课程简介

本课程深入探讨大模型时代下数据架构的演进与融合路径，系统性解析从传统数据平台到智能数据体系的转型逻辑。内容涵盖数据技术发展历程、大模型与Agent核心技术、RAG增强架构及湖仓一体实践，并结合零售、金融、医疗等行业案例，展示Data+AI落地方法论。通过理论与实践结合，助力学员掌握智能数据平台构建、多模态处理、价值化运营等关键能力，应对“找数难、分析慢、决策滞后”等业务挑战，推动企业实现数据驱动向智能决策的跨越

目标收益

理解数据技术从大数据到数智融合的演进逻辑，把握未来数据架构发展方向。
掌握大模型、Agent、RAG等核心AI技术原理及其在数据场景中的应用方法。
学会设计湖仓一体、流批一体的智能数据平台架构，支持多模态数据处理与实时分析。
通过行业真实案例学习，获得AI在零售、金融、医疗等领域落地的实战经验。
具备构建可信数据查询系统与智能问答系统的实操能力，推动数据价值向业务智能化转型。

培训对象

数据工程师、数据科学家、机器学习工程师、数据分析师，及所有对 Data + AI 领域感兴趣的技术人员。

课程内容

第一天：基础认知与核心技术深度解析
上午：数据架构概述（2小时）
1. 课程导入：大模型重构数据分析行业（30分钟）
行业现状：数字经济规模达50.2万亿元，数据成为核心生产要素
技术变革：从传统BI到智能BI的演进（传统BI→敏捷BI→智能BI）
核心价值：大模型如何解决"找数难、分析慢、决策滞后"的行业痛点
学习目标：掌握数据技术演进逻辑、核心技术原理、落地应用方法
2. 数据技术发展历程：从大数据到数智融合（30分钟）
三个关键阶段拆解
a.数字化时代（2003年前）：关系型数据库主导，聚焦结构化数据存储与查询，代表技术如MySQL、Oracle，核心目标是"数据可存可用"
b.大数据时代（2003-2016）：三大论文（MapReduce、BigTable、GFS）奠定基础，分布式计算崛起，Hadoop、Spark成为核心工具，移动互联网爆发推动个性化服务，主旋律是"极致成本、高性能、高效率"
c.数智融合时代（2017至今）：2017年"Attention is All You Need"论文开启生成式AI，大模型成为核心引擎，数据与智能深度融合，目标是"全方位智能服务"
技术演进核心逻辑：数据规模从GB级到ZB级、数据类型从结构化到全模态、技术重心从"存储计算"到"价值创造"
3. 数据体系的核心转变（30分钟）
数据形态转变：从结构化到非结构化的延展
¢现状：2027年全球非结构化数据占比将达86.8%，规模达246.9ZB，涵盖文本、图像、音频、视频等
¢挑战：传统处理框架难以应对多源异构数据，需解决"结构化质量→内容质量→表达质量"的三层优化
¢处理流程：数据引入→清洗（异常检测、缺失值填充）→处理（多模态融合）→挖掘（内容理解）→审核（专业校验）→智能应用
数据服务对象转变：从面向用户到面向机器与智能体
¢应用形态：从传统UI交互应用→多智能体协作的智能助理、具身智能
¢交互方式：从图形交互→生成式智能渲染、自然语言交互、Agent间语义交互
¢服务模式：从"人找数据"→"数据找机器"→"智能体主动提供服务"
4. 数据价值化的转型路径（30分钟）
价值化四阶段模型
a.1.0数据结果：文件/关系型数据库存储，核心是"记录数据"（如财务年收支报表）
b.2.0查询统计：数据仓库支持应用级查询分析，核心是"提取信息"（如销售数据汇总）
c.3.0数字化洞察：大数据分析/ANI实现业务洞察，核心是"转化知识"（如用户行为分析）
d.4.0业务智能化：AGI驱动决策，核心是"创造价值"（如实时定价、智能推荐）
价值化核心转变
¢技术关注点：从延迟/吞吐量→数据规模/质量
¢核心逻辑：从成本效率导向→价值创造导向
¢体系构建：涵盖数据生产、加工、服务全链路，实现数据与智能的深度关联
下午：核心技术原理与架构设计（4小时）
1. 大模型核心原理（70分钟）
基础概念：模型本质是"概率游戏"，通过参数调节（亿级至万亿级）实现对数据规律的学习
Transformer架构深度解析
¢核心创新：自注意力机制（Self-Attention），解决RNN并行计算不足、CNN长程依赖捕捉弱的问题
¢架构组成：Encoder（语义理解，如BERT）、Decoder（文本生成，如GPT）、Positional Encoding（位置编码）
¢工作流程：输入嵌入→多头注意力→前馈网络→归一化，实现对文本、图像等数据的深层理解
预训练与微调技术
¢预训练：基于海量通用数据训练基础模型，掌握语言规律与基础常识
