大模型具备强大的上下文理解与自然语言生成能力，但存在知识时效性滞后（如无法覆盖 2024 年 5 月后的新信息）、特定领域知识缺失（如未深入学习某行业专属数据）、易产生 “幻觉”（生成不符合事实的内容）等核心局限性。RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术通过 “检索外部知识库 + 生成精准回答” 的两步流程，为大模型补充实时、专业、可靠的信息源，既能保留大模型的语言生成优势，又能解决其知识边界与真实性问题。

在AI实际应用中，单一模型往往难以应对复杂的多步骤任务（如智能客服的问题拆解与响应、文献综述的自动整理等），而大模型 Agent（智能体） 通过 “感知 - 决策 - 执行” 的闭环能力，可模拟人类解决问题的思维流程，自主调用工具、规划任务步骤、整合结果输出，大幅提升 NLP 任务的自动化程度与处理精度。本项目旨在让学员掌握大模型 Agent 的核心构建逻辑，通过实践将其应用于典型 NLP 场景，解决传统单一模型 “任务适配性弱、复杂问题处理能力不足” 的痛点，实现从 “单一模型调用” 到 “智能任务代理” 的能力升级。​

在智能交互与信息检索领域，文本匹配技术（又称语义相似度计算）是连接用户需求与系统响应的核心桥梁。无论是智能客服的精准应答、聊天机器人的上下文理解，还是语音助手的意图对齐，均需通过高效匹配用户输入与预设知识库中的标准文本。随着自然语言处理技术的演进，文本匹配算法已从基于规则的简单匹配，发展为融合深度学习的语义级匹配，不同算法在精度、速度和资源消耗上各有权衡。本课程将系统解析主流文本匹配技术，并通过真实场景实战帮助学员掌握技术选型与落地能力。

文本生成相关算法已成为推动自然语言处理（NLP）领域创新的关键力量。从机器翻译打破语言壁垒，到自动摘要提炼信息精髓，再到智能写作与诗歌创作激发无限创意，文本生成技术正深刻改变着内容创作与信息交互的方式。尽管学术界普遍认为，通过调整训练数据和方式，文本生成有望覆盖所有NLP任务，但其在工业界的落地应用仍面临诸多挑战与机遇。本课程旨在深入探索文本生成的前沿技术，并实践其在多个领域的成功应用。

在当今信息爆炸的时代，精准理解和应用知识是提升智能系统性能的关键。无论是智能问答系统、个性化推荐引擎，还是复杂数据分析平台，都离不开对事件、实体及其相互关系的深入理解。知识图谱，作为一种高效的结构化知识表示方法，能够将海量、异构的数据转化为直观、易查询的图结构，从而支持更智能的决策和交互。作为自然语言处理（NLP）领域的重要分支，知识图谱技术融合了信息抽取、图数据库管理、图算法应用等多方面技术，是实现智能知识管理和应用的核心手段。

在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型（LLM）凭借其强大的泛化能力，已成为解决各类任务的核心工具。然而，直接对大模型进行全参数微调（Full Fine-Tuning）面临计算资源消耗大、训练周期长、硬件门槛高等挑战。参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning, PEFT）技术通过冻结大部分预训练参数，仅优化少量新增或关键参数，显著降低了微调成本，同时保持模型性能。本项目聚焦Lora、P-tuning等主流PEFT方法，帮助学员掌握在有限GPU资源下快速适配大模型到下游任务的核心技能。