Kimi K3 AI 課程

上門AI教學課程內容

Kimi K3 是新一代旗艦級大模型，專門為長文本處理、複雜程式設計以及端到端知識工作而設計，具備超大上下文、持續推理與工具調用等能力，能把一整個專案的需求、資料與程式碼串成完整工作流。

本兩小時精華課程將帶領學員從 Kimi 一般使用快速過渡到 K3 核心能力，包含：1M token 長上下文實戰、推理力度設定、工具調用與結構化輸出，並以「實際專案案例」示範如何用 K3 完成從需求分析到報告／程式的端到端任務。

課程目標

• 讓學員清楚理解 Kimi K3 與一般 Kimi 模型的定位差異與使用場景。

• 能夠在實務中配置 K3 的推理力度、上下文緩存與網路搜尋能力，完成長文本與複雜任務。

• 學會使用 K3 的工具調用、JSON Mode、結構化輸出等功能，搭建可落地的 AI 工作流。

• 完成一個「端到端 K3 專案」範例（如技術報告生成、數據分析＋圖表、程式設計任務）。

適合對象

• 已有基礎大模型使用經驗，想進一步將 AI 納入正式工作流的技術人員與知識工作者。

• 資料分析師、產品經理、工程師、顧問、研究人員等，需要處理長文本與複雜決策任務者。

• 已在使用 Kimi／其他 LLM，但尚未善用「長程推理＋工具調用＋結構化輸出」能力的使用者。

課程時間配置（2 小時）

• 第 1 小時：Kimi K3 能力總覽＋互動實作

• 第 2 小時：K3 工具調用與端到端專案實戰

單元一：認識 Kimi K3 旗艦模型（約 20 分鐘）

• Kimi 家族模型概觀：Kimi Chat、Kimi API 與 K3 的關係，K3 主要應用場景（長文本、程式、知識工作）。

• K3 核心特性說明：1M token 上下文、持續推理（reasoning_effort）、自動上下文緩存、聯網搜尋等。

• 為何選擇 K3：與傳統聊天模型相比，在專案級任務、跨文件推理與多步工具調用上的優勢。

單元二：K3 長文本與持續推理實戰（約 30 分鐘）

• 長上下文操作示範：將多份文件／需求說明／技術規格整合到同一對話中，讓 K3 完成跨文件分析。

• 推理力度配置：介紹 reasoning_effort 的概念與配置方式，示範在「淺回答／深度分析」之間的取捨。

• 自動上下文緩存與會話策略：如何在長期專案中保持上下文一致性，減少重複輸入與錯誤理解。

單元三：工具調用與結構化輸出（約 35 分鐘）

• 工具調用（ToolCalls）概念：讓 K3 呼叫外部工具（如資料庫查詢、程式執行、外部 API），完成複合任務。

• tool_choice 與動態工具載入：如何限制／指定工具使用、動態載入不同工具以應付不同任務階段。

• JSON Mode 與 response_format：教學如何要求 K3 以結構化格式回應，方便直接接入程式或 BI 報表。

單元四：端到端 K3 專案實戰（約 25 分鐘）

可依你授課定位選擇其一主線案例，以下給出通用範本（你可改成「能源經濟分析」或「AI 課程設計」）：

• 案例情境設置：

  • 例如「為公司設計一套新產品市場研究與技術方案」或「為課程設計完整教學資源」。

• 任務分解與提示設計：

  • 用 K3 助你拆解專案為多階段任務（資料蒐集、需求分析、方案設計、風險評估）。

• 工具調用串接：

  • 示範如何讓 K3 先分析文件，再呼叫工具進行數據處理／程式生成，最後輸出報告＋程式碼。

• 專案成果輸出：

  • 生成報告大綱、詳細報告、行動計畫與附錄（數據表、程式片段、API 規格等）。

單元五：問答與延伸實作建議（約 10 分鐘）

• 學員現場提問：針對自身行業（教育、顧問、能源、軟體開發）如何導入 K3 的具體問題。