境搭建
API调用示例
简单智能客服应用开发
Day 2：检索增强生成(RAG)技术与应用
上午场（9:00-12:00）：RAG技术基础
RAG技术概述 (9:00-10:00)
RAG的基本概念与原理
与传统大模型的区别
RAG的核心优势
RAG架构设计
RAG关键组件 (10:00-11:00)
向量数据库选择与使用
Milvus
FAISS
Pinecone等
文本嵌入技术
主流Embedding模型介绍
文本向量化最佳实践
RAG系统构建 (11:00-12:00)
数据预处理流程
索引构建策略
检索优化方法
结果重排序技术
下午场（14:00-17:00）

保险行业RAG应用深度解析 (14:00-15:30)
知识库构建
保险条款解析
理赔案例库
法规政策库
应用场景
智能保单解读
理赔政策咨询
合规审查支持
精准性提升策略
上下文优化
提示词工程
答案质量控制

实操环节 (15:30-17:00)
构建简单RAG系统
环境搭建
数据准备
系统实现
性能评估与优化
检索准确率评估
响应时间优化
系统调优实践
Day 3：Agent技术与智能化解决方案
上午场（9:00-12:00）：Agent技术基础

Agent技术概述 (9:00-10:00)
什么是Agent
Agent的核心特征
Agent与大模型的关系
常见Agent框架介绍
AutoGPT
LangChain
BabyAGI
Agent架构设计 (10:00-11:00)
Agent的核心组件
感知模块
决策模块
执行模块
Agent通信机制
Agent协作模式

Agent能力构建 (11:00-12:00)

工具使用能力
任务规划能力
记忆与学习机制
安全控制机制

下午场（14:00-17:00）
保险行业Agent应用 (14:00-15:30)
场景设计
保险顾问Agent
理赔助手Agent
风控专家Agent
实现方案
Agent角色定义
能力配置
工具集成
效果评估
性能指标
用户体验
ROI分析
实战项目 (15:30-17:00)
保险顾问Agent开发
需求分析
架构设计
功能实现