人工智能应用开发与实践系列实验课程
人工智能正在深刻改变各行各业，尤其是在与人交互密切的现代服务业，如酒店、旅游、零售、餐饮、客户服务等。而生成式人工智能（GenAI）的应用更是在其中展现出巨大潜力。然而，当院校开展AI教学时，正面临着一个共同的教学难题：如何让学生不只是“听说过”AI，而是能真正动手实践，掌握用AI解决服务场景实际问题的硬核能力？
为了帮助各类服务业专业的教学紧跟数字时代变革，我们打造了一套由浅入深、层层递进的人工智能应用开发与实践系列实验课程，以七个紧贴行业实际、具有动手性和进阶性的核心实验任务，帮助学生系统性地建立AI应用思维，掌握能带走、用得上的操作技能。
课程特色
- 体系化进阶，螺旋式上升：从基础的大模型认知与提示词工程入手，逐步深入工作流搭建、RAG知识库应用及复杂对话流设计。最终对具备自主决策与工具调用能力的智能体（Agent）进行设计与分析。内容编排层层递进，确保学生循序渐进地掌握核心概念和技能。
- 紧贴行业前沿，场景驱动教学： 所有实验任务基于酒店、景区、研学旅行等服务业场景设计，涵盖酒店财务分析、客户服务Chatbot、景区行程规划、营销及研学Agent等典型应用，使学生通过解决实际业务问题学习相关技术，理解GenAI的应用价值与挑战。
- 重实践与分析，不止于“用”： 在指导学生使用GenAI系统进行交互的同时，引导学生分析其背后的工作原理，如：客户服务Chatbot的意图理解、RAG知识库的检索、*NL2MQL2SQL的查询转换，以及智能体Agent的决策与工具调用机制。以此培养学生透过现象看本质的批判性思维能力。
- 全面覆盖关键AI技术点： 本系列实验涵盖了当前GenAI应用中不可或缺的核心技术
- 大型语言模型基础与特性（LLM）
- 实现精准意图的关键：提示词工程（Prompt Engineering）与优化
- 连接AI与外部世界的桥梁：GenAI工作流（Workflow）与模式（RAG, NL2MQL2SQL）
- 赋予AI知识：知识库构建与管理（切片Chunking, 向量数据库基础）
- 实现智能对话：对话流（Chatflow）、意图识别、多轮对话与记忆管理
- 让AI执行行动：智能体（Agent）概念、工具调用（Tool Calling）、Agent行为分析
- AI辅助评价，破解教评痛点：课程采用AI辅助评价机制，解决传统教学模式下教师评价工作量大、难以兼顾每位学生个性化反馈的痛点。通过智能分析学生的实验作品及报告，提供即时、客观、多维度的评价与具体改进建议，帮助教师更精准地掌握学情，助力学生个性化发展与能力提升。
- 立即上手的教学与实验资源：每个实验任务配有详细的教学目标、完整的实验过程设计，以及供技术人员搭建实验环境的详细技术指引，极大程度方便教师备课和实验环境搭建。
- 注重能力培养与素养提升：全套实验设计融入了科学探究、批判性思维、系统分析、问题解决以及负责任的AI应用与伦理意识等高阶素养培养目标，助力学生成为全面发展的未来人才。
教学技术与工具
- AI应用开发与实践平台
主要实践内容
- 了解大模型
- 基础知识：了解大语言模型(LLM)/提示词(Prompt)
- 进阶知识：了解增强大模型思维能力的重要技术，思维链(CoT)与推理-行动(ReAct)
- 实验任务一：大模型初探与提示词工程
- 了解工作流
- 基础知识：Workflow工作流+RAG知识库+Prompt提示词
- 进阶知识：RAG知识库切片技巧
- 实验任务二：基于GenAl的数据分析Workflow
- 实验任务三:酒店运营数据分析Workflow的策划与实施
- 了解对话流
- 基础知识：Chatflow对话流+RAG知识库+Prompt提示词
- 进阶知识：学习意图识别与大模型记忆管理
- 实验任务四：酒店智能客服Chatbot的策划与实施
- 实验任务五：景区智能客服Chatbot的策划与实施
- 了解智能体
- 基础知识：智能体(Agent)的编排与设计
- 进阶知识：智能体(Agent)中工具的调用
- 实验任务六：酒店智能营销Agent的策划与实施
- 实验任务七：旅行社智能营销Agent的策划与实施
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