企业效率革命：从入门到精通的企业AI实战

章节标的：买方领会AI大模型的基本概念，AI大模型对公司的价值。

一、何为AI大模型

1. AI大模型的定义

2. 和传统AI模型的区别

3. 大模型的演进历程和要害里程碑

二、AI大模型的核心原理

1. 核心突破点：Transformer架构

2. 深度研习基础：用神经网络还原人脑事务

3. 自督导研习：靠海量资料自己学规律

三、AI大模型的主要类型

1. 自然语言处理大模型：GPT、文心一言等等

2. 图像生成大模型：Stable Diffusion，Midjourney等等

四、公司AI化的必要性

1. 拉升业务效率

2. 革新业务模式

3. 拉升公司竞争力

实例实践：怎样做业界竞调拆解

1）用 Deepseek V3竞调输出

2）用 Deepseek R1竞调输出

3）打开联网搜索，落地时，再次输出

4）感受模型的差异

结晶输出：输出业界竞调拆解报告，感受AI的魅力。

章节标的：知道公司AI运用落地的等级，以及对应的本领。

一、抓手辅助员工提效

1. AI文案

2. AI扣图

3. 会议助手

二、学识沉淀和复用

1. 学识库归类

2. 学识库标签管控

3. 学识复用成效评核

4. 学识库权限分级

5. 学识库敏感资讯脱敏

三、差事流程自动化

1. 识别自动化业务链路

2. 搭建自动化流程办法

3. 评核自动化流程成效

4. 持续迭代自动化流程

四、公司数字员工

1. 财务对账机器人

2. 7*24小时智能客服

3. 重复执行数字人

4. 人机协助

五、AI成为公司技艺优势

1. AI私有化部署

2. 公司方略融入AI技艺

3. 组织结构匹配AI效能

章节标的：掌握生产力抓手核心用法

一，提示词基础

1. 提示词对模型输出的影响

2. 规划有效提示词的办法

1）明晰对象

2）明晰差事标的

3）输出限定

4）拆解差事

二、常见提示词模板

1. 提问的两种方式

1）指令式提问

2）投喂式提问

2. 提示词万 能公式

——定位+差事+要求+细节

三、提示词的高级招数

1. 动态提示词生成和调整

2. 提示词模板创建和复用

3. 多轮对话中的提示词连贯性维护

四、不同情境下的提示词运用

1. 文本生成情境

实例：文案写作、故事创作等等

2. 图像生成情境

实例：规划创意、艺术创作等等

3. 资料拆解情境

实例：资料洞察、报告生成等等

五、提示词抓手和资源推荐

1. Promptimize AI等等提示词精进抓手

2. 在线提示词库和社区：Tipstore等等

实例实践：用AI输出一篇会议发言稿

1）诉求拆解和资讯准备

2）AI指令规划和初稿生成

3）人工润色和风格调校

4）输出终稿

结晶输出：用AI输出一篇会议发言稿

章节标的：构筑公司学识库，沉淀公司资产。

一、学识库建设基础

1. 学识库的分类办法

1）按照学识库的服务对象分类

2）按照学识库的构筑方式分类

2. 学识库的特点

1）多维度和多层次

2）共享性和协同性

3）权威性和可信度

二、学识库构筑的流程

1. 资料收集和整理打法

2. 学识表示和编码技艺

3. 资料清洗和标注

4. 选项学识库搭建平台

5. 学识库架构规划

6. 学识库更新制度

三、学识库和AI模型的交互制度

1. 资讯检索和融合算法

2. 智能问答系统集成

3. 学识推荐功能

4. 上下文感知的学识调用

5. 公司内部培训和研习

实例实践：用飞书搭建公司在线共享学识库

1）新建学识库

2）创建学识库目录

3）设置学识库权限

4）导入公司存量学识库

结晶输出：用飞书新搭建一个公司学识库

章节标的：弄懂智能体并搭建出第 一个公司智能体。

一、AI智能体的组成要素

1. 感知模块：资料输入和环境感知

2. 决策模块：模型推理和打法拟定

3. 执行模块：差事操作和反馈获取

二、智能体开发平台和抓手选项

1. Coze平台：迅速搭建和发布智能体，执行层面，适合个人

2. 腾讯元器：腾讯生态系统，适合需要和社交平台深度集成

3. GPT Store：面向全球开发者，实操中，提供强大的模型支持和开放的社区生态

三、智能体诉求确定流程

1. 诉求拆解和功能定义

2. 事务流程确定

3. 事务差事拆解

4. 自动化节点评核

四，Coze平台搭建第 一个智能体

1. 创建智能体

2. 配置智能体参数

1）人设和回复推演

2）本领配置

3. 调试和测试

4. 发布智能体

实例实践：用Coze搭建公司智能客服机器人

1）明晰智能客服破解的诉求问题

2）拆解智能客服事务流程

3）用Coze平台创建一个智能客服机器人

4）配置智能客服事务流

5）调试并发布智能体机器人

结晶输出：用Coze搭建出公司第 一个智能客服机器人

章节标的：用影刀平台搭建一个数字员工，破解某一类日常重复诉求。

一、数字员工的价值

1. 自动化业务链路处理

2. 7×24小时不间断事务

3. 减少人为错误和拉升合规性

二，影刀RPA平台的特点

1. 低代码开发环境

2. 充实的自动化组件库

3. 差事调度和管控功能

三、影刀数字员工的创建流程

1. 流程录制和规划

2. 资料处理和交互

3. 流程异常分支处理

4. 配置触发调度差事

四、影刀数字员工的管控和维护

1. 差事调度和监控

2. 版本更新和升级

3. 安全和权限管控

实例实战：搭建一个资料处理和报表生成的数字员工。

1）业务链路梳理和标的确定

2）流程建模和自动化规划

3）用影刀配置自动化流程

4）用影刀配置调度制度

5）部署差事

结晶输出：搭建一个资料处理和报表生成的数字员工。

章节标的：掌握大模型私有化部署，支援公司在资料安全的情况下落地AI。

一，模型私有化部署的基础

1. 私有化部署的必要性和优势

2. 保护公司资料隐私

3. 满足业务定制化诉求

4. 和公有云部署的对比

二、模型私有化部署的要害技艺

1. 服务器选型和配置

2. 网络架构搭建

3. 模型精进和适配

4. 安全和隐私保护技艺

三、模型私有化部署的施行步骤

1. 诉求拆解和规划

2. 部署和配置进程详解

3. 模型选项和下载

4. 模型测试

5. 系统上线

四、模型私有化部署的运用情境

1. 金融业界资料安全诉求

2. 网络不稳定或者资料传输受限

3. 有特定业务诉求需定制化模型

实例实战：个人电脑私有化部署DeepSeek-R1大模型

1）环境准备

a操作系统：Windows 10/11（64位）

b内存：至少8GB（推荐16GB以上，具体来看，运行7B模型需6GB显存）

c存储：预留20GB以上空间存放模型文件

2）下载抓手和模型

3）部署安装

4）测试部署模型

5）学识库集成

结晶输出：个人电脑私有化部署DeepSeek-R1大模型

课程收束和实战

1. 复习今日课程内容

2. 探讨AI智能体未来趋势

3. 用AI做AI研习规划

4. 拍合照

5. 课程反馈填写

老师简介

Introduction to lecturers

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博闻智咨询|谢海林老师