企业效率革命：从入门到精通的企业AI实战

Q: 这门课适合哪些学员参加？

企业老板、企业管理者、企业AI落地团队

课程大纲

AI大模型核心认知——构建企业数字化转型技术底座

一、什么是AI大模型

1. AI大模型的定义
2. 与传统AI模型的区别
3. 大模型的发展历程与重要里程碑

二、AI大模型的核心原理

1. 核心突破点：Transformer架构
2. 深度学习基础：用神经网络模拟人脑工作
3. 自监督学习：靠海量数据自己学规律

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
2. 图像生成大模型：Stable Diffusion、Midjourney等

四、企业AI化的必要性

1. 提高业务效率
2. 创新业务模式
3. 提升企业竞争力
案例实践：如何做行业竞调分析
1. 用 Deepseek V3竞调输出
2. 用 Deepseek R1竞调输出
3. 打开联网搜索，再次输出
4. 感受模型的差异
成果输出：输出行业竞调分析报告，感受AI的魅力

企业AI应用落地的五个层级——构建从工具到战略的进阶路径

一、工具辅助员工提效

1. AI文案
2. AI扣图
3. 会议助手

二、知识沉淀与复用

1. 知识库归类
2. 知识库标签管理
3. 知识复用效果评估
4. 知识库权限分级
5. 知识库敏感信息脱敏

三、任务流程自动化

1. 识别自动化业务流程
2. 搭建自动化流程方法
3. 评估自动化流程效果
4. 持续迭代自动化流程

四、企业数字员工

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成为企业技术优势

1. AI私有化部署
2. 企业战略融入AI技术
3. 组织结构匹配AI效能

AI提示词工程核心方法——构建高效模型交互的底层逻辑

一、提示词基础

1. 提示词对模型输出的影响
2. 设计有效提示词的方法
1. 明确对象
2. 明确任务目标
3. 输出限定
4. 拆解任务

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
——角色+任务+要求+细节

三、提示词的高级技巧

1. 动态提示词生成与调整
2. 提示词模板创建与复用
3. 多轮对话中的提示词连贯性维护

四、不同场景下的提示词应用

1. 文本生成场景
案例：文案写作、故事创作等
2. 图像生成场景
案例：设计创意、艺术创作等
3. 数据分析场景
案例：数据洞察、报告生成等

五、提示词工具与资源推荐

1. Promptimize AI等提示词优化工具
2. 在线提示词库与社区：Tipstore等
案例实践：用AI输出一篇会议发言稿
1. 需求分析与信息准备
2. AI指令设计与初稿生成
3. 人工润色与风格调校
4. 输出终稿
成果输出：用AI输出一篇会议发言稿

企业AI知识库构建与管理——沉淀组织智慧的数字化基建

一、知识库建设基础

1. 知识库的分类方法
1. 按知识库的服务对象分类
2. 按知识库的构建方式分类
2. 知识库的特点
1. 多维度与多层次
2. 共享性与协作性
3. 权威性与可信度

二、知识库构建的流程

1. 数据收集与整理策略
2. 知识表示与编码技术
3. 数据清洗与标注
4. 选择知识库搭建平台
5. 知识库架构设计
6. 知识库更新机制

三、知识库与AI模型的交互机制

1. 信息检索与融合算法
2. 智能问答系统集成
3. 知识推荐功能
4. 上下文感知的知识调用
5. 企业内部培训与学习
案例实践：用飞书搭建企业在线共享知识库
1. 新建知识库
2. 创建知识库目录
3. 设置知识库权限
4. 导入企业存量知识库

AI智能体开发全流程实践——搭建业务流程自动化执行引擎

一、AI智能体的组成要素

1. 感知模块：数据输入与环境感知
2. 决策模块：模型推理与策略制定
3. 执行模块：任务操作与反馈获取

二、智能体开发平台与工具选择

1. Coze平台：快速搭建和发布智能体，适合个人
2. 腾讯元器：腾讯生态系统，适合需要与社交平台深度集成
3. GPT Store：面向全球开发者，提供强大的模型支持和开放的社区生态

三、智能体需求确定流程

1. 需求分析与功能定义
2. 工作流程确定
3. 工作任务拆解
4. 自动化节点评估

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. 人设与回复逻辑
2. 技能配置
3. 调试与测试
4. 发布智能体
案例实践：用Coze搭建企业智能客服机器人
1. 明确智能客服解决的需求问题
2. 拆解智能客服工作流程
3. 用Coze平台创建一个智能客服机器人

