动手精通AI落地能力

Chatflow开发之后继续拆到Workflow开发和AI技术的分层,让参训团队知道第一轮该跟进什么

1天 人工智能应用

适合对象

想要快速掌握并精通AI落地能力的群体

课程定位与主要问题

AI办公试点、数字化流程优化或团队效率提升项目场景下,参训团队需要确认对象、任务边界和课后跟进节奏

核心收益

  • 提示与校验更稳定:AI工具选型、提示词设计、流程嵌入和结果校验的操作方法
  • 流程复用更容易:任务演练把AI能力嵌入真实工作流程,减少试错成本
  • 人工复核有抓手:团队复用的提示词、流程模板和质量检查要点

课程背景与交付信息

AI工具进入真实流程后,难点通常不在演示,而在任务选择、输出校验和协作边界。课堂从Chatflow开发切入,再对齐Workflow开发与课后复用方式。

课程时间

1天

授课方式

讲师讲授、案例研讨、情景演练、互动答疑

课程内容重点

01Chatflow开发
02Workflow开发
03AI技术的分层
04通用VS专用
05什么是AI:AI是用数学模拟人类智慧的技术

课程大纲

课程总览

一、AI技术的分层
  • 1. 通用VS专用
  • 什么是AI:AI是用数学模拟人类智慧的技术
  • 专用AI技术:用自己企业的数据,训练专属自己的AI算法
  • 通用AI技术:使用别人做好的AI算法,做自己企业的业务
  • 通用AI技术的代表:大语言模型(chatgpt,百度·文心一言等)
  • 2. 专用&通用技术对比
  • 专用AI技术:数据、算力、专业知识门槛高,不容易落地
  • 通用AI技术:各方面门槛低,比较容易落地
  • 3. 通用工具的落地形式
  • 提示词工程:人直接用大语言模型工具
二、通用AI技术能如何影响企业
  • 1. 提示词工程对企业和员工的影响
  • 量变:让员工效率暴增
  • 量变案例: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拥有的能力
  • 质变案例:用人话完成3D建模设计,用人话完成数字仿真
  • 质变案例:人人都能编程(用人话编程)
  • 质变案例:办公自动化(大模型帮你完成所有需要用电脑完成的工作)
  • 质变案例:数据分析(大模型帮你完成商业智能和人工智能建模分析)
  • 结论:提示词工程能使员工效率暴增,但是对企业几乎没有效果
  • 2. 智能体
三、提示词工程如何提升办公效率
  • 1. 如何把DeepSeek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,需要解锁三个隐藏功能
  • 2. 使用DeepSeek等新一代大模型提升工作效率
  • 国内外AI工具的区别和优势
  • 场景1:1-AI工具对比搜索引擎
  • 场景1:2-AI搜索工具的一般用法和高质量用法
  • 场景1:3-极限案例:10分钟了解竞争对手市场占有率
  • 场景2:1-万用文案撰写套路(含国内外工具对比)
  • 场景2:2-如何让你的文案有个性更易于传播
四、智能体如何提升企业整体效率
  • 1. 智能体开发框架
  • 误区:IT牵头能做好智能体开发
  • 智能体开发框架1-巧妙定义问题场景
  • 智能体开发框架2-尝试大力出奇迹(判断是否真的需要开发智能体)
  • 智能体开发框架3-回顾人类专家的思维逻辑
  • 智能体开发框架4-根据人类思维逻辑,策划智能体工作流
  • 智能体开发框架5-动手完成基础智能体构建
  • 智能体开发框架6-少量真实用户试用,增量开发
  • 真实案例:展示智能体开发的全过程
  • 智能体开发工具如何选型
五、动手搭建智能体原型

第一部分:Chatflow开发

1.1 基础环境搭建
  • 创建空白应用
  • Chatflow界面导航
  • 节点连接基础操作
1.2 核心节点操作
  • 开始节点变量解析(sys.query/sys.files)
  • 直接回复节点配置
  • LLM节点参数详解
  • 模型切换与上下文设置
  • 系统提示词与用户提示词区别
  • 记忆窗口配置
  • 输出变量管理
1.3 智能体行为设计
  • 杠精模式实现(单节点版本)
  • 问题分类器应用
  • 分支条件配置(礼貌/不礼貌用语)
  • 多LLM节点并行处理
  • 知识库集成
  • 川渝方言知识库创建
  • 台湾腔知识库创建
  • 知识检索节点配置

第二部分:Workflow开发

2.1 文档处理基础
  • 工作流创建与命名
  • 版本提取器节点使用
  • 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 结构化数据处理
  • LLM结构化输出配置
  • 发票关键信息提取
  • 购买方名称验证(清华大学)
  • 条件分支节点应用
  • 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
  • 变量聚合器使用
  • 模板转换节点应用
  • 多发票测试用例验证
六、新一代人工智能技术会如何影响未来
  • 1. AI会如何影响我们
  • AI为我们带来的终局
  • 绝大部分的工作会被替代
  • 只有两类人会留下:做决策&有想法
  • 2. AI的3大套路和后AI时代展望
  • 在无人化的时代,人应该做什么
  • 应对办法:回归人本身的价值
  • 没有工作的人会做什么:爱干嘛干嘛
  • 企业应该如何应对即将到来的AI浪潮

讲师介绍

王明哲 讲师头像

王明哲

清华图灵院数智化总监

清华图灵院数智化总监,人工智能与数字化实战专家。拥有十余年数智化落地经验,擅长将大模型、智能体等技术应用于制造、金融等行业,累计授课1000+场,助力企业实现供应链自动化与财务无人化转型

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课程差异说明

本课程页面围绕《动手精通,训练AI落地能力》重点呈现课程定位、适合对象、核心收益和 3 个主要模块,便于快速判断培训匹配度