¢微调方法：LoRA（旁路降维升维，仅训练少量参数）、Prompt Tuning（添加任务专属嵌入）、RLHF（基于人类反馈的强化学习）
¢关键区别：Zero-Shot（零样本）、One-Shot（单样本）、Few-Shot（少样本）学习的适用场景
2. Agent技术原理（60分钟）
定义：具备"记忆+规划+工具使用+反馈学习"能力的智能体，是连接大模型与实际场景的核心载体
核心组成模块
¢记忆系统：短期记忆（会话上下文）、长期记忆（领域知识、历史交互）
¢规划能力：任务拆解（复杂问题→子任务）、逻辑推理（多步骤因果推断）
¢工具调用：支持SQL生成、API调用、数据查询、图表绘制等外部工具集成
¢反馈机制：基于结果自动优化决策路径，提升任务完成准确率
工作流程：接收需求→意图识别→任务规划→工具执行→结果整合→反馈优化
典型应用：虚拟旅游顾问（整合天气、景点、交通数据）、智能客服（分析客户情绪与问题类型）
3. RAG技术深度解析（60分钟）
核心痛点：解决大模型"知识过时、幻觉、领域适配差"的三大问题
技术原理：检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation），先检索相关知识再生成答案
关键流程
a.知识库构建：数据切分（按语义/固定长度）→向量化（Embedding）→存储（向量数据库如Milvus）
b.检索过程：用户 query→向量化→相似性匹配→多路召回（关键词+语义检索）→重排优化
c.生成增强：检索结果作为上下文→输入大模型→生成答案（附带来源追溯）
进阶优化技术
¢GraphRAG：构建知识图谱，捕捉实体关联，提升复杂问题推理能力
¢DeepSearcher：多步骤检索、多源验证，解决深度研究类需求
¢常见问题：如何提升检索准确率（优化Embedding模型、细化数据切分）、如何降低幻觉（增加事实校验环节）
4. 智能数据平台架构（60分钟）
核心架构：湖仓一体+流批一体的混合架构
¢湖仓一体：融合数据湖（原始数据存储）与数据仓库（结构化分析）优势，支持多模态数据、ACID事务、行级更新，代表技术如Iceberg、Hudi、Delta Lake
¢流批一体：统一流处理与批处理的计算引擎（Flink为核心）、存储介质，实现"一套代码、两种计算模式"，解决数据一致性、资源浪费问题
关键组件
a.数据接入层：支持数据库、日志、IoT设备、社交媒体等多源数据实时/离线接入
b.数据加工层：智能清洗、特征工程自动化、多模态融合处理
c.存储层：结构化数据（MySQL）、半结构化数据（MongoDB）、非结构化数据（对象存储）、向量数据（Milvus）统一存储
d.计算层：大模型推理、分布式计算、实时OLAP分析
e.应用层：ChatBI、智能报表、AI Agent、API服务
技术优势：支持实时分析（T+0）、多模态处理、高并发查询、灵活扩展
第一天总结与课后任务（20分钟）
核心知识点回顾：数据技术演进三阶段、大模型/Agent/RAG核心原理、智能数据平台架构
课后任务：
a.梳理所在行业的"数据痛点"，思考大模型能解决的核心问题
b.预习第二天案例中的技术实现细节，准备课堂讨论
c.安装基础工具（如Python、Milvus向量数据库），为实操演练做准备
第二天：案例实践与应用落地实战
上午：行业标杆案例深度拆解（3.5小时）
1.LLM+Agent驱动的智能数据分析平台（60分钟）
业务背景：解决视频等产品"数据分析门槛高、响应慢"的问题
技术架构拆解
¢核心层：大模型（DeepSeek）+多任务对话系统+面向ABI的工具箱
¢能力模块：意图识别、Query改写、text2SQL、智能绘图、数据解读、归因分析
¢关键技术：元数据检索增强（MetaRAG）、拟人思维Agent、SQL纠错与优化
功能实现
¢对话式查询：支持自然语言多轮追问，自动识别指标、维度、时间范围
¢text2SQL生成：支持复杂查询（多表join、子查询、聚合计算），准确率超84%
¢智能可视化：自动推荐图表类型（柱状图、折线图等），支持一键生成仪表盘
落地效果：分析工作处理时长减少80%，非技术人员使用率提升300%
2. 行业案例深度解析（60分钟）
零售领域：精准运营解决方案
¢技术方案：Transformer时序模型+联邦学习，融合天气、节假日等外部变量
¢核心功能：区域级商品需求预测、动态补货策略、客户偏好推荐
¢业务价值：预测误差率降低15%，缺货率下降20%，仓储成本降低12%
金融领域：智能风控系统
¢技术方案：多模态图神经网络+动态对抗训练，整合财务数据、社交媒体言论、行业新闻
¢核心功能：企业信用风险评估、欺诈检测、异常交易识别