影刀RPA数字员工开发——打造7×24小时无人化作业系统

一、数字员工的价值

1. 自动化业务流程处理
2. 7×24小时不间断工作
3. 减少人为错误与提高合规性

二、影刀RPA平台的特点

1. 低代码开发环境
2. 丰富的自动化组件库
3. 任务调度与管理功能

三、影刀数字员工的创建流程

1. 流程录制与设计
2. 数据处理与交互
3. 流程异常分支处理
4. 配置触发调度任务

四、影刀数字员工的管理与维护

1. 任务调度与监控
2. 版本更新与升级
3. 安全与权限管理
案例实战：搭建一个数据处理与报表生成的数字员工
1. 业务流程梳理与目标确定
2. 流程建模与自动化设计
3. 用影刀配置自动化流程
4. 用影刀配置调度机制
5. 部署任务
成果输出：搭建一个数据处理与报表生成的数字员工

大模型私有化部署实战——构建数据安全敏感型AI基础设施

一、模型私有化部署的基础

1. 私有化部署的必要性与优势
2. 保护企业数据隐私
3. 满足业务定制化需求
4. 与公有云部署的对比

二、模型私有化部署的关键技术

1. 服务器选型与配置
2. 网络架构搭建
3. 模型优化与适配
4. 安全与隐私保护技术

三、模型私有化部署的实施步骤

1. 需求分析与规划
2. 部署与配置过程详解
3. 模型选择与下载
4. 模型测试
5. 系统上线

四、模型私有化部署的应用

1：金融行业数据安全需求
2. 网络不稳定或数据传输受限
3. 有特定业务需求需定制化模型
案例实战：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，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. 下载工具与模型

适合对象

企业老板、企业管理者、企业AI落地团队

课程定位与主要问题

业务负责人、项目骨干、内训师和正在试点AI工具的团队已有明确任务时，可借这门课把任务场景、提示词设计、输出校验和风险边界拆成分工和检查点

核心收益

建立AI战略认知：理解AI大模型原理及企业应用价值，明确AI在工具提效、流程自动化等价值
掌握全流程实操技能：熟练使用提示词、智能体开发、数字员工创建，具备完成AI应用落地的能力
提升业务流程效率：识别重复性业务环节，通过AI自动化流程建设，减少人工干预，提高生产力

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强化技术安全与竞争力：掌握私有化部署技术，满足数据安全需求，通过定制化开发构建专属AI能力，形成差异化竞争优势

课程背景与交付信息

团队把AI能力接入日常工作时，最先卡住的是场景边界和结果复核。训练会串起AI大模型核心认知——构建企业数字化转型技术底座、企业AI应用落地的五个层级——构建从工具到战略…和什么是AI大模型，先把可落地路径说清楚。

课程时间

2天，12小时

授课方式

理论讲解（20%）、工具使用（50%）、实践操作（30%）

课程工具

1. Deepseek、通义千问等国产大模型 2. Coze智能体开发平台 3. 飞书协作工具 4. 影刀开发平台

学员准备

1. 个人电脑和智能手机
2. 提前注册Coze平台账号
3. 提前注册Deepseek、通义千问等国产大模型账号
4. 提前注册飞书
5. 提前注册影刀

课程内容重点

01AI大模型核心认知——构建企业数字化转型技术底座

02企业AI应用落地的五个层级——构建从工具到战略的进阶路径

03什么是AI大模型

04AI大模型的定义

05与传统AI模型的区别

讲师介绍

谢海林

AI企业级应用实战专家

AI企业级应用实战专家。前腾讯T12级技术专家，22年互联网开发与运维经验。专注AI办公提效、AIGC应用及智能体开发，助力企业构建智能化技术运营体系，实现效能革命

互联网科技金融银行政府国企电力能源烟草通信

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课程差异说明

本课程页面围绕《企业效率革命：从入门到精通的企业AI实战》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 7 个主要模块，便于快速判断培训匹配度

课程常见问题

这门课适合哪些学员参加？

企业老板、企业管理者、企业AI落地团队。

学习这门课可以获得什么收益？

建立AI战略认知：理解AI大模型原理及企业应用价值，明确AI在工具提效、流程自动化等价值；掌握全流程实操技能：熟练使用提示词、智能体开发、数字员工创建，具备完成AI应用落地的能力。

课程通常安排多长时间？

课程通常可按2天，12小时安排，具体节奏会结合企业培训目标、学员基础和现场安排确认

课程采用什么授课方式？

课程主要采用理论讲解（20%）+工具使用（50%）+实践操作（30%），强调理解、讨论、工具练习和业务场景应用

企业可以基于这门课做定制吗？

可以。正式交付时可结合企业行业、岗位对象、当前问题和培训时长，对案例、练习和重点模块做适配