动手精通AI落地能力

一、AI技艺的分层

1、通用VS专用

• 何为AI：AI是用数学还原人类智慧的技艺

• 专用AI技艺：用自己公司的资料，训练专属自己的AI算法

• 通用AI技艺：采用别人做好的AI算法，做自己公司的业务

• 通用AI技艺的代表：大语言模型（chatgpt，百度·文心一言等等）

2、专用&通用技艺对比

• 专用AI技艺：资料、算力、专精学识门槛高，不容易落地

• 通用AI技艺：各方面门槛低，比较容易落地

3、通用抓手的落地形式

• 提示词工程：人直接用大语言模型抓手

• 智能体：有思路链，不需要人实时驱动，真正能够解放生产力

实例：微软百度等等顶 尖科技公司，怎样让采用通用抓手

二、通用AI技艺能怎样影响公司

1、提示词工程对公司和员工的影响

• 量变：让员工效率暴增

• 量变实例：3小时完成原本需要2个月周期的定制方案

• 质变：让员工掌握原本不增具备的本领

• 质变实例：用人话完成3D建模规划，用人话完成数字仿真

• 质变实例：人人都能编程（用人话编程）

• 质变实例：办公自动化（大模型帮你完成所有需要用电脑完成的事务）

• 质变实例：资料拆解（大模型帮你完成商业智能和机器智能建模拆解）

• 结论：提示词工程能使员工效率暴增，不过对公司几乎没有成效

2、智能体

• 智能体：将大模型的采用进程固化下来

• 智能体供给链自动化实例

• 智能体合规性审查实例

• 结论：智能体会让办公室里的人越来越少

• 问题：是谁代替了这些人？（谁来主导智能体开发）

• 答案：率先选项拥抱新技艺的员工，替代那些不愿意拥抱的

（有效的智能体只能有公司内部业务专家主导）

三、提示词工程怎样拉升办公效率

1、怎样将DeepSeek等等新一代大模型的作用发挥到最大

• 提示词工程是一切的基础

• 写好提示词，就一线经验说，需要解锁三个“隐藏功能”

2、采用DeepSeek等等新一代大模型拉升事务效率

• 国内外AI抓手的区别和优势

• 实例演示1：用AI新抓手搜索资讯和素材（DeepSeek VS Perplexity）

情境1.1-AI抓手对比搜索引擎

情境1.2-AI搜索抓手的一般用法和高质量用法

情境1.3-极限实例：10分钟弄懂竞争对手市场占有率

• 实例演示2：用大语言模型完成文案写作（Claude VS Chatgpt VS DeepSeek）

情境2.1-万用文案撰写套路（含国内外抓手对比）

情境2.2-怎样让你的文案有个性更易于传播

情境2.3-利用ChatGPT预判买方反馈以及竞争对手动向

情境2.4-怎样逼出AI抓手的全部潜力

• 实例演示3：用大语言模型高效抽取会议资讯（Claude VS Chatgpt VS DeepSeek）

情境3.1-通用会议收束套路

情境3.2-从大段文本中整理表格

情境3.3-从大规模文本中提取资讯（政策文件、技艺指引等等）

• 实例演示4：真

·

人人都能写代码-办公自动化/资料拆解（chatgpt vs 智谱清言VS DeepSeek）

情境4.1-专精程序员怎样采用AI抓手完成5倍以上的效率拉升

情境4.2-不写一行代码，就一线经验说，用“人话”完成办公自动化编程（表格整理，文件批处理）

情境4.3-用“人话”从表格中完成商业智能资料拆解

情境4.4-外行也能完成机器研习算法开发，预测买方离职

• 实例演示5：怎样生成PPT（微软Copilot VS 讯飞星火 VS WPS VS 智谱清言）

情境7.1-从零开始生成高质量PPT

情境7.2-从大段文本生成收束PPT

四、智能体怎样拉升公司整体效率

1、智能体开发轮廓

• 误区：IT牵头能做好智能体开发

• 智能体开发轮廓1-巧妙定义问题情境

• 智能体开发轮廓2-尝试大力出奇迹（判断是否真的需要开发智能体）

• 智能体开发轮廓3-回顾人类专家的思路推演

• 智能体开发轮廓4-根据人类思路推演，策划智能体事务流

• 智能体开发轮廓5-动手完成基础智能体构筑

• 智能体开发轮廓6-少量真实用户试用，增量开发

• 真实实例：展示智能体开发的全进程

• 智能体开发抓手怎样选型

五，动手搭建智能体原型

1.1 基础环境搭建

• 创建空白运用

• Chatflow界面导航

• 节点连接基础操作

1.2 核心节点操作

• 开始节点变量拆解（sys.query/sys.files）

• 直接回复节点配置

• LLM节点参数详解：

• 模型切换和上下文设置

• 系统提示词和用户提示词区别

• 记忆窗口配置

• 输出变量管控

1.3 智能体行为规划

• 杠精模式达成（单节点版本）

• 问题分类器运用：

• 分支条件配置（礼貌/不礼貌用语）

• 多LLM节点并行处理

• 学识库集成：

• 川渝方言学识库创建

• 台湾腔学识库创建

• 学识检索节点配置

2.1 文档处理基础

• 事务流创建和命名

• 文档提取器节点采用

• 输入/输出字段配置：

• 文本字段（报销人姓名）

• 文件字段（发票文件）

2.2 结构化资料处理

• LLM结构化输出配置

• 发票要害资讯提取：

• 购买方名称验证（清华大学）

• 条件分支节点运用

• 合规/不合规处理流程

2.3 批量处理进阶

• 多文件输入字段改造

• 迭代节点配置：

• 内部流程编排

• 变量聚合器采用

• 模板转换节点运用

• 多发票测试用例验证

六、新一代机器智能技艺会怎样影响未来

1、AI会怎样影响我们

• AI为我们带来的终局

• 绝大部分的事务会被替代

• 只有两类人会留下：做决策&有想法

实例：18年图灵奖得主实例，往细里说，智能化终局解读，在实际应用里，元宇宙加持下的后AI时代。辨析大模型和小模型选项对业界的影响

2，AI的3大套路和后AI时代展望

• 在无人化的时代，执行层面，人应该做什么

• 化解办法：回归人“本身”的价值

• 没有事务的人会做什么：“爱”干嘛干嘛

•

公司应该怎样化解即将到来的AI浪潮

实例：openAI官方给出最容易受chatGPT影响的岗位，具体来看， 领域未来展望：马太效应加强

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