¢业务价值：年损失减少亿元级，风险识别准确率提升25%
医疗领域：影像辅助诊断
¢技术方案：MoE架构+多模态对齐，融合医学影像（X光、CT）、病历文本、症状描述
¢核心功能：早期癌症检出、病灶定位、辅助诊断建议
¢业务价值：早期癌症检出率提升18%，诊断效率提升30%
3. 可信数据查询与落地实践（45分钟）
核心定位：以"数据可信"为核心，实现自然语言到数据洞察的全链路自动化
关键技术突破
¢自研NL2SQL大模型：基于模型微调，准确率优于GPT4，支持中文口语化查询
¢物化视图技术：将复杂join关系物化成单表，查询性能提升3-5倍
¢权限精细化管理：基于RBAC模型，实现指标级、行列级数据权限控制
落地场景：企业经营分析、营销复盘、日常取数，取数周期从3天缩短至1分钟
下午：技术挑战、解决方案与未来趋势（3.5小时）
1. 数据应用新范式的核心挑战（60分钟）
挑战一：混合检索技术突破
¢问题：标量数据（结构化）与向量数据（非结构化）的混合查询，需平衡成本、性能、准确率
¢解决方案：多路召回排序（Inverted index+向量检索）、混合索引优化、检索结果重排
¢应用场景：新搜索、智能问答，支持关键词+相似性检索结合
挑战二：多模态数据融合
¢问题：文本、图像、音频、视频等多源数据的统一处理与关联分析
¢解决方案：跨模态Embedding、多模态Transformer模型、特征融合算法
¢应用场景：市场调研（分析社交媒体图文内容）、工业监测（融合传感器数据与监控视频）
挑战三：数据生态的开放与安全
¢问题：多方数据融合、价值发现、安全合规的平衡
¢解决方案：统一元数据管理、多方密态计算、数据权限管控与血缘追踪
¢合规要求：满足数据隐私保护、专数专用、安全审计等监管要求
2. 关键解决方案深度解析（45分钟）
实验迭代原生工程体系
a.数据质量评估：从结构质量（完整性、一致性）、内容质量（准确性、相关性）、表达质量（清晰度、规范性）三维评估
b.数据处理能力：支持数据选择、采样、混合配比、存量与增量更新、版本化管理
c.科学实验体系：控制变量法、双盲实验，探索数据对模型性能的影响
数据价值化流通机制
d.价值子集发现：自动识别高价值数据，超越人工筛选局限
e.价值度量与结算：建立数据应用效果的量化评估机制，实现价值公平分配
f.安全流通技术：隐私计算（联邦学习、同态加密）、数据脱敏、权限精细化管控
3. 实操演练：基于RAG构建智能问答系统（60分钟）
演练目标：搭建一个针对"智能数据分析"主题的智能问答系统
前置准备：安装Python、Milvus向量数据库、LangChain框架、DeepSeek模型
分步操作指南
a.数据准备：收集智能数据分析相关文档（核心技术、案例、FAQ），整理为TXT格式
b.知识库搭建：
数据切分：按语义分割文档为500字左右的片段
向量化处理：使用Embedding模型（如BGE）将文本片段转化为向量
存储配置：将向量数据导入Milvus，建立索引
c.检索配置：配置关键词检索+向量检索的多路召回策略，设置相似度阈值
d.模型调用：集成DeepSeek模型，将检索结果作为上下文传入，生成回答
e.效果测试：输入问题（如"大模型如何解决数据分析中的幻觉问题？"），验证回答准确性与相关性
问题排查：检索无结果、回答不准确、响应慢等常见问题的解决方法
4. 技术演进趋势与行业展望（45分钟）
三大核心趋势
a.通用智能与垂直场景融合：AGI提供通用认知能力，垂直领域大模型通过微调适配专业需求
b.数据与智能深度协同：数据湖2.0（支持多模态、实时更新）与大模型的无缝对接，实现"数据→模型→应用"的闭环
c.成本优化与效率提升：模型压缩（量化、蒸馏）、训练框架优化（FP8混合精度、DualPipe调度），降低落地门槛
行业发展预测
¢2025年：推理成本降低数十倍，"百模大战"转向"应用大战"
¢落地重点：从通用模型到行业解决方案，中小企业成为应用主力
¢能力突破：长上下文理解（支持100K+tokens）、多模态深度融合、因果推理能力提升
个人能力要求：数据分析人员需具备"业务理解+技术认知+工具应用"的复合能力
5. 课程总结与落地建议（20分钟）
核心知识点回顾：数据技术演进、大模型/Agent/RAG核心原理、案例落地逻辑、技术挑战解决方案
企业落地路径
a.基础层：构建湖仓一体数据平台，完善数据治理与质量保障
b.技术层：引入大模型与RAG框架，搭建智能数据分析底座
c.应用层：从单一场景（如智能取数）切入，逐步扩展至全流程分析
常见误区规避：过度追求大模型参数规模、忽视数据质量、缺乏落地场景规划